Wählen Sie Ihr Land:
Choose your country:
Wybierz swój kraj:
Choose your country:
Choose your country:
Välj språk:
Choisissez votre pays:
選擇您的國家
Baserat på ditt webbläsarspråk rekommenderar vi följande version av denna sida:
Basierend auf Ihrer Browsersprache empfehlen wir die folgende Version dieser Seite:
Based on your browser language, we recommend the following version of this page:
W oparciu o język przeglądarki zalecamy następującą wersję tej strony:
Based on your browser language, we recommend the following version of this page:
Based on your browser language, we recommend the following version of this page:
Baserat på ditt webbläsarspråk rekommenderar vi följande version av denna sida:
En fonction de la langue réglée dans votre navigateur, nous vous recommandons la version suivante de cette page :
我們根據此瀏覽器使用的語言偏好設定，協助導向此適當版本
Prediktivt underhåll av vindkraftverk på land och till havs
Tillsammans med WTSH (Wirtschaftsförderung und Technologietransfer Schleswig-Holstein GmbH) arbetar Deutsche Windtechniks avdelning för programvaruutveckling i Ostenfeld med projektet Predictive Maintenance Wind Turbine.
Projektet tar hjälp av maskininlärning, ett område inom artificiell intelligens (AI), för att möjliggöra prediktivt underhåll av vindkraftverk. Detta sker genom att utveckla ett innovativt program för att tidigt kunna identifiera och diagnosticera fel i vindkraftverk och genomföra prediktivt underhåll.
- Behovsstyrt underhåll av vindkraftverk
- Färre driftstopp i vindkraftverken (ökad tillgänglighet)
- Ökad säkerhet i vindkraftverken
- Längre livslängd på vindkraftverken
- Ökad servicekvalitet och kundnöjdhet
- Utökat tjänsteutbud
- Effektiviserat underhåll (resursbesparingar)
- Utveckling/anpassning av reservdelar baserat på kunskap om vad som orsakade skadan
- Mer konsekvent och förutsebar tillgång till vindkraft i elnätet (nyckelord: energiomställning)
Den lösning som utvecklas kommer att generera rekommendationer kring åtgärder och identifiera de komponenter som behöver kontrolleras och eventuellt bytas ut vid servicearbetet. Detta skapar bland annat fördelar i form av ökad lönsamhet och prestanda, optimal planering av underhållsarbetet samt optimerad anskaffning och lagring av komponenter. Projektet tar även hänsyn till vindkraftsindustrins behov av datadriven systemanalys.
Det unika med det här tillvägagångssättet är att inga ytterligare sensorer behöver installeras i systemet, och på så sätt genereras inga extra kostnader för operatören.
