Permitir el mantenimiento predictivo de turbinas industriales a partir de las señales de los componentes extraídas del PLC

• El cliente tiene muchas señales de sus turbinas, pero no tiene acceso a ellas
• Protocolos e interfaces antiguos que dificultan el acceso a los datos de los sensores
• Sin gestión de usuarios
• Ningún concepto claro de seguridad

• Análisis del valor de los datos para identificar tendencias con beneficios para el cliente
• Implementar una base de datos de series temporales para guardar los datos recopilados
• Implementar una API REST para facilitar el acceso a los datos
• Desarrollar y aplicar una gestión de usuarios basada en funciones y niveles de seguridad
• Desarrollar y finalizar el concepto de seguridad para la API REST y el sistema subyacente.
• Ejecutar todos los componentes SW en contenedores docker separados con una red interna para proporcionar la máxima seguridad, usabilidad, intercambiables

SW robusto gracias a las pruebas a nivel de integración de la API REST, por lo que se prueban los componentes subyacentes.

Resultados del análisis del valor de los datos no limitados al aspecto del mantenimiento predictivo

Ejecución de algoritmos de mantenimiento predictivo de las turbinas y los subcomponentes para un ciclo de mantenimiento óptimo.

Una sólida base de datos de series temporales que permite recopilar señales importantes

Actualmente se facilitan tablas de tendencias de esos datos de señales para su posterior análisis.

Concepto de seguridad para uso posterior del cliente

Despliegue sencillo gracias al uso de contenedores Docker en máquinas Linux