Proyecto Metaverso de instalaciones fotovoltaicas

Plataforma de mantenimiento predictivo para monitorización virtual en el metaverso de instalaciones fotovoltaicas

Plataforma de mantenimiento predictivo para monitorización virtual en el metaverso de instalaciones fotovoltaicas

Es un proyecto de investigación e implantación industrial que tiene como reto implementar una solución de mantenimiento predictivo, basada en técnicas de Inteligencia Artificial y visualización de datos en un entorno virtual colaborativo en forma de centro de control en el metaverso. Esta solución, destinada a su uso en instalaciones fotovoltaicas, se ha planteado para reducir y optimizar el coste por acción de mantenimiento óptima (fallo previsto en un tiempo definido), minimizando los costes por fallo no planificado (mantenimiento correctivo) así como los costes derivados por sobre mantenimiento (mantenimiento preventivo).

 

Este proyecto se divide en dos fases y algunos de los objetivos principales son los siguientes:

  • Definir la mejor estrategia de implementación de mantenimiento predictivo a partir del análisis y detección de puntos de mejora del proceso de producción y mantenimiento en instalaciones fotovoltaicas, con un estudio del estado actual del sector fotovoltaico en general y una consultoría de digitalización y procesos en ISFOC (Instituto de Sistemas Fotovoltaicos de Concentración) en particular.
  • Analizar el estado del arte de sensórica IoT en general y en el sector fotovoltaico en particular para definir los requerimientos, funcionalidades necesarias y la mejor estrategia de implantación de sensorización en los equipos involucrados en la generación de energía
  • Analizar el estado del arte de las plataformas IoT en general y en el sector fotovoltaico en particular para definir los requerimientos, funcionalidades necesarias y la mejor estrategia para el diseño y desarrollo de la plataforma IoT en las instalaciones fotovoltaicas para la implantación de una óptima solución de mantenimiento predictivo.
  • Desarrollar y validar un modelo de Machine Learning para mantenimiento predictivo, utilizando técnicas de Análisis de Supervivencia, para una instalación fotovoltaica a partir del análisis de los datos reales de producción, mantenimiento y proceso de ISFOC complementados con un estudio general de proceso de mantenimiento del sector fotovoltaico y una consultoría de digitalización y proceso para ISFOC en particular.
  • Analizar los cuadros y salas de mando físicas a nivel de información y usabilidad en instalaciones fotovoltaicas, así como el estado actual de la tecnología de visualización virtual para definir las requerimientos, funcionalidades, diseño y etapas de desarrollo para la implementación de una aplicación de visualización virtual de mantenimiento predictivo para un cuadro de mando de una instalación fotovoltaica.

Participantes:

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isfoc
CONTACTO
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Susana Prieto

Clúster Manager

 

Agustí Padrós

Project Manager

 

ORGANISMO FINANCIADOR