Este texto es una traducción de la versión oficial en inglés de este comunicado de prensa y se le proporciona a modo de referencia y únicamente para su comodidad. Consulte el texto original en inglés para obtener detalles específicos. En caso de que ambas versiones difieran, prevalecerá el contenido de la versión en inglés.

PARA SU PUBLICACIÓN INMEDIATA N.º 3380

TOKIO, 19 de octubre de 2020 - Mitsubishi Electric Corporation (TOKIO: 6503) ha anunciado hoy que el nuevo software de diagnóstico y análisis de datos EcoAdviser (MES3-EAP1-IA) de la empresa para un mayor ahorro energético en los centros de fabricación se lanzará el 26 de octubre. El nuevo e innovador software utiliza la tecnología de inteligencia artificial (IA) Maisart^®* de Mitsubishi Electric para ofrecer funciones de ahorro de energía altamente eficaces, como la identificación de pérdidas de energía, el diagnóstico de posibles factores de pérdida de energía y la cuantificación de los efectos esperados de las medidas de ahorro de energía.

La eficiencia energética y la conservación de la energía continúan ganando importancia a medida que aumentan, de forma constante, los costes monetarios y ambientales de la energía. Para lidiar con dichos costes, se espera que las nuevas tecnologías, como la IA y el Internet de las cosas (IoT), aporten soluciones de ahorro energético eficaces en los centros de producción. El nuevo software EcoAdviser de Mitsubishi Electric proporcionará análisis de datos para el ahorro de energía y recomendaciones basadas en diagnósticos que no se limitan a una simple presentación de la información a fin de implementar soluciones significativas de ahorro de energía en el sector de la fabricación.

1. * Maisart es la abreviatura de "Mitsubishi Electric's AI creates the State-of-the-ART in technology" (la IA de Mitsubishi Electric crea tecnología innovadora).

Características clave

1. 1)La IA y la metodología de cinco puntos de Maisart identifican automáticamente las pérdidas de energía en el proceso de fabricación
   Hasta ahora, las fábricas tenían que realizar un autoanálisis continuo basado en los datos recopilados y en los resultados de las inspecciones sobre el terreno para determinar las pérdidas de energía. EcoAdviser identifica y cuantifica las pérdidas de energía basándose en el análisis de la IA y en la metodología de cinco puntos de Mitsubishi Electric: 1. Pérdida de tiempo de los equipos al arrancar; 2. Pérdida de tiempo de los equipo al apagarse; 3. Pérdida de tiempo operativo provocada por el funcionamiento de los equipos de los servicios públicos; 4. Costes no operativos de los equipos; y 5. Consumo energético específico. Factores estrechamente relacionados con la pérdida de energía (como la fecha y la hora, los equipos, etc.) se priorizan en lo que a potencial se refiere para reducir las pérdidas por medio de las contramedidas recomendadas. Además, se aclaran los puntos clave para garantizar mediciones eficaces de ahorro de energía. El diagnóstico de los factores mejora constantemente a medida que la IA aprende las condiciones y los resultados en curso.
2. 2)Visualización de las mejoras realizadas a través de iniciativas de ahorro de energía
   Los usuarios pueden confirmar rápidamente el alcance de la mejora comparando los resultados actuales con los anteriores. Además, si analizan de manera continua y cuantitativa la efectividad de las contramedidas para el ahorro de energía, pueden realzar las mejoras revisando individualmente la efectividad de cada una de las iniciativas adoptadas.
3. 3)El panel de energía personalizable permite realizar análisis diversos
   Un panel personalizable permite a los usuarios centrarse en los problemas prioritarios y en los indicadores clave de rendimiento (KPI). Además, pruebas empíricas han demostrado que, cuando se comparten los datos de los KPI de energía con los trabajadores de la fábrica en pantallas grandes, se promueve el desarrollo de una mayor conciencia y de una mayor atención al ahorro de energía. EcoAdviser ofrece diversos gráficos analíticos, incluidos gráficos circulares, gradaciones, series de tiempo, diagramas de caja, diagramas de dispersión, diagramas de Pareto e histogramas.

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