Digitale Instandhaltung mit dem Einsatz von Drohnen und künstlicher Intelligenz - GIS - GESELLSCHAFT FÜR INTEGRIERTE SYSTEMPLANUNG MBH
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GIS - GESELLSCHAFT FÜR INTEGRIERTE SYSTEMPLANUNG MBH Digitale Instandhaltung mit dem Einsatz von Drohnen und künstlicher Intelligenz Mainz | 16. September 2019
GIS BUSINESS INTRO Über uns International agierendes, mittelständisches Beratungs- und Systemhaus Mehr als 15.000 Anwender Firmensitz in Erlangen, Software Zentrum in Weinheim 71 Mitarbeiter Fokus: Implementierung von Enterprise Asset Management Lösungen und Support In Deutschland und in der Schweiz sind nahezu alle aktiven Kernkraftwerke langjährige GIS-Kunden Zertifikate / Business Partnerschaften Mitgliedschaften 2 | 16.09.2019
GIS BUSINESS INTRO Was wir bieten Über 35 Jahre Erfahrung in der Beratung, Bereitstellung und Umsetzung von Instandhaltungslösungen in diversen Branchen überwiegend im DACH Bereich Dabei kombiniert die GIS das Know-how im Zusammenführen von Instandhaltungsprozessen und Softwareentwicklung in auf Kundenanforderungen optimierten Enterprise Asset Management Lösungen Neben der Implementierung und Anpassung etablierter EAM Lösungen, entwickelt die GIS auf die jeweilige Plattform abgestimmte Zusatzlösungen im Bereich Mobile, Analytics, BI, Internet of Things (IoT) Mitglieder der ROBUR Industry Service Group mit ca. 2.000 Mitarbeitern für Industrieservices. GIS verantwortet die Digitalisierung der ROBUR. 3 | 16.09.2019
ROBUR | AUF EINEN BLICK
ROBUR bietet High-End Industrieservice. Made in Germany.
Das ist ROBUR Key Facts
In 2015 als Antwort auf die sich verändernden Herausforderungen hoch-
wertiger Industrieservicedienstleistungen gegründet, gehört ROBUR mit
mittlerweile 19 Unternehmen und rund EUR 150 Mio. Umsatz in 2018 zu den
Top 10 Industrieservicedienstleistern in Deutschland.
Wir bieten Dienstleistungen entlang des Lebenszyklus von
Industrieanlagen an:
Von der Planung und Realisierung, über Betrieb und Instandhaltung bis zu 2015 19 60+ > 2,000 Ca. 200
Verlagerung und Rückbau sind wir der kompetente Partner unserer Kunden.
Über 2.000 Kolleginnen und Kollegen sind in den Industriesegmenten Wind, Jahre [€, m.]
Gründung Partner Mitarbeiter
Wasser, Energie, Prozessindustrie und Industrials Erfahrung Umsatz
Industriesegmente im Fokus
Energie Industrials Prozessindustrie Wasser Wind
4 | 16.09.2019
ROBUR | UNSERE GRUPPE Für Sie ist unser Handeln partnerschaftlich gestaltet. Wir agieren als ein Unternehmen mit Spezialisten in allen Bereichen. 5 | 16.09.2019
WKA BLADE SERVICE BUSINESS INTRO
WKA Blades Service ist ein qualitätsorientierter
deutscher Spezialist für die Reparatur von Rotorblättern
Spezialist für Rotorblätter seit 1994
25 Jahre Erfahrung in der Rotorblattreparatur
150 Mitarbeiter
Sitz in Deutschland mit Betriebsstätten in Europa
und Niederlassungen in Spanien, Portugal,
Serbien und den USA
Erfahrene und gut ausgebildete Belegschaft
Erfahrung mit mehr als 100 Rotorblatttypen und
mehr als 30.0000 reparierte Rotorblätter
Weltweit die größte unabhängige Firma für
Rotorblattreparaturen
Weltweite Aufträge
Bekannt für hochwertige Reparaturen
6 | 16.09.2019
WKA BLADE SERVICE BUSINESS INTRO
Service Portfolio Rotorblätter
1 2 3
Inspektion Reparatur Optimierung
7 | 16.09.2019
INSPEKTIONEN Klassische Inspektions- und Zugangsmethoden 8 | 16.09.2019
INSPEKTIONEN Protokoll 9 | 16.09.2019
INSPEKTIONEN
Aktueller Prozess – viele Schnittstellen, sehr zeitintensiv
WKA Kunde
10 | 16.09.2019INSPEKTIONEN MIT DROHNEN
Inspektion mit Drohnen
Vorbereitung Flugdurchführung Analyse & Bericht
Erfassung des Bilderfassung durch Bildanalyse
automatischen Drohnenflug
Inspektionsobjekts Identifikation und
Klassifizierung von Defekten
Planung der Flugmission
Berichterstellung
11 | 16.09.2019INSPEKTIONEN MIT DROHNEN
Referenz Vestas: 1.200 WEA in Schweden und Finnland
Schneller und zuverlässiger Service für Vestas
150 Windparks >20.000 Kilometer
+ 3 im Office
Arbeiten unter außergewöhnlichen Bedingungen
(in der Nähe des Nordpols, verschneite Straßen)
Extreme Wetteränderungen (von -10 ° C bis 35 ° C)
Inspektionszeit von weniger als 50 Minuten
Weniger als 3 Wochen für Vorbereitung und Teamaufbau
Extrem schwierige Teamkoordination aufgrund der großen
Distanzen
12 | 16.09.2019INSPEKTIONEN MIT DROHNEN
Verbesserter Prozess – viele Schnittstellen, optimierte Dokumentation
WKA Kunde
13 | 16.09.2019INSPEKTIONEN MIT K.I. Einzelschritte der K.I. Bildanalyse mit Identifikation des Defekts Klassifizierung des Defekts Lokalisierung des Defekts 14 | 16.09.2019
INSPEKTIONEN MIT K.I.
