Hace un año y medio, Siemens Gamesa Renewable Energy transformó la inspección de las palas de los aerogeneradores sustituyendo a las personas, que realizaban una actividad arriesgada, por drones autónomos y una solución digital llamada Hermes. Mediante esta propuesta, el dispositivo aéreo captura imágenes de alta resolución rápidamente, mientras que la solución analiza las fotos para detectar posibles daños a la pala, una combinación que da como resultado inspecciones más seguras, rápidas y precisas.
La empresa, que tiene sede en España, está mejorando aún más este proyecto con la migración a Microsoft Azure y la incorporación de Azure AI para procesar el reconocimiento de imágenes. Estos avances digitales permitirán a Siemens Gamesa agilizar aún más las inspecciones de las palas.
“La Inteligencia Artificial, la nube y los grandes datos nos permiten dar un salto cualitativo en términos de innovación”
“Hermes ha dado un gran paso adelante con la colaboración con Microsoft“, ha señalado el director de Servicios Digitales de Siemens Gamesa, Christian Sonderstrup, que ha instalado tecnologías de energía eólica en 90 países. “La Inteligencia Artificial (AI por sus siglas en inglés), la nube y los grandes datos nos permiten dar un salto cualitativo en términos de innovación y de reducción del coste normalizado de las energías renovables”. El coste normalizado de la energía se refiere al coste de por vida de un activo dividido entre la cantidad de electricidad producida.
Los drones, que inspeccionarán 1.700 turbinas este año, son fotógrafos rápidos y precisos que capturan alrededor de 400 imágenes de las tres palas de una turbina en 20 minutos. Las imágenes tienen capacidad para formar una visión general del estado de las aspas y de las reparaciones necesarias, pero la necesidad de clasificarlas y unirlas manualmente ha sido un reto. La laboriosa tarea se puso de manifiesto recientemente en un gran proyecto de inspección con 100.000 fotografías.
Los servicios Azure AI, gracias al reconocimiento de imágenes, puede unir fotos en un modelo preciso de todo un rotor en 34 segundos
“Tuvimos a una persona dedicada a analizar cada una de las fotos realizadas, y luego cada fallo severo necesitaba ser evaluado nuevamente por un ingeniero”, ha comentado Anne Katrine Karner-Gotfredsen, gerente de Integridad de Producto y Gestión de Garantías de Siemens Gamesa en el programa de palas de la compañía.
La integración de los servicios Azure AI acelerará enormemente el proceso, gracias al reconocimiento de imágenes, que puede unir fotos en un modelo preciso de todo un rotor en 34 segundos. El mismo trabajo realizado de forma manual llevaría de cuatro a seis horas y podría conducir a errores.
Las herramientas de IA pueden diferenciar las aspas del agua, el cielo y otros elementos irrelevantes; distinguir grietas y defectos de, por ejemplo, excrementos de aves. También pueden integrar la ubicación de los drones y los datos de zoom de la cámara para una unión precisa, así como clasificar los fallos por tipo y gravedad.
Las inspecciones más rápidas y precisas suponen menos tiempo de inactividad de las turbinas, detección más temprana de fallos y mejor mantenimiento predictivo
“Revisar todas las fotos es una tarea enorme“, ha indicado Karner-Gotfredsen. “Antes de Hermes, era muy complicado categorizar y almacenar todos los datos en un lugar al que todos pudiéramos acceder”, ha asegurado Karner-Gotfredsen, y añadía “cuanto más logremos automatizar el proceso, más fácil nos resultará trabajar con los datos”. Las inspecciones más rápidas y precisas suponen menos tiempo de inactividad de las turbinas, detección más temprana de fallos, mejor mantenimiento predictivo y menos reparaciones costosas, que contribuye a una energía eólica más asequible.
Para Karner-Gotfredsen, la nube también ayudará a optimizar proyectos: “el hecho de que ahora podamos tener los datos ordenados y consolidados automáticamente en Hermes a través de la nube, nos ahorra muchas horas de trabajo al no tener que gestionar discos duros“, dice Karner-Gotfredsen. “La Inteligencia Artificial está aumentando la productividad de nuestros empleados, permitiéndoles concentrarse en sus competencias principales”, concluye.
“Queremos ser el líder digital en energía renovable”, comenta Sonderstrup. “Inteligencia Artificial, cloud y Big Data serán los facilitadores de ese viaje.”
