Pour les exploitants d'éoliennes, la demande croissante d'énergie renouvelable et l'augmentation des coûts de main-d'œuvre et d'équipement mettent en évidence les lacunes des stratégies traditionnelles d'exploitation et de maintenance (O&M). Les statistiques sont alarmantes : 65 % des coûts d'exploitation et de maintenance sont imprévus, ce qui perturbe les calendriers et les chaînes d'approvisionnement. La maintenance des pales de rotor absorbe à elle seule 22 % des coûts des turbines, et les défaillances des pales et de la chaîne cinématique représentent 80 % de ces dépenses imprévues. Ces chiffres soulignent l'incapacité des stratégies traditionnelles d'O&M à répondre aux besoins évolutifs de l'industrie.
Cependant, des solutions innovantes d'IA pour la détection des défauts des pales en matériaux composites émergent, tirant parti d'une technologie de haute performance pour contribuer à la transformation numérique des pratiques d'O&M.
SkyVisor, une entreprise française créée en 2018 et présente sur 30 marchés dans le monde, propose une suite logicielle tout-en-un pour la gestion d'actifs dans le domaine des énergies renouvelables, comprenant une appli de vol automatique de drones et une plateforme de gestion d'actifs alimentée par l'IA.
Au fur et à mesure de l'évolution du secteur, l'entreprise a constaté un changement important : les opérateurs, qui se concentraient auparavant sur le développement du plus grand nombre de projets possible, ont commencé à se concentrer sur la performance des turbines à la suite de la chute des prix de garantie de l'énergie, en investissant davantage dans l'exploitation et l'entretien de leurs actifs.
Avec six ans d'expérience et 10 GW d'actifs inspectés, SkyVisor est devenu un leader de confiance dans l'industrie, soutenant et fournissant aux opérateurs des logiciels d'exploitation et de gestion dédiés. La société est approuvée par des clients tels qu'EDF, RES et RWE.
Aujourd'hui, l'entreprise révolutionne les inspections grâce à une approche d'apprentissage profond mise au point par son équipe d'ingénieurs d'expert . Cette méthode innovante améliore la précision et l'efficacité de la détection des défauts, permettant ainsi aux opérateurs de réaliser des inspections de manière autonome.
L'époque où les fabricants d'équipements d'origine (OEM) s'occupaient de toute la maintenance est révolue. Aujourd'hui, les opérateurs prennent de plus en plus en charge la gestion des actifs, utilisent des drones portables pour les inspections internes et se concentrent sur la production au-delà de l'installation. Traditionnellement, les évaluations de l'état des pales étaient effectuées tous les 7 à 10 ans au moyen d'inspections à forte intensité de ressources et basées sur les contacts.
Cependant, ces inspections ne répondaient pas au besoin réel : la possibilité d'ajuster la fréquence des inspections en fonction de l'état réel de l'éolienne. Désormais, les drones autonomes équipés du logiciel SkyVisor permettent d'effectuer des inspections à tout moment, en fournissant des informations détaillées et rentables pour l'évaluation de l'état de l'éolienne et la maintenance prédictive.
En effectuant des inspections fréquentes par drone en interne, les problèmes potentiels peuvent être traités avant qu'ils n'affectent les performances. Par exemple, les défauts qui nécessitent une surveillance étroite peuvent être inspectés tous les mois avec le modèle d'inspection illimitée de SkyVisor, tandis que les nouvelles turbines situées dans des régions à faible érosion peuvent être inspectées à une fréquence réduite.
Avec plus de 8 000 inspections réalisées, la solution éolienne de l'entreprise rationalise le processus d'inspection. Le logiciel de vol automatisé des drones inspecte les pales et les tours des turbines en seulement 18 minutes par turbine, tout en garantissant la conformité avec les réglementations locales. Cette approche met l'accent sur des données normalisées de haute qualité, une programmation flexible des inspections et des économies de temps et d'argent considérables.
Son application d'inspection des pales guide des drones 100 % autonomes pour recueillir des données précises et de haute qualité tout au long du cycle de vie de l'éolienne, ce qui permet aux opérateurs de surveiller les défauts avec la même précision que les médecins qui suivent l'évolution d'une tache de naissance.
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