La IA permite detectar y diagnosticar fallos en sistemas eléctricos mediante el análisis de datos de sensores en tiempo real e información histórica. Los algoritmos avanzados de IA identifican comportamientos anómalos, predicen posibles fallos y generan alertas tempranas, permitiendo a las empresas pasar de estrategias de mantenimiento reactivo a predictivo. Esto se traduce en menor tiempo de parada, mayor fiabilidad del sistema y optimización de los costes de mantenimiento.
Para garantizar un despliegue fiable es esencial validar estos algoritmos en condiciones realistas. Este servicio proporciona un marco completo de validación que combina prototipado virtual, gemelos digitales y ensayos experimentales. Permite evaluar y optimizar soluciones de detección y diagnóstico de fallos basadas en IA antes de integrarlas en sistemas reales.
La validación se realiza utilizando gemelos digitales desarrollados específicamente para el sistema eléctrico y el algoritmo objetivo. Estos modelos se implementan mediante herramientas avanzadas de simulación y permiten reproducir escenarios de fallo, procesos de degradación y diferentes condiciones de operación en un entorno controlado.
Además, se realizan ensayos experimentales mediante el desarrollo de configuraciones de ensayo específicas y prototipos reales. Estos ensayos reproducen fallos eléctricos reales y condiciones de envejecimiento, permitiendo evaluar el rendimiento de los algoritmos en escenarios realistas y garantizar su robustez y fiabilidad.
El servicio sigue un proceso estructurado:
• Definición del caso de uso, características del sistema y escenarios de fallo
• Recopilación y análisis de los datos disponibles (p. ej., datos de sensores o histórico operativo)
• Desarrollo de gemelos digitales y entornos de simulación
• Integración y validación de algoritmos de IA en escenarios virtuales
• Validación experimental utilizando configuraciones físicas de ensayo y prototipos
• Análisis del rendimiento y recomendaciones de optimización
El rendimiento se evalúa mediante indicadores medibles como precisión en la detección de fallos, tasa de falsos positivos, tiempo de respuesta, horizonte de predicción e impacto sobre la disponibilidad del sistema.
Entre los resultados típicos se incluyen reducciones significativas de paradas no planificadas, mejora de las tasas de detección de fallos y mayor eficiencia del mantenimiento.
Entre las aplicaciones típicas se incluyen motores eléctricos, convertidores de potencia, sistemas de baterías y equipos conectados a red. Por ejemplo, los fabricantes de accionamientos eléctricos pueden mejorar el diagnóstico de fallos en motores, mientras que las empresas de electrónica de potencia pueden aumentar la fiabilidad de convertidores e inversores.
Para llevar a cabo el servicio, se espera que los clientes proporcionen acceso a sus algoritmos de IA, especificaciones del sistema y conjuntos de datos disponibles (p. ej., mediciones de sensores o registros de fallos). Cuando sea necesario, ITA apoya la adquisición de datos y la definición de la configuración de ensayo. ITA aporta herramientas de simulación, capacidades de desarrollo de gemelos digitales e infraestructura de laboratorio para ensayos eléctricos.
Este servicio está dirigido a:
• Fabricantes de componentes eléctricos (p. ej., fabricantes de motores, empresas de electrónica de potencia o proveedores de sistemas de baterías) que buscan mejorar la fiabilidad y reducir los costes de mantenimiento
• Desarrolladores tecnológicos que trabajan en soluciones de diagnóstico y mantenimiento predictivo basadas en IA para sistemas eléctricos
Para iniciar un proyecto, las empresas pueden contactar con ITA a través de info@ita.es para definir el caso de uso y los datos disponibles. Este primer paso incluye una evaluación de viabilidad, seguida de una propuesta adaptada, actividades de validación y entrega de resultados.