Data Intelligence for a brighter tomorrow

Data Intelligence

Gracias a la internet de las cosas (IdC), la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático, es posible estructurar y analizar sistemáticamente datos agregados y pronosticar desarrollos futuros. El valor informativo de los datos analizados aumenta exponencialmente en función de la cantidad de datos. Esto ofrece una ventaja decisiva, que usamos para prestar asistencia —con un alto grado de eficacia y sostenibilidad— a inversores, operadores y bancos acreedores para que puedan usar los datos para alcanzar sus objetivos, es decir, para dinamizar sus procesos de decisión y desarrollar nuevos modelos de negocio.

Internet of Things (IoT)

La internet de las cosas (IdC) constituye la base de nuestra inteligencia de datos. Se basa en la conectividad y la comunicación entre instalaciones, máquinas y equipos. En Kaiserwetter, la IdC se traduce en la conectividad entre instalaciones de energías renovables a través de Machine2Machine Connectivity, que nos libera de límites espaciales. Por eso, podemos aplicar la IdC a nuestro modelo de negocio a nivel global. Más allá de las fronteras, procedemos a agregar datos desestructurados que ponemos a disposición de nuestras soluciones de IA.

Data as a Service (DaaS)

Producimos, examinamos y generamos valor agregado a partir de SUS datos, es decir que, como cliente, usted sigue siendo siempre el propietario de sus revalorizados datos técnicos y financieros. Ponemos al servicio de nuestros clientes la ciencia de los datos y la más moderna tecnología de plataformas, para que puedan generar un valor agregado auténtico a partir de sus datos. En comparación con el Software as a Service (SaaS), el enfoque de DaaS es más flexible, robusto y con más perspectivas de futuro. Pero lo más importante es que el DaaS no tiene límites intrínsecos. Los paquetes de servicios de software están modelados para un uso específico —y es muy trabajoso ampliar sus funciones—, mientras que nuestra plataforma de datos es capaz de tratar cualquier cantidad de datos imaginables.

Machine Learning

Machine Learning

La recopilación permanente de datos actuales junto con la inclusión de datos históricos provenientes de series temporales se aplican en procesos de aprendizaje automático. Se identifican patrones, probabilidades y regularidades dentro de los conjuntos de datos con los que se trabaja y se entrenan algoritmos de Machine Learning para modelar procesos futuros a partir de las series temporales históricas. De esta manera, extraemos la información que nos interesa de las instalaciones de energías renovables y la revalorizamos con los algoritmos que hemos desarrollado. Esto nos permite detectar e interpretar precozmente anormalidades y anomalías en la operación de las instalaciones.

Predictive Analytics

Predictive Analytics

Con la ayuda de Predictive Analytics es posible pronosticar los eventos que se producirán en la operación de las instalaciones. Un ejemplo de aplicación es la Early Failure Detection. Con nuestros algoritmos de Machine Learning es posible detectar precozmente defectos técnicos en turbinas de energía eólica o en parque solares. Incluso es posible anticiparse a los hechos. Esto permite minimizar la pérdida de rentabilidad y evitar que se produzcan downtimes. Otro ejemplo son los pronósticos de los KPI financieros que permiten notar desviaciones con respecto a los objetivos en un estado muy precoz.

 

 

 

 

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