Was gab den Ausschlag für die Entwicklung eines KI-basierten Anwendungsfalls?

Die Entscheidung zur Entwicklung eines KI-basierten Anwendungsfalls wurde durch die Notwendigkeit einer anspruchsvollen und effizienten Lösung zur Bewältigung von kritischen Herausforderungen in der Windenergieerzeugung getroffen, insbesondere bei der Überwachung und Wartung von Rotorblättern von Windturbinen. Traditionelle Methoden waren oft nicht in der Lage, potenzielle Schäden rechtzeitig zu erkennen, was zu erheblichen Betriebsstörungen und erhöhten Kosten führte. KI bot einen intelligenteren Ansatz, indem sie Daten von Sensoren analysierte, um schnell subtile Anzeichen von Schäden zu erkennen. Ihre Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten und kleine Muster zu finden, war entscheidend. Das bedeutete, dass wir Probleme frühzeitig erkennen konnten, um größere Probleme zu verhindern und langfristig Kosten für die Wartung einzusparen.

Welche Erwartungen bzw. Anforderungen hatten Sie an die KI-Anwendung?
Unsere Erwartungen an die KI-Anwendung konzentrierten sich auf die präzise und frühzeitige Erkennung verschiedener Schäden an den Rotorblättern von Windturbinen. Unser Ziel war ein System, das in der Lage ist, Daten schnell von Sensoren zu analysieren und Anzeichen potenzieller Schäden wie Risse, Erosion oder andere Probleme genau zu identifizieren. Die KI-Anwendung musste große Datenmengen effektiv verarbeiten können, kontinuierlich lernen und ihre Fähigkeit verbessern, verschiedene Arten von Schäden zu erkennen. Echtzeitüberwachung war eine wesentliche Anforderung. Wir suchten ein KI-System, das sofortige Updates und Warnmeldungen zu erkannten Problemen bereitstellen konnte. Diese Funktionalität war entscheidend, um eine proaktive Wartungsplanung zu ermöglichen und rechtzeitige Eingriffe zu ermöglichen, um zu verhindern, dass kleine Probleme zu größeren Störungen im Betrieb führen.

Auf welchen Partner waren Sie mit welcher Technologie bei der Entwicklung angewiesen?
Da wir hauptsächlich Deep Learning für die Anomalieerkennung und maschinelles Lernen zur Bewertung der Audioqualität verwenden, gehören zu unseren Haupt-Frameworks/Methoden PyTorch, TensorFlow, Keras und Scikit Learn.

Mit dem Einsatz von KI-Lösungen muss auch ein Wandel der Kompetenzen einhergehen. Wie sind Sie mit dieser Herausforderung in Bezug auf Ihre Mitarbeitenden umgegangen?
Wir haben weltweit globale Schulungsprogramme mit Mentoren auf der ganzen Welt aufgebaut. Durch enge Zusammenarbeit mit Forschungsuniversitäten und akademischen Einrichtungen profitiert unser Team von einem vielfältigen Wissensschatz. Die Hintergründe der Mentoren umfassen Robotik, maschinelles Lernen und verschiedene Fachgebiete, was zu einem breiten Spektrum an Fähigkeiten führt. Dieser vernetzte Ansatz gewährleistet den Zugang zu modernsten Erkenntnissen und verbessert die Kompetenz unseres Teams bei der Implementierung von KI-Lösungen

In welchem Zeitraum haben sie die KI-Lösung in ihrem Unternehmen/im Kunden-Unternehmen implementiert?
Wir haben unsere Arbeit an der KI-Lösung im Jahr 2020 begonnen, und der gesamte Prozess, einschließlich der Produktentwicklung und des Starts von Pilotprojekten, dauerte etwa 2 Jahre. Aktuell befinden wir uns in der Endphase der Entwicklung und führen insgesamt 9 Pilotimplementierungen durch

Ein Fazit zu Ihrer KI-Lösung:
Unsere KI-Lösung namens Windrover ist ein Werkzeug, das für die frühzeitige Erkennung von Problemen an Windturbinen-Blättern entwickelt wurde. Sie funktioniert, indem sie Daten von Sensoren, die an den Turbinen installiert sind, analysiert. Wir haben Windrover entwickelt, um potenzielle Schäden genau zu identifizieren und eine proaktive Wartungsplanung zu ermöglichen. Dieses Produkt hilft Windenergieerzeugern, durch die frühzeitige Erkennung von Problemen bei der Reparatur Kosten zu sparen

Einen abschließenden Rat/Tipp an andere Unternehmer, die KI anwenden:

Mein Rat an andere Unternehmer, die sich in KI wagen, ist einfach: Beharrlichkeit und negative Kommentare ignorieren. KI zu umarmen kann herausfordernd sein, aber Standhaftigkeit und Fokus auf Ihre Ziele sind entscheidend. Lassen Sie Skepsis nicht Ihren Fortschritt hemmen, sondern nutzen Sie sie, um Ihre Entschlossenheit zu stärken. Vertrauen Sie in Ihre Vision, bleiben Sie anpassungsfähig und bleiben Sie am Lernen.

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Bild: Werover