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原创|实施案例|编辑:郑恭琳|2020-04-26 11:12:12.570|阅读 228 次
概述:福伊特(Voith)是一家全球领先的技术与工业服务供应商,致力于为输电、水力发电和造纸等领域提供工业机械和解决方案。福伊特数字化解决方案事业部(Voith Digital Solutions)主要负责提供工业物联网(IIoT)和自动化解决方案,旨在帮助企业提高运营效率。
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Cloudera 公司帮助我们将大量复杂数据转化为清晰且可执行的洞察,并且可以为客户提供截然 不同的创新解决方案。
- Felix Flemming 博士
Voith 数字化解决方案事业部
孵化中心副总裁
福伊特(Voith)是一家全球领先的技术与工业服务供应商,致力于为输电、水力发电和造纸等领域提供工业机械和解决方案。福伊特数字化解决方案事业部(Voith Digital Solutions)主要负责提供工业物联网(IIoT)和自动化解决方案,旨在帮助企业提高运营效率。福伊特公司总部设在德国,现有 19,000 多名员工,遍布全球 60 多个国家,年销售额达 43 亿欧元。
福伊特公司在水力发电市场领域的广泛渗透性使其员工对该行业面临的挑战具有独到的见解。福伊特数字化解决方案事业部孵化中心副总裁 Felix Flemming博士说:“我们注意到,虽然许多水电站都可以实现无人值守或者只需要配备很少的现场工作人员,但是水力发电公司仍然需要每周派出富有经验的检验人员检查设备的状况和运行情况。即使是这些大型涡轮机出现几分钟的停机时间,也可能意味着由于生产力的损失而造成巨额的成本。我们亟需解决的问题是 :我们如何能够帮助这些公司实现自动化检查,以便他们能够更早地了解潜在的设备问题,并避免发生昂贵的停机时间。”
解决这一问题的答案就是:HyGuard ™,一种用于声学设备监控的针对未来工业物联网(IIoT)的预测性维护解决方案。HyGuard 能够捕获、分析和解释水电站中的声音,以诊断设备的健康状况。Flemming 博士说到:“就像汽车修理工基于发动机声音来诊断问题一样,我们分析水力发电厂各种机器出现的噪音,并且可以根据我们听到的声音来提供预警。”
为了创建 HyGuard,福伊特数字化解决方案事业部与 Cloudera公司合作,针对其工业互联网数据实现了一个高级分析和机器学习平台。该解决方案使用声学传感器来捕获涡轮机、发电机和设备噪音。每一家水力发电厂都包含多台发电机组,每台发电机组每月生成大约 60 GB 的数据。
“如果我们连接 1,000 台发电机组的话,那么每月就会形成 60 TB 的巨量数据”Flemming 博士如此说到。
Cloudera 平台使福伊特(Voith)公司能够捕获、存储、分析和检测音频中的异常,并应用机器学习算法。根据噪声水平和噪声类型,该平台可以检测设备是否存在问题,并最终预测此问题可能会什么时候对水力发电厂运行造成影响。并且,那些可能驻扎在数百英里之外的操作人员可以轻松查看 HyGuard 仪表板中的任何警报,并采取适当的处理措施,例如派遣维护或调度检修。
“ Cloudera使我们能够为客户构建一个多租户云环境,在该云环境中我们可以通过多种方式分析近实时的物联网数据,并为每一个用户提供可执行的洞察”Fleera 博士说到:“你需要从经验中学习,这就是我们使用机器学习的目的。通过学习识别机器的典型声音,然后使用机器学习来检测异常。”
福伊特数字化解决方案事业部选择在自己的云端实施该平台,从而使该公司能够经济高效地轻松扩展,以满足每个水力发电厂的需求。
“我们需要云计算功能,因为每一个水力发电厂都具有自身的独特性,所以这意味着我们需要连接尽可能多的水力发电厂,以创建足够大的样本量来供机器学习”Flemming 博士说到,
“这就是我们为每个客户创造的价值所在。由于我们最初几乎没有任何与大数据应用程序相关的内部专业知识, Cloudera公司全力支持我们构建了基于云计算的解决方案的技术堆栈。”
安全性是一个至关重要的要求。
“这是一个受到高度保护的基础设施项目,所以我们需要确保客户数据以及访问他们的水力发电厂的安全性”Flemming 如此说到“我们之所以选择 Cloudera公司,是因为其企业级的软件提供了内置的安全性和隐私性。”
福伊特(Voith)公司提供的 HyGuard 解决方案可帮助水力发电厂运营商持续地监控其资产的健康状况,并且可以更早、更经济地预测涡轮机、发电机和其他设备存在的问题。较早的检测可以有助于大幅减少设备停机时间和降低维护成本,从而增加发电量并提高资产所有者的利润率。
Flemming 博士说到:“几年之前,我们建立了一个数字化议程,旨在推动我们所在行业的物联网发展,并为客户提供其系统运行和检修所需的优化工具。 Cloudera公司是我们完成这项目标的重要合作伙伴。 Cloudera公司帮助我们将大量复杂数据转化为清晰且可执行的洞察,并且可以为客户提供截然不同的创新解决方案。最终,实现的目标是从异常检测转向到预测性维护,并使用获得的洞察力为未来的水力发电厂提供更好的设备。”
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