A Siemens Gamesa a Fujitsu AI-megoldásával gyorsítja a minőségellenőrzést

|

A Fujitsu fejlett képfeldolgozási és mélytanulási technológiára épülő AI-megoldást fejlesztett ki a Siemens Gamesa Renewable Energy részére a gyártás utáni vizsgálati és minőségellenőrzési folyamatokhoz.

A Fujitsu jelentősen felgyorsította a Siemens Gamesa gyártás utáni minőségellenőrzési folyamatát azzal a közös fejlesztésű AI-megoldással1, amely mélytanulási képességekkel mérsékli az újonnan gyártott turbinalapátok ellenőrzési idejét.

Az új megoldás hatról mindössze másfél órára csökkenti a szélerőművek turbinalapátjainak ellenőrzési idejét, ami jelentős költségmegtakarítást eredményez. A mesterséges intelligenciára (AI) épülő technológia az ipar más területein is forradalmasíthatja a minőségbiztosítást.

 A Siemens a Fujitsu új AI-megoldásával gyorsítja a 75 méter hosszú üvegszálas lapátok minőségellenőrzési folyamatát. Az AI a roncsolásmentes vizsgálatok beolvasott adataiból létrehozott képek elemzésével azonosítja a potenciális gyártási hibákra utaló mintákat, például a turbinalapátok üzemi közbeni meghibásodásához vezető gyűrődéseket. Ennek eredményeképpen alig 1,5 órára csökkent az új lapátok minden egyes négyzetcentiméterének alapos átvizsgálását igénylő ellenőrzés ideje. A magasan képzett ellenőrök így mentesülnek a korábban hat órán át tartó, rendkívül monoton, ugyanakkor feltétlenül szükséges feladat elvégzése alól.

 "A Fujitsu nagyszerű partnerként segíti adataink eredményesebb és hatékonyabb felhasználását"- jelentette ki Ken Kaser, a Siemens Gamesa Renewable Energy vezetője.

 "A turbinalapát egész egyszerűen nem hibásodhat meg. Ezért olyan megoldásra volt szükségünk, amely anélkül képes felgyorsítani az időigényes minőségellenőrzést, hogy emiatt akár a biztonság, akár a pontosság bármilyen szempontból hátrányt szenvedne. A Fujitsu áttörő jelentőségű AI-technológiájával a korábbi idő 25%-a alatt el tudjuk végezni a vizsgálatot. A Fujitsuval közösen olyan megoldást dolgoztunk ki, amely jelentősen mérsékli a turbinalapátok alapos vizsgálatának időigényét, ugyanakkor azt is lehetővé teszi, hogy kiemelt figyelmet fordítsunk a lapátok kritikus részeire" - mutatott rá Heine Bach, a Siemens Gamesa Renewable Energy minőségbiztosítási vezetője.

 "A mesterséges intelligencia fontos lépéssel vitte közelebb a Siemens Gamesát egy korábban idő- és munkaigényes feladat hatékonyabb végrehajtásához. Az ő esetük csupán egy példa arra, hogyan dolgozik a Fujitsu ügyfeleivel közösen a megoldások továbbfejlesztésén. Meghallgattuk a problémát, majd együtt kidolgoztunk egy olyan megoldást, amely az AI mélytanulási, kép- és jelfeldolgozási technikáit hasznosítja a minőségellenőrzési folyamat során. Ez a lehető legjobb minőséget biztosítja, miközben kiiktatja azt a monoton feladatot, amit a 75 méter hosszú üvegszálas lapátok minden egyes négyzetcentiméterének átvizsgálása jelent. Korábban ez a folyamat akár egy egész napig is eltartott, és rendkívüli összpontosítást igényelt a szakemberek részéről" - nyilatkozta Duncan Tait, a Fujitsu vezérigazgatója, alelnöke, valamint Amerikáért és EMEIA-régióért felelős vezetője.

Rugalmas licencmodell csökkenti az áttörő jelentőségű AI-technológia beszerzéséhez szükséges induló beruházást
A Fujitsu rugalmas licencmodellt dolgozott ki a komplex és testre szabott AI-szoftverhez, így a Siemens Gamesa jelentős induló beruházás nélkül vehette igénybe a megoldást. A vállalat telephelyén, Fujitsu PRIMERGY szervereken futó rendszer jól skálázható a szélerőművek jövőbeni új turbinalapát-modelljeihez. A Fujitsu 2018-ban tervezi bevezetni az AI-technológia felhőalapú verzióját.

 

- 

0 mp. múlva automatikusan bezár Tovább az oldalra »

Úgy tűnik, AdBlockert használsz, amivel megakadályozod a reklámok megjelenítését. Amennyiben szeretnéd támogatni a munkánkat, kérjük add hozzá az oldalt a kivételek listájához, vagy támogass minket közvetlenül! További információért kattints!

Engedélyezi, hogy a https://www.computertrends.hu értesítéseket küldjön Önnek a kiemelt hírekről? Az értesítések bármikor kikapcsolhatók a böngésző beállításaiban.