Siemens Gamesa Renewable Energy crea un futuro más sustentable con energía eólica, IA y la nube
Con torres de una altura de hasta 120 metros (390 pies) y aspas de rotor que abarcan la altura de un edificio de 22 pisos, las turbinas industriales eólicas presentan un reto para ser inspeccionadas y recibir mantenimiento.
De manera tradicional, la inspección de un aspa de una turbina eólica requería que los técnicos descendieran sobre una turbina detenida en áreas remotas, en ocasiones en el mar, para tomar fotografías de grietas y fallas en sus aspas. O involucraba que alguien desde tierra tomara fotografías con un telescopio y una cámara. La labor, en ocasiones, consumía mucho tiempo y era muy desafiante.
Pero hace año y medio, Siemens Gamesa Renewable Energy, líder global en la industria de energía eólica, transformó el proceso con drones autónomos y una solución digital llamada Hermes. La aeronave captura imágenes de alta resolución de manera rápida, mientras que la solución las analiza en búsqueda de daños potenciales en las aspas, lo que resulta en inspecciones más seguras, rápidas y precisas.
Ubicada en España, la compañía ahora mejora aún más la solución al migrarla hacia Microsoft Azure y a través de infundirla con Azure AI para procesar el reconocimiento de imágenes. Las mejoras digitales permitirán a Siemens Gamesa optimizar aún más las inspecciones de las aspas, en su misión de hacer más asequible la energía renovable y hacer el futuro más sustentable.
“Hermes ha dado un salto enorme con la colaboración con Microsoft”, comentó Christian Sonderstrup, jefe de servicio digital en Siemens Gamesa, que ha instalado tecnología de energía eólica en 90 países. “La IA, la nube, y big data, nos permiten movernos al siguiente nivel de desempeño, en términos de innovación y en disminuir el costo normalizado de la energía renovable”.*
Los drones, que inspeccionarán 1,700 turbinas este año, son fotógrafos rápidos y precisos, que capturan alrededor de 400 imágenes de las tres aspas de una turbina en 20 minutos. Las imágenes forman una perspectiva general de la condición de las aspas y las reparaciones necesarias, pero la necesidad de clasificarlas y unirlas de manera manual había sido un reto. La laboriosa tarea fue evidente de manera reciente en un gran proyecto de inspección que involucraba 100 mil fotos.
“Teníamos a alguien que miraba cada una de esas fotos, y luego cada que se encontraba una falla severa, esta tenía que ser evaluada de nuevo por un ingeniero”, comentó Anne Katrine Karner-Gotfredsen, gerente de integridad de producto y gestión de garantía en el programa de aspas de Siemens Gamesa.
Integrar los servicios de Azure AI acelerará de manera importante el proceso, con reconocimiento de imagen que puede unir imágenes en un modelo preciso de un rotor completo en 34 segundos. La misma labor, pero realizada a mano, toma de cuatro a seis horas y podía llevar a errores. Las herramientas de IA pueden diferenciar aspas de agua, cielo y otros elementos irrelevantes; distinguir grietas y fallas de, digamos, excremento de aves; integrar datos de la ubicación del dron y el acercamiento de la cámara para realizar una unión precisa de imágenes; y clasificar fallas por tipo y severidad.
“Revisar todas las fotos es una enorme tarea”, comentó Karner-Gotfredsen. “Antes de Hermes, era bastante tedioso categorizar y almacenar todos los datos en un lugar al que todos pudieran acceder. Entre más hemos automatizado este proceso, más fácil es para nosotros trabajar con los datos”. Las inspecciones más rápidas y precisas significan menos tiempo de inactividad de las turbinas, detección más pronta de fallas, mejor mantenimiento predictivo y menos reparaciones costosas, todo lo anterior contribuye a una energía eólica más económica.
Para Karner-Gotfredsen, la nube también ayudará a optimizar proyectos como uno que manejó en 2018, que involucraba la inspección de un cliente de diferentes parques eólicos. Los datos eran difíciles de compartir entre Siemens Gamesa, el cliente y un supervisor externo, lo que requería que Karner-Gotfredsen los enviara y recibiera varias veces en un disco duro, junto con engorrosas hojas de cálculo por email.
“El hecho de que ahora los datos van directos a Hermes con la nube, sin que tengamos que cargar discos duros, y tener esos datos clasificados y unidos de manera automática, nos ahorra muchas horas gente”, comentó. “La IA ha mejorado el trabajo que realizan nuestros empleados, lo que les permite enfocarse en sus competencias clave”.
El análisis de las aspas impulsadas por AI también es parte de la meta de Siemens Gamesa de brindar cobertura digital completa de 360 grados de las turbinas de los clientes. Y son parte de una estrategia digital que se enfoca en la productividad, extensiones digitales de las ofertas actuales de negocio y de los nuevos negocios digitales. Conforme Siemens Gamesa progresa con esta estrategia, utiliza Microsoft 365 y Azure como su base de TI para desarrollar nuevas innovaciones que sean escalables, robustas y detalladas.
“Aspiramos a ser líderes digitales en energía renovable”, comentó Sonderstrup. “La IA, la nube y big data son facilitadores en este camino”.
*El costo normalizado de energía es el costo de vida útil de un recurso dividido por la cantidad de electricidad producida.
Foto principal: Turbinas eólicas de Siemens Gamesa en Marruecos. (Todas las fotos cortesía de Siemens Gamesa Renewable Energy)
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