Historias de clientes / Energía y servicios públicos / América
Caso práctico de GE Power
Cómo GE Power utiliza AWS para supervisar las plantas de energía y ayudar a sus clientes a ahorrar millones
Transmite 50 000
registros de datos por segundo
Incorpora datos de la central eléctrica
a partir de 20 mil millones de etiquetas de sensores
Ayuda a los clientes a resolver problemas
con mayor rapidez y a ahorrar millones
Información general
GE Power utiliza el análisis de datos en AWS para ayudar a sus clientes de centrales eléctricas a ahorrar millones de dólares, a transmitir 500 000 registros de datos por segundo y a escalar para admitir la incorporación de 20 mil millones de etiquetas de datos de sensores. La empresa ofrece soluciones para la generación de electricidad a las empresas de recursos energéticos y servicios públicos de todo el mundo. GE Power ejecuta su aplicación principal de análisis de datos en AWS mediante el uso de Amazon Kinesis Data Streams y Amazon Elastic MapReduce.
Los equipos de GE Power generan más del 30 por ciento de la energía mundial. Para garantizar que estas centrales funcionen de manera eficiente, la empresa confía en Predix, una aplicación que recopila y analiza datos de miles de sensores de Internet de las cosas (IoT) colocados en los equipos de las centrales eléctricas. “Utilizamos estos datos para supervisar el estado general de los equipos de nuestros clientes, a fin de que puedan realizar tareas de mantenimiento de manera proactiva durante el tiempo de inactividad programado, en lugar de responder a las fallas, lo cual es mucho más costoso”, comenta Eric Pool, director de la infraestructura de análisis y datos de GE Power.
Oportunidad | Incorporación de mayor escalabilidad
En los últimos años, GE Power ha trasladado más aplicaciones a la nube a fin de lograr una transformación digital en toda la empresa. Para respaldar esta iniciativa, GE Power quiso migrar Predix a la nube. "Alojamos la aplicación en nuestro centro de datos en las instalaciones, el cual no fue lo suficientemente escalable para el crecimiento de los datos", dijo Pool. "Los datos que ingresaban al sistema aumentaron de 8 gigabytes a 200 terabytes y nos resultaba difícil manejar esa escala. También necesitábamos reducir la latencia de la aplicación para fines de control, porque nuestros clientes esperan que les avisemos rápidamente si hay algún problema con el equipo, a fin de que puedan tomar medidas rápidas para solucionarlo”.
Hace tan solo un año, normalmente nos tomaba horas o incluso días recopilar datos, ejecutar análisis, generar resultados e implementar una solicitud de cambio para un cliente. Ahora, en cuanto la aplicación nos notifica que hay un problema en algún equipo, podemos solucionar el problema en días”.
Eric Pool
Director of Data and Analytics Infrastructure, GE Power
Solución | Transmisión de 500 000 registros de datos por segundo
Después de considerar varias soluciones de nube, GE Power eligió a Amazon Web Services (AWS) como su proveedor de servicios en la nube. "La madurez de AWS hizo que fuera la alternativa adecuada para nuestra solución de análisis de datos", dijo Pool.
La nueva versión en la nube de Predix recopila datos de IoT de los sensores basados en equipos en 900 instalaciones de clientes de GE Power en todo el mundo. Los datos se incorporan en Amazon Kinesis Data Streams y, luego, los analistas de GE Power o los clientes que acceden a Predix en las centrales eléctricas consumen estos datos. La solución transmite 500 000 registros de datos en Predix por segundo.
GE Power utiliza Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) como su infraestructura de procesamiento de datos. Amazon EMR gestiona el proceso de incorporación de datos en la base de datos de producción de Predix. La empresa también almacena datos analíticos de archivo en los buckets de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). En términos generales, la aplicación Predix realiza más de 1 millón de ejecuciones de datos por día. Además, GE Power ejecuta una aplicación de gestión de rendimiento aparte de Predix que envía alertas automáticas a los clientes cuando se identifican problemas en sus equipos.