Empfehlung für Trainingsdaten der K.I.
Mindestens 150 positive und negative Beispiele
Maximale Variation der Bildzusammensetzung innerhalb der beiden Beispielgruppen
Minimale Abweichung zwischen positiven und negativen Beispielen
Bilder zuschneiden, wenn Beispiel nur auf einem kleinen Teil des Bilds dargestellt ist
Generierung umfangreicherer Trainingsdaten durch
Verwendung automatischer Transformationen
Quelle: https://developer.ibm.com/articles/cc-build-with-watson-tips-best-practices-custom-classifiers-visual-recognition
15 | 16.09.2019INSPEKTIONEN MIT K.I. Zusatzinformationen zu Bildern Beleuchtung Reflektionen Winkel Fokus Farbe Form Abstand vom Objekt Anwesenheit anderer Objekte im Bild Quelle: https://pixabay.com 16 | 16.09.2019
INSPEKTIONEN MIT K.I. Beispiele 17 | 16.09.2019
INSPEKTIONEN MIT K.I. Beispiele 18 | 16.09.2019
INSPEKTIONEN MIT K.I. Beispiele 19 | 16.09.2019
INSPEKTIONEN MIT K.I. Beispiele 20 | 16.09.2019
INSPEKTIONEN MIT K.I.
Klassifizierung der Defekte
Unterteilung der Defekte in
Schadensklassen
Defekt akzeptabel:
Quelle: https://github.com/cuilimeng/CrackForest-dataset
21 | 16.09.2019INSPEKTIONEN MIT K.I.
Klassifizierung – Confusion Matrix – True-False-Positive-Negative-Matrix
Szenario: Durch eine Überwachungskamera mit angeschlossener K.I. wird ein Wolf in der Nähe einer
Schafsherde erkannt.
True Positive False Negative
Ist: Wolf nähert sich Ist: Wolf nähert sich nicht
KI analysiert: „Wolf nähert sich“ KI analysiert: „Wolf nähert sich“
Ergebnis: Wolf wird vertrieben, KI ist der Held Ergebnis: Bewohner sind sauer auf KI, weil sie
geweckt wurden.
False Negative False Positive
Ist: Wolf nähert sich Ist: Wolf nähert sich nicht
KI analysiert: „Wolf nähert sich nicht“ KI analysiert: „Wolf nähert sich nicht“
Ergebnis: Wolf frisst alle Schafe, Ergebnis: Alle sind zufrieden.
Bewohner sind sauer auf KI.
22 | 16.09.2019INSPEKTIONEN MIT K.I.
Aufbau des Datensets
Classes (Damage type )
~ 154
LE tape damaged ~ 602 Inskektionen
LE Tape sealer damaged Inspektionen von WKA
Lightning damage ausgewählt 1.927 Bilder mit
Schänden für
Bubbles
die Klasse
Cast Coat Fault
Scratch
Rub Mark Mehr als 4.385 Schäden
Damaged Laminate 17.000 Bilder auf 3.520 Bilden
Lightning hit- Receptor
Cracks
Crack around lightning Bolt
Erosion
N/A
Coat Fault
Coat Fault Chipped Fault
Bent on SMT
Paint Erosion on SMT
Missing seal between SMT &
shell
Chipped Coat
Noise
Crack around SPL Bolt
Tip Break damage
23 | 16.09.2019INSPEKTIONEN MIT K.I.
Test & Update
Analysequalität nach 3 Wochen
Training zur Klasse Coat Fault
24 | 16.09.2019INSPEKTIONEN MIT K.I.
Beispiel Analyseergebnis
Original WKA K.I.
25 | 16.09.2019INSPEKTIONEN MIT K.I.
Bildsatz eines Blattes – Wiederholbare Qualität
Blade A Blade B
© All Rights Reserved, Sulzer & Schmid Laboratories, Inc. and WKA Blade Service GmbH
26 | 16.09.2019INSPEKTIONEN MIT K.I.
Lokalisierung des Defekts
Wo auf dem Blatt befindet sich der Defekt
Vorgabe für Durchführung der
Instandsetzung
Verfolgung von Defekten über die Zeitreihe
Aggregation der Einzelbilder zu einem
Gesamtbild
Quelle: https://www.ibm.com/blogs/bluemix/2017/03/sharpen-watson-visual-recognition-results
27 | 16.09.2019INSPEKTIONEN MIT K.I.
Vereinfachter Prozess – Automatische Identifikation und Klassifizierung
ROBUR K.I. WKA Kunde
28 | 16.09.2019Fragen? 29 | 16.09.2019
Kontakt
Andreas Rosemann
Head of Sales
GIS - Gesellschaft für integrierte Systemplanung mbH
Eisleber Straße 4 | 69469 Weinheim
Germany
sales@gis-systemhaus.de
www.gis-systemhaus.de
Telephone +49 6201 503100
30 | 16.09.201931 | 16.09.2019
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