Данное решение, которое можно использовать в автономном режиме, в том числе на компьютере, на нескольких языках и для различных технологий ветроэнергетики, собирает необходимую информацию, связанную с отчетом о техническом обслуживании, проводит диагностику состояния ветряной турбины, предлагает наиболее оптимальную последовательность действий для решения выявленной проблемы и регистрирует предпринятые шаги для корректировки рекомендаций в зависимости от частоты успешного решения.
«Благодаря структурированному отслеживанию всей информации, обрабатываемой техническими специалистами, в будущем можно будет сократить и оптимизировать время технического обслуживания, повысить эффективность работы и уменьшить время простоя ветротурбин», — подчеркивает Эгоитц Конде, исследователь компании Tekniker.
В отличие от других приложений, представленных на рынке, новое программное обеспечение, разработанное совместно компаниями Tamoin и Tekniker, позволяет создавать диагностические руководства, которые развиваются как с течением времени, так и с накопленным опытом эксплуатации, с целью облегчить техническому специалисту доставку необходимых запасных частей к ветряной турбине в каждой ситуации поломки.
Главная цель компании Tamoin — получить необходимые знания об услугах по эксплуатации и техническому обслуживанию ветротурбин, чтобы перейти к модели технического обслуживания, основанной на состоянии оборудования, и экстраполировать ее на любую электростанцию, работающую на возобновляемых источниках энергии.
С этой целью компания использовала услуги Tekniker для оценки экономической эффективности управления промышленным техническим обслуживанием, а также для анализа и управления данными с целью мониторинга и прогнозирования износа компонентов и возможности обнаружения, диагностики и прогнозирования неисправностей в мехатронных системах.
Все это входит в технологическое предложение, которое включает в себя математическое моделирование, выбор коммерческих и специально разработанных датчиков, разработку систем мониторинга состояния оборудования (CBM), моделирование состояния компонентов, использование технологий интеллектуального анализа данных и машинного обучения для извлечения знаний из данных, а также использование технологий больших данных и платформ Интернета вещей (IoT).
