TWI: AI in AIM

Artificial Intelligence in Asset Integrity Management - Künstliche Intelligenz zur planmäßigen Materialerhaltung von Sachwerten


In langjähriger Zusammenarbeit mit TWI Ltd beraten wir Sie gerne beim Einsatz von künstlicher Intelligenz zur planmäßigen Materialerhaltung von Sachwerten (Artificial Intelligence in Asset Integrity Management, AI in AIM):

    

"Data is the new oil"

Das Zitat "Daten sind das neue Öl" ("Data is the new oil") wird dem Mathematiker Clive Humby zugeschrieben, der 2006 beschrieb, dass Daten wie Rohöl sind, das zwar wertvoll ist, aber erst nachdem es raffiniert wurde, genutzt werden kann. Ebenso müssen Daten aufgeschlüsselt und analysiert werden, damit sie z.B. für meteorologische Wettervorher­sagen einen Wert haben.[2][3]

    

Radardaten von Hurricane Katrina

Radardaten von Hurricane Katrina

© NOAA

    


"The world’s most valuable resource is no longer oil, but data"

Unter dem Titel "The world’s most valuable resource is no longer oil, but data" beschrieb The Economist 2017 wie Großunternehmen wie Amazon, Apple, Facebook, Google and Microsoft von der schnellwachsenden Datenverarbeitungs­industrie profitieren, da riesige Datenströme einigen Firmen eine nie dagewesene Macht geben.[1]

 

Die auf Algorithmen basierenden Datenanalyse großer Datenmengen wird auch in der Schweißtechnik eingesetzt, z.B. um die Inspektionsintervalle von Bohrinseln, Windturbinen und Funkmasten zu optimieren.

    

Europa bei Nacht aus dem All. Die Lichtpunkte in dicht besiedelten Gebieten visualisieren die Bevölkerungsdichte

Europa bei Nacht aus dem All. Die Lichtpunkte in dicht besiedelten Gebieten visualisieren die Bevölkerungsdichte

© NASA


Asset Integrity Management (AIM)

Asset Integrity Management (AIM) beschreibt die planmäßige Strukturintegritäts­überwachung einer Anlage (Kraftwerk, Bohrinsel, Raffinerie, etc.), um sicherzustellen, dass sie ihre Funktion effektiv und effizient erfüllen kann. Gut geführte AIM-Strategien stellen sicher, dass die Menschen, Systeme, Prozesse und Ressourcen, die eine Anlage in die Lage versetzen, ihre Funktion zu erfüllen, über den gesamten Lebenszyklus der Anlage vorhanden sind und gleichzeitig die Gesundheits-, Sicherheits- und Umweltvorschriften eingehalten werden. AIM wird oft zusammen mit regelmäßigen Ermüdungsanalysen während des gesamten Betriebs einer Anlage, von der Planungsphase bis zur Stilllegung und dem Austausch, durchgeführt.[4]

 

Asset Integrity Management wird vor allem in der Öl- und Gasförderung eingesetzt. Dies ist auf die weltweit steigende Nachfrage nach Energie zurückzuführen, die dazu geführt hat, dass der Öl- und Gassektor verstärkt in diesen Bereich investiert, um die Betriebslebensdauer bestehender Anlagen zu verlängern. Der AIM-Prozess kann jedoch für jede Anlage von hohem Wert implementiert werden, einschließlich Ölraffinerien, Stromerzeugungsanlagen und chemische Verarbeitungsanlagen.[4]

 

Die Ölplattform Thunder Horse PDQ kenterte in einem Hurrikan wegen eines falsch verlegten, 150 mm langen Rohrs zwischen den Ballasttanks.

Die Ölplattform Thunder Horse PDQ kenterte in einem Hurrikan wegen eines falsch verlegten, 150 mm langen Rohrs zwischen den Ballasttanks.[5]

© US Coast Guard

   


Ortsdatenerfassung von Windturbinen

Off-Shore-Windkraftanlagen unterlegen ähnlichen Verschleißbedingungen durch Korrosion und Materialermüdung wie Ölplattformen. Daher und wegen ihres hohen Anschaffungswertes ist die planmäßige Inspektion und Materialerhaltung äußerst wichtig.

 

Die folgenden OpenStreetMap-Karten visualisieren mithilfe von Overpass turbo den Markt für auf künstlicher Intelligenz basierenden Datenverarbeitungs-Algorithmen für das Asset Integrity Management dieser Windkraftanlagen.