Incorporación de datos a partir de 20 mil millones de etiquetas de sensores
Al ejecutar Predix en la nube de AWS, GE Power tiene escalabilidad de sobra para responder al rápido crecimiento del volumen de datos de los clientes. “Con Amazon Kinesis Data Streams y Amazon EMR, podemos incorporar cerca de 20 mil millones de registros de datos automáticos por día de los sensores que se encuentran en las centrales eléctricas, una cifra que sigue creciendo”, afirmó Pool. "Hubiera sido muy difícil y costoso escalar nuestra infraestructura en las instalaciones actuales para responder a ese crecimiento".
GE Power también ayuda a sus clientes a agilizar la resolución de problemas mediante el uso de AWS para alojar su aplicación de gestión del rendimiento. "Hace tan solo un año, normalmente nos tomaba horas o incluso días recopilar datos, ejecutar análisis, generar resultados e implementar una solicitud de cambio para un cliente", dijo Pool. “Ahora, en cuanto la aplicación nos notifica que hay un problema en algún equipo, podemos solucionar el problema en días”.
Resultado | Ayudamos a las centrales eléctricas a evitar fallas costosas en los equipos
Con AWS, los clientes de GE Power tienen una mejor y mayor visibilidad de las operaciones de sus centrales eléctricas. "Anteriormente, cuando recibíamos una alerta sobre un posible problema en algún equipo, teníamos que llamar o enviarle un correo electrónico al cliente", explicó Pool. "Ahora, nuestros clientes tienen una visibilidad completa del funcionamiento de sus centrales, porque les podemos proporcionar información sobre su equipo a través de la aplicación en tiempo real. Pueden tomar mejores decisiones sobre cómo operar y gestionar el equipo".
A modo de ejemplo, GE Power utilizó recientemente Predix para detectar rápidamente un problema en el sistema de combustión de la central eléctrica de un cliente. Como la aplicación reveló el problema con suficiente antelación, el cliente pudo programar el apagado del equipo, en lugar de tener que realizar un corte forzado que hubiera apagado el sistema durante mucho tiempo. "El cliente redujo al mínimo el tiempo de inactividad y la pérdida de ingresos", explicó Pool. "Gracias a las alertas en tiempo real que les pudimos proporcionar, repararon el problema a una fracción de lo que hubiera costado una falla catastrófica. Como resultado, ahorraron millones de dólares".
GE Power también ayuda a sus clientes a mejorar la eficiencia operativa de sus centrales. "Como obtenemos información más detallada y veloz al ejecutar nuestra aplicación en AWS, podemos hacer más", afirmó Pool. "Podemos medir cuánto tiempo durará una pieza determinada, por ejemplo, porque podemos obtener un mejor análisis de las condiciones de esa central y la probabilidad de impacto en el equipo. En términos generales, esto significa que podemos certificar que las piezas de los clientes durarán más tiempo, reduciendo al mínimo el tiempo de inactividad y los costes adicionales".
En el futuro, GE Power espera seguir impulsando la eficiencia para sus clientes, al aprovechar las tecnologías emergentes de AWS. Pool dijo: “Estamos explorando el uso de aplicaciones de machine learning e inteligencia artificial, y pensamos usar las tecnologías de AWS a fin de que nos ayuden a crear soluciones nuevas para nuestros clientes a medida que avanzamos”.
Acerca de GE Power
GE Power es un líder mundial en energía que ofrece tecnología, soluciones y servicios en toda la cadena de valor de la industria energética, desde el punto de generación hasta el consumo. Está transformando la industria de la electricidad al unificar todos los recursos y la escala de la primera empresa industrial digital del mundo. Sus clientes operan en más de 150 países y, juntos, le proporcionan energía a más de una tercera parte del mundo para iluminar ciudades, construir economías y conectar el mundo.
Servicios de AWS utilizados
Amazon Kinesis Data Streams
Transmisión sencilla de datos a cualquier escala
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Ejecute y escale con facilidad Apache Spark, Hive, Presto y otras cargas de trabajo de macrodatos
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