IA preditiva para manutenção de turbinas eólicas

Contexto

Operador de parques eólicos (600 funcionários, 350 milhões de euros de faturamento, 200 turbinas em 12 sites). Manutenção preventiva baseada em calendário custosa: intervenções sistemáticas a cada 6 semanas, 20% de falhas não antecipadas. Custo de manutenção: 15 milhões de euros/ano. Dados SCADA disponíveis, mas não explorados para predição.

Problema & Desafio

Manutenção preventiva baseada em calendário, intervenções sistemáticas a cada 6 semanas, frequentemente desnecessárias. 20% de falhas não antecipadas → paradas não planejadas de 72h em média, perda de produção de 5M€/ano. Dados SCADA de 200 turbinas coletados mas não explorados – 50 GB/dia não analisados. Custo de manutenção de 15M€/ano dos quais 40% em intervenções preventivas desnecessárias. Nenhum modelo preditivo – técnicos se baseiam na experiência e nos calendários. Disponibilidade das turbinas em 92% vs 97% benchmark, 5 pontos de produção perdidos.

Solução & Entregas

– Modelos ML preditivos industrializados em 200 turbinas (random forest + LSTM sobre dados SCADA em tempo real) – Previsão de falhas de 7 a 21 dias de antecedência - taxa de detecção de 85% das falhas – Manutenção baseada em condição vs calendário – intervenções preventivas reduzidas em 40% – Disponibilidade das turbinas melhorada de 92% para 96,5% → ganho de produção de 3,5M€/ano – Custo de manutenção reduzido em 25% (15M€ → 11,2M€/ano). ROI em 8 meses – Dashboard de manutenção preditiva em tempo real por site: priorização inteligente das intervenções

Tecnologias