Aingura insights
Adquisición de datos
Pre-procesado
Transformación
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Sectores
Servicios
Aplicaciones
Mantenimiento
Eficiencia de Consumos
impacto
- Generación de un modelo explicable que represente el comportamiento dinámico del sistema eléctrico y mecánico de la bomba.
- Uso de los parámetros modales estimados para generar una línea base probabilística de aprendizaje automático que produce un KPI del estado saludable del funcionamiento de la bomba.
- Uso de mediciones de alta velocidad del consumo eléctrico (8 kHz) para analizar tanto el comportamiento mecánico como el eléctrico, minimizando el número de sensores necesarios y aumentando su robustez frente al entorno.
Desarrollar Tecnologías de Inteligencia Artificial (AI)
- Línea de base electromecánica basada en Machine Learning.
- Generación de KPI de alta velocidad para sistemas altamente dinámicos.
Retos
- Evitación de paradas no programadas, principalmente para evitar interrupciones en el suministro de agua potable.
- Mejora del consumo energético.
- Desarrollo de procedimientos de mantenimiento basados en el análisis de desviaciones de comportamiento para evitar el mantenimiento correctivo y minimizar el preventivo.
resultados
- Reducción de las paradas no programadas (>85%), lo que permite reducir las bombas redundantes.
- Reducción de los costes de mantenimiento preventivo (50%).
- Reducción del consumo de energía (8%).
- PRI: 2 años
