Canopy

Canopy aborda el reto de predecir fallos en los equipos de activos de energía renovable. Analiza datos de sensores y sistemas SCADA de turbinas eólicas e instalaciones solares para identificar pérdidas de rendimiento y posibles averías antes de que provoquen costosos periodos de inactividad.

Aspectos destacados

• No requiere instalar hardware y funciona con la infraestructura de supervisión existente
• El aprendizaje no supervisado elimina la necesidad de etiquetar manualmente los datos de entrenamiento
• Las alertas sensibles al contexto reducen los falsos positivos habituales en la supervisión tradicional
• Prioriza los problemas según su impacto operativo y económico, no solo por su gravedad
• El despliegue para clientes empresariales suele completarse en dos o tres semanas

La plataforma ha demostrado su utilidad con grandes operadores energéticos, entre ellos TotalEnergies y EDF. Está diseñada para equipos que gestionan activos distribuidos y quieren pasar de un mantenimiento reactivo a estrategias predictivas. Los precios son empresariales y requieren consultar directamente con el equipo comercial.