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Fujitsu

Deutschland

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

07. November 2017

Auf einen Blick:

  • Neue KI-Lösung der Fujitsu Laboratories beschleunigt zerstörungsfreie Prüfung (Non-Destructive Testing NDT) bei Siemens Gamesa dank schneller Bildverarbeitung und Deep Learning
  • Massive Kosteneinsparungen: Inspektionszeiten für die Turbinenblätter um 75 Prozent von sechs Stunden auf 90 Minuten reduziert 
  • Einsatzmöglichkeiten bei allen Anwendungen mit zerstörungsfreien Prüftechniken wie Ultraschall, Röntgen oder Infrarot
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.

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.

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Über Fujitsu

Fujitsu ist der führende japanische Anbieter von Informations- und Telekommunikations-basierten (ITK) Geschäftslösungen und bietet eine breite Palette an Technologieprodukten, -lösungen und -Dienstleistungen. Mit rund 140.000 Mitarbeitern betreut das Unternehmen Kunden in mehr als 100 Ländern. Fujitsu nutzt seine ITK-Expertise, um die Zukunft der Gesellschaft gemeinsam mit seinen Kunden zu gestalten. Im Geschäftsjahr 2017 (zum 31. März 2018) erzielte Fujitsu Limited (TSE:6702) mit Hauptsitz in Tokio, Japan, einen konsolidierten Jahresumsatz von 4,1 Billionen Yen (39 Milliarden US-Dollar). Weitere Informationen finden Sie unter http://www.fujitsu.com/de/

Über Fujitsu Central Europe (CE)

Fujitsu Central Europe (Deutschland, Österreich und die Schweiz) ist ein führender europäischer Informations- und Telekommunikations-Komplettanbieter. Das Unternehmen bietet ein umfassendes Portfolio von Technologieprodukten, Lösungen und Dienstleistungen, das von Endgeräten über Rechenzentrumslösungen, Managed und Maintenance Services und Cloud-Lösungen bis hin zum Outsourcing reicht. In der Region Central Europe erzielte Fujitsu im Geschäftsjahr 2017 (zum 31. März 2018) mit circa 2.800 Mitarbeitern einen Umsatz von rund 1,8 Milliarden Euro.
Mit über 10.000 Channel-Partnern in Deutschland, Österreich und der Schweiz verfügt Fujitsu zudem über eines der leistungsfähigsten Partnernetzwerke der Branche. Weitere Informationen finden Sie unter http://www.fujitsu.com/de/

Über Fujitsu EMEIA

Fujitsu fördert eine Human Centric Intelligent Society, in der Innovation durch die Integration von Menschen, Informationen und Infrastruktur geschaffen wird. In der Region EMEIA (Europa, Naher Osten, Indien und Afrika) engagieren sich 28.000 Mitarbeiter für die digitale Co-creation, indem sie Geschäftsexpertise mit digitaler Technologie verbinden und neuen Mehrwert für Partner und Kunden schaffen. Fujitsu ermöglicht die digitale Transformation seiner Kunden mit Services, die sich auf Künstliche Intelligenz, das Internet der Dinge und Cloud fokussieren – unterstützt durch IT-Sicherheit. Weitere Informationen finden Sie unter http://www.fujitsu.com/fts/about/

Enno Hennrichs

Telefon: Telefon: + 49 (0) 89 23031-627
E-Mail: E-Mail: Fujitsu-PR@fleishmaneurope.com
Unternehmen: FleishmanHillard Germany GmbH

Datum: 07. November 2017