Strona w budowie, zapraszamy wkrótce...

Zapraszamy już za:

[wpdevart_countdown text_for_day="Dni" text_for_hour="Godzin" text_for_minut="Minut" text_for_second="Sekund" countdown_end_type="date" font_color="#000000" hide_on_mobile="show" redirect_url="" end_date="21-09-2020 12:00" start_time="1600339301" end_time="0,1,1" action_end_time="hide" content_position="center" top_ditance="10" bottom_distance="10" ][/wpdevart_countdown]

Strona w budowie, zapraszamy wkrótce...

Rozwiązanie AI zaprojektowane przez Fujitsu dla Siemens Gamesa Renewable Energy, wykorzystuje innowacyjne procesy skanowania i technologię deep learning.

Fujitsu znacznie przyspieszyło procedury postprodukcyjnego zapewniania jakości (QA – quality assurance) Siemens Gamesa. Rozwiązanie zostało wypracowane wspólnie przez obie firmy i bazuje na technologii AI wykorzystującej w tym przypadku możliwości deep learning. W efekcie znacząco skrócono czas kontroli nowo wyprodukowanych łopat turbin wiatrowych. 

  • Zautomatyzowane rozwiązanie AI (Artificial Intelligence – sztuczna inteligencja) kontroli postprodukcyjnych i jakości, zaprojektowane przez Fujitsu dla Siemens Gamesa Renewable Energy, wykorzystuje innowacyjne procesy skanowania i technologię deep learning.
  • Rozwiązanie skraca czas kontroli łopat turbin wiatrowych z sześciu do półtorej godziny, generując znaczne oszczędności.
  • Technologia AI może zrewolucjonizować procedury zapewnienia jakości również w innych branżach.

 

Siemens wykorzystuje rozwiązanie Fujitsu AI w celu przyspieszenia kontroli łopat z włókien szklanych, które osiągają rozmiar nawet 75 metrów. Sztuczna inteligencja analizuje obrazy wygenerowane na podstawie danych pozyskanych w badaniach nieniszczących. W ten sposób wykrywane są defekty produkcyjne w postaci np. zagięć, które mogą spowodować odpadnięcie turbiny w czasie pracy. Czas kontroli, poświęcony na dokładne sprawdzenie turbiny, zredukowano do półtorej godziny, dając wykwalifikowanemu zespołowi przestrzeń na wykonywanie bardziej złożonych zadań.

 

“Fujitsu było nieocenionym partnerem, który pomógł nam wykorzystać posiadane przez nas dane bardziej efektywnie.” – komentuje Ken Kaser, Head of Operation in Offshore, Siemens Gamesa Renewable Energy.   

 

“Awaria łopat turbinowych jest niedopuszczalna, dlatego właśnie potrzebujemy rozwiązań, które przyspieszą czasochłonne procesy QA i będą jednocześnie najdokładniejsze i najbezpieczniejsze. Po wdrożeniu technologii sztucznej inteligencji Fujitsu, zredukowaliśmy czas poświęcany na kontrolę o 75%. Udało się nam wspólnie stworzyć rozwiązanie, które pozwala skupić się jedynie na fragmentach łopat posiadających potencjalnie defekty.” – dodaje Heine Bach, Head of Quality in Operation, Siemens Gamesa Renewable Energy.

 

“Sztuczna inteligencja to szansa na rozwój Siemens Gamesa w kwestii zadań, które były dotychczas zarówno czasochłonne, jak i pracochłonne. To tylko jeden z przykładów tego, jak Fujitsu współtworzy ze swoimi klientami rozwiązania szyte na miarę ich potrzeb. Wysłuchaliśmy problemu, a następnie wspólnie przystąpiliśmy do pracy nad rozwiązaniem, które wykorzystuje procesy deep learning, a także techniki procesowania obrazu i dźwięku w czasie samej kontroli. Udało nam się zapewnić możliwie najwyższą jakość rozwiązania i zdjąć obowiązek wykonywania kontroli każdego centymetra łopaty o długości 75 metrów. To zadanie, które wymagało do tej pory niesamowitego skupienia.” Duncan Tait, Corporate Executive Officer, SEVP, Head of Americas and EMEIA, Fujitsu.

 

Elastyczne modele licencjonowania minimalizują konieczność wstępnego inwestowania w innowacyjną technologię AI

Złożone i dostosowane do konkretnych potrzeb oprogramowanie AI Fujitsu jest dostarczane z elastycznym modelem licencjonowania. W przypadku Siemens Gamesa oznaczało to zminimalizowanie wstępnych kosztów inwestycji. Skalowalne rozwiązanie operuje na serwerach Fujitsu PRIMERGY. Fujitsu planuje wprowadzić opartą na chmurze wersję technologii AI w 2018 roku.

 

Dodaj komentarz

Proszę wpisać swój komentarz!
Proszę podać swoje imię tutaj

POLECANE

3,272FaniLubię
10,608ObserwującyObserwuj
1,570SubskrybującySubskrybuj

NOWE WYDANIE

POLECANE

NAJNOWSZE