  

Der Middelgrunden-Offshore-Windpark im dänischen Öresund (Leistung:  40 MW)

Der Middelgrunden-Offshore-Windpark im dänischen Öresund (Leistung:  40 MW)

© Kim Hansen und Richard Bartz, CC BY-SA 3.0

  

 


Um sich Offshore-Windkraftanlagen anzeigen zu lassen, können diese zum Beispiel mit Overpass turbo in den Creative Commons lizensierten OpenStreetMap-Karten markiert werden, wobei nach dem Anklicken der Links der Reiter "Ausführen" geklickt werden muss (maximale Rechenzeit 25 sec):

Offshore-Windkraftwerke an der deutschen Küste

Offshore-Windkraftwerke an der deutschen Küste

© Stephan Kallee, Hauke Stieler, OpenStreetMap-Mitwirkende und Overpass turbo, CC BY 2.0

   

Offshore-Windkraftwerke im Windpark Butendiek westlich von Sylt

Offshore-Windkraftwerke im Windpark Butendiek westlich von Sylt

© Stephan Kallee, Hauke Stieler, OpenStreetMap-Mitwirkende und Overpass turboCC BY 2.0

       

3.6 MW Siemens-Windturbine vom Typ SWT-3.6-120 mit 120 m Rotordurchmesser im Windpark Butendiek westlich von Sylt

3.6 MW Siemens-Windturbine vom Typ SWT-3.6-120 mit 120 m Rotordurchmesser im Windpark Butendiek westlich von Sylt

© Stephan Kallee, Hauke Stieler, OpenStreetMap-Mitwirkende und Overpass turbo, CC BY 2.0

       

Der Bahnhof von Bern auf einer Leaflet-Karte

Als Open Data definierte Daten der SBB AG auf einer Leaflet-Karte. Zum Vergrößern und scrollen bitte anklicken.

   
©
 Leaflet. Bereitgestellt von Opendatasoft - @ swisstopo @ openstreetmap

   

Ortsdatenerfassung von Funkmasten

Um sich die Standorte und technischen Daten von Funkmasten anzeigen zu lassen, können diese zum Beispiel mit Overpass turbo in den Creative Commons lizensierten OpenStreetMap-Karten markiert werden, wobei nach dem Anklicken des Weblinks der Reiter "Ausführen" geklickt werden muss.

 

Diese Abfrage liefert recht viele Daten zurück (ca. 5 MB). Die Weiterverarbeitung dieser Daten kann möglicherweise etwas länger dauern. Auf die Frage "Soll wirklich fortgefahren werden?" muss falls gewünscht mit "Trotzdem weitermachen" geantwortet werden (maximale Rechenzeit 100 sec):

Funkmast am Industrie­hafen Süd in Papenburg

Funkmast am Industrie­hafen Süd in Papenburg

© F. Vincentz, CC BY-SA 3.0

   


Für diese Anfrage wird in Overpass turbo der tag "tower:type=communication" verwendet. Meist sind damit nur freistehende Türme/Masten kategorisiert, d.h kleinere Masten oder einfache Sender auf Gebäuden werden damit meist nicht angezeigt.

   

In den hier beispielhaft aufgeführten Overpass-Queries steht oben meist

"{{geocodeArea:Deutschland}}". Dieser Eintrag kann aber für beliebige Länder,

Bundesländer oder andere Regionen ersetzt werden.

        

Funkmasten in Deutschland

Funkmasten in Deutschland

© Stephan Kallee, Hauke Stieler, OpenStreetMap-Mitwirkende und Overpass turboCC BY 2.0

       

Deutsche Funkmasten am Bodensee

Deutsche Funkmasten am Bodensee

© Stephan Kallee, Hauke Stieler, OpenStreetMap-Mitwirkende und Overpass turboCC BY 2.0

    

Freistehender, 25,4 m hoher Funkmast in Konstanz-Petershausen am Bodensee

Freistehender, 25,4 m hoher Funkmast in Konstanz-Petershausen am Bodensee

© Stephan Kallee, Hauke Stieler, OpenStreetMap-Mitwirkende und Overpass turboCC BY 2.0

    

DiMOS: Digital Monitoring of Ships

Das von Innovate UK geförderte Projekt "Digital Monitoring of Ships (DiMOS)" hat einen weiteren wichtigen Meilenstein auf dem Weg zur Schaffung eines digitalen Überwachungssystems für Schiffe erreicht.

 

In einem staatlich geförderten Verbundforschungsprojekt, an dem neben TWI auch Vibtek Ltd, CMServices Global Ltd und die Brunel University beteiligt sind, wird eine digitale Plattform für die Zustandsüberwachung und Wartungsplanung von Schiffsstrukturen, Maschinenanlagen und Hilfssystemen entwickelt.

