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Zustandsmonitoring von Motoren bei Bergen Engines

Nutzung von maschinellem Lernen zur Vorhersage von Motorausfällen, Reduzierung von Ausfallzeiten und zur Erhöhung der Auslastung mit TietoEVRY

Arnold Präsent

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 ErfassungSpeicherung 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.

Ersetzen des statischen durch einen dynamischen Wartungsplan. Die Benutzerschnittstelle ermöglicht die Aufschlüsselung von Daten der Schiffs- oder Kraftwerksinstallation und einzelnen Sensordaten.

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.

Durch das Warnzentrum können alle Daten überwacht und maschinelles Lernen aufgrund von Erfahrungen kommentiert werden. Das System generiert anpassbare Berichte über Leistung und Motorenzustand.

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.

Seit der Integration des Systems bei mehreren Schiffe und Kraftwerken konnte eine Steigerung der Effizienz, eine Reduzierung der Ausfallzeiten und erhebliche Kostensenkung verzeichnet werden.

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.

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