Fujitsu-Lösung mit Künstlicher Intelligenz (KI) revolutioniert Qualitätssicherung bei Siemens Gamesa

Fujitsu beschleunigt den Qualitätssicherungsprozess bei Siemens Gamesa dank einer gemeinsam entwickelten KI-Lösung, die die Inspektionszeiten von neuen Turbinenblättern stark reduziert.

Die bis zu 75 Meter langen Glasfaser-Turbinenblätter werden durch spezielle optische Scans schadenfrei auf mögliche Fehler gescannt. Die programmierte KI untersucht die Aufnahmen der Blätter und schafft es, selbst kleine Haarrisse zu erkennen, die langfristig zum Komplettausfall der Windanlage führen könnten. Manuell durchgeführt dauert diese Prüfung bis zu sechs Stunden, doch die zentimetergenaue Abtastung verringert diese Zeit um 75 Prozent auf ca. 90 Minuten. Die spezialisierten Inspektoren können sich nun auf andere wichtige Aufgaben konzentrieren, anstatt ihre wertvolle Arbeitszeit für eine monotone Sichtprüfung zu verwenden.

Ken Kaser, Head of Operations bei Siemens Gamesa Erneuerbare Energien ist begeistert: „Fujitsu war ein großartiger Partner, der uns gezeigt hat wie wir unsere Daten effektiver und effizienter nutzen können.“

Heine Bach, Head of Quality in Operation bei Siemens Gamesa Erneuerbare Energien fügt hinzu: „Der Ausfall von Turbinenblättern ist keine Option für unsere Anlagen. Deshalb war es unerlässlich, dass wir eine Lösung finden, die keine Kompromisse eingeht in Bezug auf Sicherheit oder Genauigkeit der Prüfungen. Dank der KI-Lösung benötigen wir für eine Inspektion nur noch ein Viertel der ursprünglichen Zeit. Gemeinsam haben wir eine Lösung aufgesetzt, die uns nicht nur Zeit spart, sondern auch dazu führt, dass wir viel besser verstehen, wo an den Rotoren Fehler und Störungen entstehen können.“

Dr. Rolf Werner, Vorsitzender der Geschäftsführung Fujitsu Deutschland, Head of Central Europe ist stolz auf das Projekt: „Dies ist wieder ein gutes Beispiel dafür, wie bestehende Strukturen aus dem Bereich der Produktion durch moderne Technologien wie Deep Learning und schnelle Bilderkennung effizienter werden. Außerdem wurde hier sehr deutlich demonstriert, wie erfolgreich Fujitsu seine Co-creation-Strategie gemeinsam mit unseren Kunden umsetzen kann. Zuerst haben wir uns das Problem genau angehört, und dann zusammen mit Siemens Gamesa ein zukunftsträchtiges Projekt implementiert.“

Flexibles Lizenzmodell minimiert Vorabinvestitionen in KI-Technologie
Fujitsu hat die komplexe personalisierte KI-Lösung für Siemens Gamesa auf ein Lizenzmodell ausgerichtet, welches die anfänglichen Investitionen für den Kunden minimiert. Das Produkt kann sich flexibel  an neue Rotorblätter-Typen anpassen. Es gibt bereits Pläne für 2018, diese KI-Technologie als Cloud-Variante für alle Kunden verfügbar zu machen.

Weitere Einsatzfelder dieser Lösung ergeben sich beispielsweise im Automobilsektor, im Flugzeugbau oder in der Transporttechnik.

Siemes Gamesa

Mehr zur Basistechnologie
Die Technologie hinter der KI-Lösung wurden von den Fujitsu Laboratories of Europe entwickelt. Die Deep Learning-Komponente dieses neuen KI-Frameworks nutzt tiefe neuronale Netze zur Verarbeitung von Bilddaten für die Erkennung relevanter Muster. Die reale Datenanalyse wird in ein Bildanalyseformat umgewandelt und erlaubt damit eine automatisierte und beschleunigte Erkennung relevanter Muster in NDT-Ultraschall-Scan-Daten. Das optimiert die Qualitätskontrolle entscheidend und beseitigt potenzielle Engpässe im Produktionsprozess. Der Effekt: Die Produktionskapazitäten können vergrößert und die Effizienz kann deutlich gesteigert werden. Darüber hinaus hat die Lösung von Fujitsu die Fähigkeit, auch nach ihrer Implementierung weiterhin zu lernen. Das führt ebenfalls zu einer signifikanten Leistungsverbesserung und damit zu einem höheren Return on Investment.

Die neue Technologie der Fujitsu Laboratories of Europe wurde bereits erfolgreich eingesetzt, beispielsweise bei Zeitreihen-Sensor-Daten, der Energieverbrauchs-Messung, der Aktienpreisanalyse und der intelligenten Fertigung.

Anmerkungen für Journalisten
Die neue Lösung der Fujitsu Laboratories of Europe ist Teil von Fujitsus digitalen Lösungen und Diensten, die unter dem Human Centric KI-Ansatz „Zinrai“ entwickelt werden. Dies umfasst ein umfangreiches Framework von Komponententechnologie wie Machine Learning, Deep Learning und visuelle Erkennung. In dieser neuen Anwendung zur Qualitätskontrolle wird die Lösung automatisch eingesetzt, um relevante Muster in NDT-Ultraschalldaten zu erkennen und zu analysieren. NDT ist eine nicht-invasive Technik, die zur Bestimmung der Integrität von Materialien oder Strukturen eingesetzt wird und die Erkennung von internen Fehlern im Testobjekt ermöglicht. Die Technik ist in der Fertigungsindustrie als Teil der Qualitätskontrolle weit verbreitet. Die Erkennung von Fertigungsfehlern bei Ultraschall NDT ist derzeit in erster Linie ein manueller Prozess, bei dem jeder Abschnitt des Scans gründlich analysiert werden muss. Bei Objekten mit großen Abmessungen kann dieser Vorgang mehrere Stunden dauern. Der Bediener verwendet visuelle Hinweise, wie z. B. Strukturkrümmungen oder Unstetigkeiten, um mögliche Fehler festzustellen. Die Lösung von Fujitsu erkennt automatisch interessante Scanbereiche, die auf Fehler untersucht werden müssen und erlaubt so dem Fachpersonal, sich auf die relevanten Teile der Scans zu konzentrieren.

Kategorien: Pressemitteilungen

Veröffentlicht von Elisabeth Vogt am 21. November 2017 um 16:12 Uhr

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