Boston (ots/PRNewswire) – AirFusion, ein Entwickler AI-gestützter Softwarelösungen für Schadenserkennung und Risikovorhersage, kündigte Mitte April AirFusion Wind an, eine Cloud-basierte Workflow- und AI-basierte Analyseplattform für die Identifizierung und Klassifizierung von Schäden an Windenergieanlagen. Die Plattform liefert schnellere und genauere Analysen der Inspektionsdaten von Windenergieanlagen und ermöglicht eine proaktive, vorausschauende Wartung, die das Risiko von katastrophalen Ausfällen, übermäßigen Stillstandzeiten und leistungsabhängigen Umsatzverlusten deutlich reduziert. AirFusion Wind wandelt pixelbasierte Inspektionsbilder von Drohnen, bodengestützten Sensoren und anderen Bildaufzeichnungswerkzeugen kurzfristig in Daten um, die unternehmensweit zur Senkung von Kosten und Steigerung von Erträgen genutzt werden können.
Die zum Patent angemeldete Sensorfusionstechnologie von AirFusion in Kombination mit einem fortschrittlichen, faltenden neuronalen Netzwerk (cnn)-AI-Technologiekern, nutzt spezialisierte Bilder auf Terabyte-Niveau in einem einzigartigen Trainingsset, das auf vertikalspezifischen Heuristiken und Deep Learning-Techniken von Windenergiespezialisten aus der ganzen Welt basiert. Das »selbstlernende« AI-System nimmt ständig neue Sensorbilder und zugehörige Daten auf, um die Genauigkeit insgesamt zu optimieren. AirFusion Wind bietet Windanlagenbetreibern konsistente Erkennung und Analyse, die auf das gesamte Unternehmen skalierbar sind. Kunden haben weltweit Zugriff auf Inspektionsdaten und Analysewerkzeuge, die sehr schnell und problemlos kundenspezifische, dynamische Berichte erstellen und speichern, und die sich leicht in ERP-, IoT-, CMMS- oder andere Datensysteme von Unternehmen integrieren lassen.
Das kommerzielle Wind-Ökosystem steht bei seinem Wachstum aber auch vor zahlreichen Herausforderungen: einer alternden Infrastruktur, die trotz Problemen mit ihrem Erhaltungszustand mehr als 95 % Betriebszeit und maximale Erzeugungseffizienz erfordert, dem Preisdruck auf den Energiemärkten, der Forderung nach Inspektionen, um bessere und sofort umsetzbare Daten zu erhalten, und dem Übergang auf Inspektionen mit Drohnen mit mehr und besseren Daten, der die für menschenzentrische Inspektionsberichte und -analysen erforderliche Zeit und Kosten erhöht. Wenn man dann noch den Preisdruck von Energieversorgern auf das Instandhaltungs- und Betriebsbudget insgesamt (um dem Druck auf Strompreise widerstehen zu können) berücksichtigt, steht man vor einem ernsthaften Problem: Eine zu 100 % menschenzentrische Analyse ist ohne Unterstützung wirtschaftlich nicht tragbar.
„Nur AI-basierte Lösungen sind ausreichend leistungsfähig, um die Anforderungen, den Umfang und die Komplexität autonomer Inspektionen Windkraftanlagen zu bewältigen“,sagte Dennis Chateauneuf, President und CEOvon AirFusion. „Die einzigartige Technologiekombination von AirFusion Wind, bestehend aus Bilderkennung, zum Patent angemeldeter Sensorfusionstechnologie und AI, bietet die Beständigkeit für hochpräzise Inspektionen und die von unseren Kunden geforderte Skalierbarkeit. Mit AirFusion Wind wird die Analyse der Inspektionsdaten von Stunden auf Minuten reduziert, wodurch Prognosen und vorgeschriebene Wartung möglich und die Betriebskosten drastisch reduziert werden.“
AirFusion Wind überwacht den Zustand von Turbinen, identifiziert Schäden und Verschlechterungen der Anlagen, und optimiert Prüfabläufe und Berichte für eine intelligentere und zuverlässigere Überwachung der Infrastruktur. Technisch fortschrittliche, kundenfreundliche Analysewerkzeuge helfen Kunden, bessere und genauere Antworten aus den gesammelten Daten zu erhalten und gleichzeitig die Kosten pro Bericht zu senken. Mithilfe von AI-basiertem maschinellem Lernen wird die Genauigkeit drastisch erhöht und die Zeit für die Datenanalyse durch Menschen um bis zu 95 % reduziert.
Quelle: presseportal.de