原創|實施案例|編輯:鄭恭琳|2020-04-26 11:12:12.570|閱讀 298 次
概述:福伊特(Voith)是一家全球領先的技術與工業服務供應商,致力于為輸電、水力發電和造紙等領域提供工業機械和解決方案。福伊特數字化解決方案事業部(Voith Digital Solutions)主要負責提供工業物聯網(IIoT)和自動化解決方案,旨在幫助企業提高運營效率。
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Cloudera 公司幫助我們將大量復雜數據轉化為清晰且可執行的洞察,并且可以為客戶提供截然 不同的創新解決方案。
- Felix Flemming 博士
Voith 數字化解決方案事業部
孵化中心副總裁
福伊特(Voith)是一家全球領先的技術與工業服務供應商,致力于為輸電、水力發電和造紙等領域提供工業機械和解決方案。福伊特數字化解決方案事業部(Voith Digital Solutions)主要負責提供工業物聯網(IIoT)和自動化解決方案,旨在幫助企業提高運營效率。福伊特公司總部設在德國,現有 19,000 多名員工,遍布全球 60 多個國家,年銷售額達 43 億歐元。
福伊特公司在水力發電市場領域的廣泛滲透性使其員工對該行業面臨的挑戰具有獨到的見解。福伊特數字化解決方案事業部孵化中心副總裁 Felix Flemming博士說:“我們注意到,雖然許多水電站都可以實現無人值守或者只需要配備很少的現場工作人員,但是水力發電公司仍然需要每周派出富有經驗的檢驗人員檢查設備的狀況和運行情況。即使是這些大型渦輪機出現幾分鐘的停機時間,也可能意味著由于生產力的損失而造成巨額的成本。我們亟需解決的問題是 :我們如何能夠幫助這些公司實現自動化檢查,以便他們能夠更早地了解潛在的設備問題,并避免發生昂貴的停機時間?!?/span>
解決這一問題的答案就是:HyGuard ?,一種用于聲學設備監控的針對未來工業物聯網(IIoT)的預測性維護解決方案。HyGuard 能夠捕獲、分析和解釋水電站中的聲音,以診斷設備的健康狀況。Flemming 博士說到:“就像汽車修理工基于發動機聲音來診斷問題一樣,我們分析水力發電廠各種機器出現的噪音,并且可以根據我們聽到的聲音來提供預警?!?
為了創建 HyGuard,福伊特數字化解決方案事業部與 Cloudera公司合作,針對其工業互聯網數據實現了一個高級分析和機器學習平臺。該解決方案使用聲學傳感器來捕獲渦輪機、發電機和設備噪音。每一家水力發電廠都包含多臺發電機組,每臺發電機組每月生成大約 60 GB 的數據。
“如果我們連接 1,000 臺發電機組的話,那么每月就會形成 60 TB 的巨量數據”Flemming 博士如此說到。
Cloudera 平臺使福伊特(Voith)公司能夠捕獲、存儲、分析和檢測音頻中的異常,并應用機器學習算法。根據噪聲水平和噪聲類型,該平臺可以檢測設備是否存在問題,并最終預測此問題可能會什么時候對水力發電廠運行造成影響。并且,那些可能駐扎在數百英里之外的操作人員可以輕松查看 HyGuard 儀表板中的任何警報,并采取適當的處理措施,例如派遣維護或調度檢修。
“ Cloudera使我們能夠為客戶構建一個多租戶云環境,在該云環境中我們可以通過多種方式分析近實時的物聯網數據,并為每一個用戶提供可執行的洞察”Fleera 博士說到:“你需要從經驗中學習,這就是我們使用機器學習的目的。通過學習識別機器的典型聲音,然后使用機器學習來檢測異常?!?
福伊特數字化解決方案事業部選擇在自己的云端實施該平臺,從而使該公司能夠經濟高效地輕松擴展,以滿足每個水力發電廠的需求。
“我們需要云計算功能,因為每一個水力發電廠都具有自身的獨特性,所以這意味著我們需要連接盡可能多的水力發電廠,以創建足夠大的樣本量來供機器學習”Flemming 博士說到,
“這就是我們為每個客戶創造的價值所在。由于我們最初幾乎沒有任何與大數據應用程序相關的內部專業知識, Cloudera公司全力支持我們構建了基于云計算的解決方案的技術堆棧。”
安全性是一個至關重要的要求。
“這是一個受到高度保護的基礎設施項目,所以我們需要確??蛻魯祿约霸L問他們的水力發電廠的安全性”Flemming 如此說到“我們之所以選擇 Cloudera公司,是因為其企業級的軟件提供了內置的安全性和隱私性。”
福伊特(Voith)公司提供的 HyGuard 解決方案可幫助水力發電廠運營商持續地監控其資產的健康狀況,并且可以更早、更經濟地預測渦輪機、發電機和其他設備存在的問題。較早的檢測可以有助于大幅減少設備停機時間和降低維護成本,從而增加發電量并提高資產所有者的利潤率。
Flemming 博士說到:“幾年之前,我們建立了一個數字化議程,旨在推動我們所在行業的物聯網發展,并為客戶提供其系統運行和檢修所需的優化工具。 Cloudera公司是我們完成這項目標的重要合作伙伴。 Cloudera公司幫助我們將大量復雜數據轉化為清晰且可執行的洞察,并且可以為客戶提供截然不同的創新解決方案。最終,實現的目標是從異常檢測轉向到預測性維護,并使用獲得的洞察力為未來的水力發電廠提供更好的設備。”
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