Head of Data, AI und Analytics
Die Herausforderung
Der festgelegte Wartungsplan für Triebwerke ist ein Industriestandard. So können Teile veralten, bevor sie ersetzt werden müssen, oder sie können mit einem Zeitaufwand von Tausenden von Betriebsstunden ausgetauscht werden. Der vorzeitige Ausfall einer Komponente verursacht kostspielige Ausfallzeiten. Bergen Engines, ein Tochterunternehmen von Rolls-Royce Marine, wollte den Ausfall besser vorhersagen, die Ausfallzeiten reduzieren als auch die Auslastung aller Motorkomponenten erhöhen.
Die Lösung
Basierend auf Microsoft Azure verfolgt Tietoevry das Ziel, ein Komplett-System zur Erfassung, Speicherung und Analyse von Daten anzubieten. Mit über 200 Sensoren pro Triebwerk wird ein Datenstrom generiert, der die Leistung laufend misst. Durch maschinelles Lernen können damit Vorhersagen zum Motorzustand getroffen und die Vorteile von künstlicher Intelligenz genutzt werden.
Über den Kunden
Bergen Engines ist ein Rolls-Royce Unternehmen, das Motoren entwickelt, herstellt und wartet, die in Kraftwerken und Schiffen auf der ganzen Welt eingesetzt werden. Dies ist die erste Etappe der IoT-Reise, die Bergen Engines unternimmt.
Die Vorteile der Lösung
Effiziente Nutzung von Daten
Ersetzen des statischen durch einen dynamischen Wartungsplan. Die Benutzerschnittstelle ermöglicht die Aufschlüsselung von Daten der Schiffs- oder Kraftwerksinstallation und einzelnen Sensordaten.
Alle Daten auf einen Blick
Durch das Warnzentrum können alle Daten überwacht und maschinelles Lernen aufgrund von Erfahrungen kommentiert werden. Das System generiert anpassbare Berichte über Leistung und Motorenzustand.
Finanzielle und zeitliche Benefits
Seit der Integration des Systems bei mehreren Schiffe und Kraftwerken konnte eine Steigerung der Effizienz, eine Reduzierung der Ausfallzeiten und erhebliche Kostensenkung verzeichnet werden.
