GMV ha desarrollado una solución de robótica autónoma destinada a la inspección de activos en subestaciones eléctricas. Este avance forma parte de su participación en el proyecto ASUMO (Advanced SUbstation Monitoring), una iniciativa vanguardista liderada por Elewit y Red Eléctrica, empresas pertenecientes a Redeia. El objetivo principal de ASUMO es optimizar la gestión en remoto de subestaciones eléctricas mediante el uso de tecnologías de vanguardia, como la inteligencia artificial (IA), el Internet de las Cosas (IoT) y el análisis de datos.
ASUMO representa una modernización en la inspección de subestaciones eléctricas, permitiendo la monitorización en tiempo real, la detección temprana de fallos y la toma de decisiones informadas para garantizar la eficiencia operativa y la seguridad en la red eléctrica. La integración de IA, IoT y análisis de datos en este proyecto representa un avance significativo en la automatización y optimización de procesos clave.
GMV ha desarrollado una solución de robótica autónoma para la inspección remota de activos críticos en subestaciones eléctricas. Esta tecnología se basa en la integración de uPathWay, una solución de GMV que combina la precisión de la localización basada en el Sistema Global de Navegación por Satélite (GNSS) y la eficiencia del enrutamiento dinámico. Se combina con un robot cuadrúpedo especialmente diseñado para llevar a cabo labores de inspección. Este enfoque innovador permite optimizar los procesos de inspección y aumentar la frecuencia de muestreo, reduciendo así los intervalos entre inspecciones y mejorando la eficiencia en la gestión de subestaciones.
Ángel C. Lázaro, responsable de Robótica y Automatización del Sector Industria de Secure e-Solutions de GMV, destaca que «la eficiencia que aporta nuestra solución, al operar sin descanso en tareas que pueden ser repetitivas, minimiza riesgos para los trabajadores y asegura una ejecución precisa y consistente. Además, la habilidad de llegar a lugares inaccesibles o distantes para los humanos y la recopilación de datos en tiempo real permiten un mantenimiento predictivo o correctivo, optimizando la utilización de recursos y prolongando la vida útil de estas instalaciones.»
La robótica autónoma desempeña un papel crucial en la mejora de la eficiencia y la fiabilidad de la red eléctrica, al permitir inspecciones más frecuentes y la detección temprana de posibles problemas en los activos críticos. Esto se traduce en una mayor disponibilidad y rendimiento de la red, así como en una reducción de los riesgos operativos.
