GE Vernova shamol turbinasi pichog'i sifatini oshirish uchun sun'iy intellektga ega mashinalarni o'rnatmoqda
GE Vernova bosh direktori Vic Abate boshchiligida global energiya talablarini qondirish va karbonsizlanishni tezlashtirish uchun shamol energetikasiga e'tiborini kuchaytirmoqda. Hozirgi vaqtda global miqyosda elektr energiyasining 7 foizini ta'minlayotgan shamol energetikasi 25 foizga etishni maqsad qilgan, bu esa turbinalar ishlab chiqarishni sezilarli darajada oshirishni talab qiladi.
Har bir shamol turbinasi po'lat minora konstruktsiyasi, shisha tolali shishani qoliplash va pichoqni yig'ishni o'z ichiga olgan sinchkovlik bilan ishlab chiqarish jarayonidan o'tadi, har bir pichoq shisha tolali va balza yog'ochidan qo'lda hunarmandchilik qilish uchun taxminan 2000 ish soatini oladi. Sifatni ta'minlash uchun GE Vernova robototexnika va AIni ilg'or tekshiruvlar uchun birlashtiradi, bu nuqsonlarni erta aniqlash va o'rnatishdan keyingi operatsion muammolarni minimallashtirish uchun juda muhimdir.
AIdan foydalanish xom ashyoni tekshirish va butun ishlab chiqarish jarayonini qamrab oladi, bu esa global ishlab chiqarish maydonchalarida barqaror sifatni ta'minlaydi. Og'irligi 20 tonna va uzunligi 80 metr bo'lgan pichoqlar bilan aniqlik birinchi o'rinda turadi; hatto kichik og'ishlar ham chidamlilik va samaradorlikni sezilarli darajada ta'sir qilishi mumkin.
GE Vernova innovatsiyalari ichki makonni batafsil tekshirish uchun 360 gradusli raqamli kameralarni o'z ichiga oladi, bu nuqsonlarni aniqlashning aniqligi va miqyosini oshiradi. Ushbu texnologiya dunyoning qayta tiklanadigan energiya manbalariga o'tish uchun muhim bo'lgan ishonchli turbinalar ishlab chiqarish missiyasini qo'llab-quvvatlaydi.
GE Vernovaning navbatdagi innovatsiyasi kompyuterni ko‘rish qobiliyatidan foydalanishni o‘z ichiga oldi, bu AIning kompyuterlarga tasvirlardagi vizual ma’lumotni tanib olishga o‘rgatishga qaratilgan bo‘limidir. Dastlab, inson inspektorlari odatda pichoqni tekshirish paytida qidiradigan og'ishlarning batafsil ro'yxatini tuzdilar. Ushbu ma'lumot AI algoritmlarini qattiq jarayon orqali o'qitish uchun asos bo'lib xizmat qildi.
Veronika Barner shunday tushuntiradi: "Biz tasvirlarni tahlil qilish va potentsial anomaliyalarni avtonom tarzda belgilashga qodir bo'lgan bir qator AI algoritmlarini o'rgatish uchun izohli tasvirlardan foydalanmoqdamiz." O'n minglab izohli tasvirlar bo'yicha keng qamrovli mashg'ulotlardan so'ng, AI og'ishlarni yuqori aniqlik bilan aniqlash vazifasini tezda o'zlashtirdi. Algoritmlar raqamli asbobdagi har qanday kamchiliklarni avtomatik ravishda hujjatlashtiradi, bu esa texnik mutaxassislarga pichoq turbinali operatorlarga jo'natilishidan oldin muammolarni ko'rib chiqish va hal qilish imkonini beradi.
Barner samaradorlik ortishiga urg'u beradi: "Buni fabrikamiz pollarida qo'llash fikr-mulohazalarni boyitadi. Bir necha daqiqa ichida bizning jamoalarimiz prenatal ultratovush tekshiruviga o'xshash o'zlari ishlayotgan pichoqlar haqida tanqidiy va o'z vaqtida tushunchaga ega bo'ladilar."
Katta qiyinchilik pichoqning ichki qismiga tekshirish uchun kirish edi. GE Vernova buni masofadan turib boshqariladigan robot-brauzerlar parkini joylashtirish orqali hal qildi. Taxminan ikki futlik avtomashinaning o'lchamiga teng bo'lgan bu skanerlar pichoqning butun ichki yuzasi bo'ylab atigi 30 daqiqada harakatlana oladi. Bu qobiliyat juda muhim, chunki pichoqning ichki yuzasining taxminan 50% inson inspektorlari uchun mavjud emas.
Ushbu yutuqlar GE Vernovaning qayta tiklanadigan energiyaga global siljishni qo'llab-quvvatlash uchun muhim turbinaning sifati va ishonchliligini oshirish uchun ilg'or texnologiyalardan foydalanishga sodiqligini ta'kidlaydi.
