GE Vernova, Rüzgar Türbini Kanat Kalitesini Artırmak İçin Yapay Zeka Destekli Makineler Kullanıyor

GE Vernova, CEO Vic Abate liderliğinde, küresel enerji taleplerini karşılamak ve karbondan arınmayı hızlandırmak için rüzgar enerjisine odaklanıyor. Şu anda küresel elektriğin %7'sini sağlayan rüzgar enerjisinin %25'e ulaşmayı hedeflemesi, türbin üretiminde önemli bir artış gerektiriyor.

Her rüzgar türbini, çelik kule inşaatı, motor kaportası fiberglas kalıplama ve kanat montajını içeren titiz bir üretim sürecinden geçiyor; her kanadın fiberglas ve balsa ağacından el işçiliğiyle yapılması yaklaşık 2.000 iş saati sürüyor. GE Vernova, kaliteyi sağlamak amacıyla, kusurları erken tespit etmek ve kurulum sonrası operasyonel sorunları en aza indirmek için çok önemli olan gelişmiş denetimler için robot bilimi ve yapay zekayı entegre ediyor.

Yapay zeka kullanımı, ham madde denetimlerini ve tüm üretim sürecini kapsayacak şekilde genişletilerek küresel üretim tesislerinde tutarlı kalite sağlanır. 20 ton ağırlığında ve 80 metreye yayılan bıçaklarda hassasiyet son derece önemlidir; küçük sapmalar bile dayanıklılığı ve verimliliği önemli ölçüde etkileyebilir.

GE Vernova'nın yenilikleri arasında, ayrıntılı iç denetimler için kusur tespitinin doğruluğunu ve ölçeklenebilirliğini artıran 360 derecelik dijital kameralar yer alıyor. Bu teknoloji, dünyanın yenilenebilir enerjiye geçişi için hayati önem taşıyan güvenilir türbinler üretme misyonunu desteklemektedir.

GE Vernova'nın bir sonraki yeniliği, bilgisayarlara görüntülerdeki görsel bilgileri tanımayı öğretmeye odaklanan bir yapay zeka dalı olan bilgisayarlı görüşün kullanılmasıydı. Başlangıçta, insan denetçiler kanat denetimleri sırasında genellikle aradıkları sapmaların ayrıntılı bir listesini derlediler. Bu bilgi, yapay zeka algoritmalarının zorlu bir süreçle eğitilmesinin temelini oluşturdu.

Veronica Barner şöyle açıklıyor: "Görüntüleri analiz edebilen ve potansiyel anormallikleri bağımsız olarak işaretleyebilen bir dizi yapay zeka algoritmasını eğitmek için açıklamalı görüntüler kullanıyoruz." On binlerce açıklamalı görüntü üzerinde yapılan kapsamlı eğitimin ardından yapay zeka, sapmaları yüksek doğrulukla belirleme görevinde hızla ustalaştı. Algoritmalar, dijital bir araçtaki kusurları otomatik olarak belgeleyerek, kanat türbin operatörlerine gönderilmeden önce insan teknisyenlerin sorunları incelemesine ve çözmesine olanak tanır.

Barner, verimlilik kazanımlarını vurguluyor: "Bunu fabrika tesislerimizde kullanmak, geri bildirim döngüsünü zenginleştiriyor. Ekiplerimiz, doğum öncesi ultrasona benzer şekilde, üzerinde çalıştıkları blade'ler hakkında dakikalar içinde kritik ve zamanında bilgi sahibi oluyor."

Büyük bir zorluk, inceleme için bıçağın iç kısmına erişim sağlamaktı. GE Vernova, uzaktan çalıştırılan bir robotik tarayıcı filosunu devreye alarak bu sorunu çözdü. Yaklaşık iki metrelik bir model araba büyüklüğündeki bu tarayıcılar, bıçağın tüm iç yüzeyi boyunca sadece 30 dakikada dolaşabiliyor. Bıçağın iç yüzeyinin yaklaşık %50'sine insan denetçiler erişemediğinden bu yetenek çok önemlidir.

Bu ilerlemeler, GE Vernova'nın yenilenebilir enerjiye doğru küresel geçişi desteklemek için hayati önem taşıyan türbin kalitesini ve güvenilirliğini artırmak amacıyla en son teknolojiden yararlanma konusundaki kararlılığının altını çiziyor.