La solución, que puede emplearse sin conexión a internet, también en ordenador, en múltiples idiomas y atendiendo a diferentes tecnologías de generación de energía eólica, recoge la información necesaria asociada al parte de mantenimiento, provee un diagnóstico de la situación del aerogenerador, propone la secuencia de tareas más óptima para resolver el problema detectado y registra los pasos llevados a cabo para adaptar las recomendaciones en base a la frecuencia de éxito.
“Al llevar toda la trazabilidad de la información realizada por los técnicos de forma estructurada, se puede emplear a futuro para reducir y optimizar los tiempos de mantenimiento, ganando en eficiencia a la hora de trabajar y disminuyendo los tiempos de parada en los aerogeneradores”, destaca Egoitz Konde, investigador de Tekniker.
A diferencia de otras aplicaciones disponibles en el mercado, el nuevo software desarrollado entre Tamoin y Tekniker permite crear guías de diagnóstico que evolucionan tanto en el tiempo como con la experiencia operativa, con el objetivo de facilitar que el técnico lleve al aerogenerador los repuestos adecuados en cada situación de avería.
El objetivo principal de Tamoin es generar el conocimiento necesario sobre los servicios de operación y mantenimiento (O&M) que realiza en aerogeneradores para avanzar hacia un modelo de mantenimiento basado en la condición de los activos y extrapolarlo a cualquier planta de generación de energía renovable.
Para ello, ha confiado en Tekniker en la evaluación del coste-eficiencia de la gestión del mantenimiento industrial, así como en la analítica y la gestión de los datos para la monitorización y el pronóstico del desgaste de los componentes y poder detectar, diagnosticar y pronosticar malfuncionamientos en sistemas mecatrónicos.
Todo ello incluido en una oferta tecnológica que incluye la simulación matemática, la selección de sensórica comercial y desarrollada ad hoc, el desarrollo de sistemas de monitorización CBM (Condition Based Maintenance), el modelado de la salud de los componentes, la utilización de tecnologías de data mining y machine learning para extraer conocimiento de los datos, y el uso de tecnologías Big Data y plataformas IoT.
