Principales usos de Smart RDM para la generación de energía y calor
- Detección de averías
- Visualización del estado de funcionamiento de los dispositivos: unidades, calderas, turbinas, etc.
- Diagnóstico del funcionamiento de los equipos
- Seguimiento de los planes de producción
- Creación de Informes automáticos
Predicción de la demanda de calor
- Modelo de predicción mediante un algoritmo estadístico que utiliza datos históricos.
- Modelo de predicción calculado de acuerdo con la normativa aplicable localmente sobre el cálculo de las tarifas y liquidaciones del suministro de calor.
- Modelo de predicción mediante algoritmos de aprendizaje automático.
Configuración óptima de las unidades de producción
- Determinación de la configuración óptima de las unidades de producción en función de las características de eficiencia y disponibilidad, teniendo en cuenta los costes de arranque/parada para un horizonte de 72 horas
Parámetros óptimos de producción y suministro
- Determinación de los parámetros del agua dentro del sistema en función de la tabla de control
- Comparación de los parámetros con los valores reales, análisis de la desviación
¿Cuáles son los beneficios de Smart RDM?
Apoyo al proceso de detección de anomalías y excesos
Generación automática de informes para las autoridades competentes
Mejora de la planificación de las reparaciones y el mantenimiento
Información clave sobre el estado de la infraestructura en tiempo real
Reducción de las emisiones de CO2
Disminución de los costes de reparación
Smart RDM - versión estándar
Optimización de la generación de energía en cinco pasos
01. Integración de datos
El primer paso es integrar todos los datos clave de generación en tiempo real.
Resultado
Crear una única fuente de verdad para los sistemas de negocio. Separandolos de forma segura de la infraestructura crítica.
02. Construir el contexto
El segundo paso consiste en mapear la infraestructura técnica y los procesos de generación en un modelo digital. La codificación adecuada, entregada durante la implementación, permitirá la supervisión y el análisis del estado de los distritos de calor y las unidades de generación de electricidad. Cada elemento supervisado de la máquina tendrá su código único en el sistema, combinado con los datos correspondientes de los dispositivos de medición.
Resultado
Capacidad de comparar de forma fiable los elementos de la infraestructura, analizarlos y añadir rápidamente nuevos elementos al modelo, como una nueva unidad de generación, un sensor o un indicador de negocio.
03. Visualización y seguimiento
El tercer paso consiste en generar mapas sinópticos interactivos de los procesos. Se prepara un esquema digital para cada tipo de máquina para que los operarios tengan una visión general de todos los elementos de la planta de producción en tiempo real.
Resultado
Visualización general de los parámetros técnicos actuales e históricos de las máquinas. Reacción rápida ante los acontecimientos.
04. Alarmas y notificaciones
El sistema permite configurar los umbrales de alarma y las notificaciones sobre irregularidades, excesos de horario o problemas de rendimiento. Los eventos se integran con las notificaciones enviadas a los usuarios definidos. El operador del sistema puede dirigir a las partes interesadas información necesaria sobre los eventos y su ubicación.
Resultado
Automatización y reducción del tiempo de gestión de fallos.
05. Análisis e informes
El sistema permite elaborar informes de forma eficaz y automática. Plantillas de informes para cada industria son preparadas como parte de la versión estándar.
Resultado
Presentación de los resultados a los directivos de la empresa. Identificación de las áreas de optimización.
Smart RDM - versión ampliada
Producción de energía - Algoritmos avanzados para el sector energético
Una vez satisfechas las necesidades básicas de monitorización del estado de los equipos y de elaboración de informes con Smart RDM, nos enfrentaremos a los nuevos retos de la optimización de la generación.
El entorno empresarial impulsará la continuidad del suministro de energía, la reducción de los tiempos de inactividad y una mayor eficiencia de los equipos, así como el control y la reducción de las emisiones de CO2. En el módulo de Big Data, utilizamos algoritmos de aprendizaje automático especializados para verificar y completar los datos, detectar anomalías para evitar fallos, predecir la producción de energía, planificar el mantenimiento y optimizar el uso de los equipos.
