Nueva tecnología de inteligencia artificial (IA)/aprendizaje automático (ML) de última generación desarrollada por científicos de GE reconocida con un prestigioso premio al liderazgo en fabricación (MLA) por la Asociación Nacional de Fabricantes
La herramienta AI/ML de GE utiliza un gemelo digital del proceso logístico de la turbina eólica para predecir con precisión y optimizar los costos logísticos
La aplicación de AI/ML podría permitir una reducción del 10 % en los costos de logística, lo que representaría un ahorro de costos globales para la industria eólica de hasta $2600 millones anuales para 2030 según las proyecciones actuales de crecimiento de la industria.
GE Research, en colaboración con GE Renewable Energy, ha desarrollado una herramienta AI/ML de vanguardia que podría ahorrarle a la industria eólica mundial miles de millones de dólares en costos de logística durante la próxima década; ha sido reconocida por la Asociación Nacional de Fabricantes (NAM) con el prestigioso Premio al Liderazgo en Manufactura 2022. GE Research se enorgullece de recibir este premio y aprovechar su reconocido liderazgo en el desarrollo de tecnología digital avanzada para mejorar la gestión de la cadena de suministro.
Los Premios al Liderazgo en Manufactura son presentados anualmente por el Consejo de Liderazgo en Manufactura de NAM, para reconocer el liderazgo operativo y tecnológico superior en la manufactura. Los ganadores de los premios se seleccionan de un panel independiente de colegas y expertos ejecutivos de la industria. La nueva herramienta AI/ML de GE fue reconocida en la categoría AI/ML. Haga clic aquí para leer más sobre los premios, que se presentarán formalmente en la Cumbre anual de liderazgo de los Consejos que se llevará a cabo en Marco Island, Florida, del 27 al 29 de junio.
Peter Koudal, líder de innovación de la cadena de suministro digital en GE Research, dijo que el reconocimiento de NAM es un fuerte testimonio del gran potencial e impacto de la nueva herramienta de IA/ML al afirmar: “Durante el período de 10 meses, desarrollamos, probamos y calibramos esta nueva /ML Analytics system en 2021, vimos mejoras significativas en nuestra capacidad para predecir y optimizar nuestra planificación logística para las nuevas entregas de turbinas eólicas”, dijo Koudal. “La cadena de suministro eólica puede ser muy variable, ya que el destino de los sitios de los clientes y las fuentes de suministro cambian con frecuencia y el producto de la turbina eólica cambia continuamente a medida que se producen nuevas innovaciones de componentes más grandes y capaces destinados a reducir el costo nivelado de la electricidad (LCOE). Al utilizar los sistemas de análisis AI/ML de GE, podremos comprender y predecir de manera confiable el costo de la logística de los componentes actuales y futuros, incluso con estas condiciones altamente variables”.
Koudal, junto con la Dra. Annarita Gianni y el Dr. Walter Yund de GE Research, dirigieron el desarrollo del sistema de análisis AI/ML de GE. Este sistema utiliza un gemelo digital que modela el proceso logístico para realizar sus predicciones y valoraciones. Este modelo de gemelo digital incluye datos históricos, datos de la industria, información sobre proveedores existentes y potenciales, ubicaciones, costos, transportistas, regulaciones y otros factores clave.
Farshid Attarian, líder de digitalización de abastecimiento de energía eólica en tierra en GE Renewable Energy, quien se asoció con Alberto Figueroa, Heitor Brandao de Onshore Wind y GE Research en el proyecto, dijo: “Los equipos de abastecimiento y logística de GE Renewable Energy aprovecharán este sistema para planificar de manera efectiva , optimizar el costo logístico global, la ejecución de la entrega y respaldar la operación comercial”.
Para la industria eólica global, el costo logístico típico asciende a entre el 10 % y el 15 % del costo total de instalación de aerogeneradores. Una reducción del 10 por ciento en el costo logístico daría como resultado miles de millones de dólares ahorrados para instalaciones de energía eólica y ayudaría a impulsar la adopción de energía renovable. Para una industria global que se espera que alcance los $175 mil millones en 2030, el costo logístico oscilará entre $17 mil millones y $26 mil millones. Una mejora del 10 % en los costos de logística debido al abastecimiento de logística optimizado que aprovecha las tecnologías de predicción de costos de logística impulsadas por IA/ML podría generar ahorros de costos globales para la industria de $ 1.7 mil millones y $ 2.6 mil millones, lo que podría llegar a más de $ 25 mil millones en un período de 10 años. . Esto haría que las inversiones en energía eólica sean aún más atractivas para los fabricantes, inversores, gobiernos y consumidores, un elemento fundamental para acelerar la transición energética global en curso.
