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Experiencia del centro de diagnóstico predictivo remoto de Enel en el monitoreo de centrales térmicas utilizando AVEVA Predictive Analytics como una de las principales herramientas de detección de anomalías.

Enel es una empresa multinacional productora y distribuidora de energía eléctrica y de gas. Fue instituida como ente público a finales de 1962; en 1992 fue transformada en sociedad por acciones​ y en 1999, después de la liberalización del mercado de la energía eléctrica, fue privatizada.​ El Estado italiano, a través del Ministerio de Economía y Finanzas, aún se mantiene como el principal accionista y en diciembre de 2020 poseía el 23,6% del capital social.6​ Está cotizada en la Bolsa de Milán. Enel es la 90.ª empresa en el mundo por volumen de ventas con 140,5 mil millones de euros y una capitalización en la bolsa de 54 mil millones de euros.

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Objetivos

  • Aprovechar AVEVA Predictive Analytics para construir un centro de diagnóstico predictivo remoto para la identificación y generación de informes de anomalías en el comportamiento de los activos en las 28 plantas de generación de energía de Enel.
  • Mayor disponibilidad de activos y menores costos de mantenimiento


Desafíos

  • Supervisar el estado y el rendimiento de más de 1285 activos de generación de energía individuales utilizando 5035 modelos predictivos que monitorean 7000 etiquetas individuales de PI System
  • Activos de generación de energía dispersos que abarcan 5 países y 2 continentes.


Soluciones 

  • AVEVA™ PI System™
  • AVEVA™ Predictive Analytics


Resultados

  • 402 capturas totales de AVEVA Predictive Analytics
  • Más de 40 millones de euros de ahorro en costes de mantenimiento y prevención de fallos de activos
  • Aumento del KPI de disponibilidad de la planta en 1,48 puntos porcentuales en toda la flota



“AVEVA no es sólo un proveedor para nosotros. Los consideramos parte de nuestro equipo.

Claudio Macchia, Mechanical Engineer, Enel



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