 

Durch dieses Projekt soll die Lücke zwischen expertengeführten Zustands­über­wachungs­systemen und Systemen mit künstlicher Intelligenz (KI) geschlossen werden. Unter Verwendung von Echtzeit-Sensordaten und KI-basierten Modellen ist das Projekt auf dem besten Weg, präskriptive Wartungsplanungsplattform-Tools für Maschinensysteme zu erstellen, die Vorlagen für die Maschinenzuverlässigkeit verwenden, die durch lokale Daten zur Analyse von Fehlermöglichkeiten und Kritikalität unterstützt werden. Dies wird wiederum die Bereitstellung einer ausgewogenen und dennoch präskriptiven Beratungsausgabe ermöglichen, die von der Wartungsmannschaft als Teil ihrer normalen Aufgaben umgesetzt werden kann.

 

Das System nutzt KI-basierte Modelle und Sensordaten in Echtzeit, um Wartungsarbeiten unter Berücksichtigung der Risikostufen, Wartungspläne und die damit verbundenen Kosten zu planen.[6][7]

      

Die Datenerfassung wird unter anderem mit der Unterstützung von Condor Ferries an der Südküste Englands durchgeführt. Diese Datenerfassung erfolgt sowohl in regelmäßigen Abständen als auch in Echtzeit, wobei eine große Anzahl von Anlagen verwendet wird, die typisch für die Schifffahrt sind, wie z. B. Pumpen, Lüfter, Kompressoren, Getriebe und Hydrauliksysteme. Darüber hinaus werden im Rahmen des Projekts Schwingungs­daten von Sensoren und anderen Datenerfassungswegen gesammelt, um Prozess-, Umwelt- und andere wichtige Datensätze zusammenzuführen.[6][7]

   

Katamaran-Autofähren von Condor Ferries befördern bis zu 750 Passagiere und 180 Autos zwischen der englischen Südküste, Frankreich und den Kanalinseln

Katamaran-Autofähren von Condor Ferries befördern bis zu 750 Passagiere und 180 Autos zwischen der englischen Südküste, Frankreich und den Kanalinseln

© Adrian Pingstone (Arpingstone)
   

 


Vorteile der DiMOS-Plattform:

Die DiMOS-Plattform wird:[8]

  • die Abhängigkeit von erfahrenen und fachkundigen Inspektionsingenieuren reduzieren, um Zustandsüberwachungsdaten zu verarbeiten und einen Wartungsplan zu erstellen 
  • die Interpretationszeit bei der Entwicklung und Implementierung von Wartungsmaßnahmen reduzieren, was die Wartungsstunden um 70 % verringert (
  • Sicherheits- oder Wartungsvorgänge soweit automatisieren, dass Wartungsvorgänge kein menschliches Eingreifen mehr erfordern
  • ungeplante Ausfallzeiten von Anlagen um 25 % und Kosten um 35 % reduzieren und die Leistung und Effizienz von Anlagen verbessern 
  • den Betreibern ermöglichen, kosteneffiziente Wartungsarbeiten auf der Grundlage des Risikoprofils der erkannten Fehler durchzuführen

Die Vorteile des Projekts, zu denen die Eliminierung unnötiger Aufgaben und die Konzentration der Ressourcen auf diejenigen gehören, die einen Mehrwert schaffen und die Lebenszykluskosten der Anlage verbessern, während sie gleichzeitig die Frühwarnfunktionen für drohende Maschinenausfälle verbessern, könnten auch auf andere Branchen außerhalb der Schifffahrt ausgeweitet werden.[6][7] 

    

Quellennachweise

  1. The world’s most valuable resource is no longer oil, but data - The data economy demands a new approach to antitrust rules. The Economist, 6. Mai 2017.
     
  2. Michael Palmer: "Data is the new oil!" Clive Humby, ANA Senior marketer’s summit, Kellogg School.

  3. Samuel Flender: Data is not the new oil - About the reality of working with data. 10. Februar 2019.
        
  4. What is Asset Integrity Management?

  5. Production and oil Drilling facility with crew Quarters Thunder Horse listing after Hurricane Dennis. 
       
  6. DiMOS project collects monitoring data despite COVID-19. 7. September 2020.
       
  7. Das DiMOS-Projekt wurde von Innovate UK unter der Projektreferenznummer 104505 gefördert.
       
  8. Artificial intelligence based digital prescriptive maintenance of ships (DiMOS).