Programas Digitales

Creación de valor digital para mejorar la experiencia del cliente

Programas Digitales
En SGRE damos prioridad a la experiencia de nuestros clientes y hacemos todo lo posible para mejorarla con cada producto que entregamos. Digital Ventures Lab (DVL) es nuestro motor de transformación digital para integrar nuevas tecnologías en la cadena de valor que llevan la experiencia del cliente a un nuevo nivel, centrándose en la personalización y la optimización de nuestros productos desde el primer momento.  
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digitalventureslab@siemensgamesa.com
En estrecha colaboración con nuestros clientes, Digital Ventures Lab ha definido una serie de programas que comprenden las correspondientes soluciones digitales para aumentar la eficiencia en varias fases de los procesos industriales y áreas de negocio.

Basado en la innovación abierta, el conjunto de datos de vanguardia de los satélites y tecnologías como el aprendizaje automático, el Gestor de Propuestas Digitales proporciona herramientas e información para acelerar y mejorar el análisis de las condiciones de los proyectos y así garantizar un proceso de propuestas rápido que lleve a soluciones más eficientes para nuestros clientes.

Por qué:

Para ofrecer a nuestros clientes las soluciones más eficientes (coste y rendimiento) para sus parques eólicos y acelerar el tiempo de generación de las propuestas. Esto incluye la optimización de los diseños de los parques eólicos y los diseños de las torres en tierra, así como de las subestructuras en el mar, de acuerdo con las condiciones específicas del lugar.

Que:

Un conjunto de soluciones que apoyan a nuestros clientes, así como a nuestra comunidad de ventas e ingeniería durante el desarrollo de la propuesta. Creamos herramientas para la evaluación del estado y la idoneidad del sitio junto con aplicaciones de diseño y fabricación de torres y subestructuras que permitan una optimización para el uso en un parque eólico (Onshore/Offshore).

Cómo:

  • Mejorando el proceso de localización, velocidad y precisión mediante algoritmos desarrollados en colaboración con renombrados centros de investigación.
  • Apoyando la comprensión de los reglamentos técnicos del proyecto y planificado sus correspondientes soluciones.
  • Asistiendo a los equipos de ventas e ingeniería en la identificación de soluciones óptimas y permitiendo la automatización del proceso de diseño.
  • Mejorando la facilidad y rapidez de la interfaz entre el cliente y SGRE para el intercambio de información.

El rastreo de la cadena de valor aumenta la transparencia y la supervisión de los pasos durante la fabricación, el transporte, la instalación y el servicio de las turbinas eólicas de SGRE utilizando los datos de los procesos existentes y la información de los sensores. A lo largo de la vida útil del producto, esta “hoja de vida de la turbina" registra toda la información relevante sobre cómo se ha construido y mantenido el producto, mejorando así la modelización predictiva de la vida útil de los componentes y la optimización del mantenimiento.

Por qué:

Porque se mejora la velocidad y la calidad de la fabricación, el transporte y la instalación mediante sistemas de guía y asesoramiento.  Adicionalmente, permite que los análisis incluyan información sobre la vida útil y la fuente para mejorar las predicciones.

Que:

Permitir el rastreo de componentes y equipos clave durante el diseño, la fabricación, el transporte, la instalación y el servicio para proporcionar un estado actualizado y decisiones concluyentes.

Cómo:

  • Rastreo de la posición física de los componentes y el equipo durante la fabricación y el transporte.
  • Apoyar los pasos del proceso manual en la fabricación de cuchillas con sistemas de guía
  • Aumento del número de parámetros de procesos registrados y analizados automáticamente para mejorar los procesos y la calidad.
  • Mayor rastreo de los componentes individuales, incluido su historial de fabricación y mantenimiento, tal como se utiliza en las turbinas individuales.

La creación y configuración de modelos para los componentes individuales de una turbina eólica durante el proceso de fabricación permitirán construir una versión virtual o un gemelo digital. A partir de los datos registrados durante el funcionamiento real de la turbina eólica, es posible supervisar y analizar el rendimiento de cada uno de estos componentes y tomar las medidas correspondientes para identificar los fallos o las necesidades de mantenimiento, así como optimizar las tareas de servicio y la estrategia de funcionamiento.

Por qué:

Porque permite una mayor venta de energía, así como estrategias de operación y mantenimiento de activos mediante una mejor comprensión del rendimiento real de los componentes de la turbina en cualquier momento tomando en cuenta las condiciones a las que ha estado expuesta.

Que:

Construir y ejecutar modelos de simulación individuales ("gemelos digitales") que reflejen el estado operacional y la condición de los componentes de la turbina sobre la base de los datos de fabricación y/o operacionales proporcionados por sus homólogos reales sobre el terreno.

Cómo:

  • Desarrollo de modelos de los componentes clave de la turbina para reflejar su condición y rendimiento basados en datos operacionales históricos.
  • Especificación del sitio o de las aspas de la turbina.

La analítica avanzada se aplica a varias áreas de la empresa utilizando algoritmos, métodos estadísticos, así como conceptos de visualización de última generación.  La exploración de los datos empresariales, la realización de análisis exhaustivos y la visualización de los resultados correspondientes proporcionan una base sólida para la adopción de decisiones informadas basadas en una mejor comprensión de las operaciones en combinación con información en tiempo real.

Por qué:

Apoyar decisiones informadas para las operaciones comerciales basadas en el análisis y la visualización de los datos operacionales.

Qué:

Conjunto de tableros, cuadros de mando y otros instrumentos de presentación de informes que proporcionan un mejor conocimiento del rendimiento y las características históricas, actuales y previstas de las operaciones comerciales.

Cómo:

  • Tableros de control utilizados para pronosticar y planificar la utilización del equipo y los talleres.
  • Cuadros de mando que visualizan la métrica del rendimiento en las líneas de producción.
Tecnologías centrales
Las principales tecnologías que utilizamos son las siguientes: 

 

Sensores y datos de teledetección

Nuestros datos de teledetección para las condiciones climáticas, los objetos de superficie y los parámetros metereológicos adquiridos por medio de satélites y las mediciones aerotransportadas pueden complementar los datos correspondientes del sitio, ya que se recogen para un proyecto anticipado mediante campañas de medición tradicionales.

 

Machine Learning

En el SGRE aplicamos el aprendizaje de las máquinas en todas las áreas de la industria: desde la predicción de las condiciones de viento a largo plazo, dadas las mediciones de viento a corto plazo en un sitio potencial, hasta el análisis de pronóstico que guía las estrategias de mantenimiento preventivo en los parques eólicos en funcionamiento.

 

Edge computing

El edge computing nos permite llevar los datos procesados al lugar donde se necesitan en lugar de cargar los datos en la nube, procesarlos allí y luego regresar. Ofrece la oportunidad de analizar los datos in situ casi en tiempo real y, por ejemplo, derivar previsiones que mejoren significativamente la calidad y los beneficios.

 

IoT

Utilizamos soluciones de IoT de vanguardia para conectar una red de activos que contienen tecnología incorporada para detectar e interactuar con nuestros sistemas de rendimiento, mantenimiento y predicción.

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