El centro de innovación, especializado en el sector de la energía, ha recibido a casi 1000 personas y ha organizado 50 eventos tanto del ámbito empresarial como educativo en su primer año de vida
El centro de innovación tecnológica de Siemens en Cornellà celebra su primer aniversario. El DigitalHub, especializado en el desarrollo de soluciones digitales para el sector energético, ha recibido desde su apertura a casi 1.000 personas y ha organizado 50 eventros tanto de ámbito empresarial como educativo. De hecho, uno de los objetivos de este equipamiento es impulsar la cooperación entre Siemens y las universidades y Start-Ups.
El DigitalHub fomenta la creación conjunta de soluciones digitales con clientes energéticos de todo el suroeste de Europa y Norte de África, basándose en técnicas de venta consultiva, ‘design thinking’ y de escucha activa. En general, las empresas han perseguido mejorar la eficiencia y disponibilidad de sus plantas, así como conseguir una reducción en sus costes de operación.
Por ello, el centro de innovación de Siemens ha llevado a cabo en una de las centrales térmicas de Endesa en Mallorca uno de sus primeros proyectos durante estos primeros 365 días de trabajo. La digitalización ha permitido aumentar la automatización de los procesos y la eficiencia además de reducir las emisiones de dióxido de nitrógeno de la planta. Aunque lo más novedosa es el nuevo sistema láser que permite por primera vez supervisar y monitorizar el proceso de combustión de una forma más directa. Tras esta prueba piloto, Siemens continuará instalando esta tecnología en otro tipo de plantas renovables como biomasas y plantas incineradoras de residuos.
También se ha puesto en marcha desde el hub de Cornellà un proyecto digital impulsado por Canal de Isabel II. Esta iniciativa ha consistido en la instalación, por parte de Siemens, de un sistema de monitorización remoto en motores a gas como en la planta de Edar Arroyo del Soto. El sistema permite analizar, de forma remota, parámetros de funcionamiento del motor y, de una manera predictiva, conocer su comportamiento para anticiparse a posibles fallos.