Vorhersage von Lagerausfällen

Grafik eines Lagers


Challenge

In einer Wasserkraftanlage sorgt ein Axiallager dafür, dass die Welle zwischen dem Turbinenläufer und dem Generator ausgerichtet und an Ort und Stelle bleibt. Selbst kleinste Ausrichtungsfehler der Welle führen zu Energieverlust durch Vibrationen und Wärmeabgabe. Wenn so ein Axiallager kaputt geht, werden enorme Kräfte frei und es kann passieren, dass sich die Welle nach oben bewegt und den Generator oder die Turbine beschädigt, eine potenzielle tödliche Gefahr für alle Mitarbeitenden vor Ort


Unser Kunde hatte ein Problem mit einem Axiallager in einem seiner größeren Wasserkraftwerke. Das Kraftwerk hatte eine Kapazität von 290 MW, genug Energie um über 1 Million Haushalte mit Energie zu versorgen.


Unser Kunde braucht deshalb eine vorausschauende Wartungslösung, um Ausfälle im Axiallager vorherzusagen, bevor Schäden entstehen.

Approach

Um drohende Fehler rechtzeitig zu erkennen, haben wir ein maßgeschneidertes KI-Modell gebaut, das Anomalien und schleichende Veränderungen aus den Betriebsdaten des Kraftwerks erkennt. Dazu verwendeten wir state-of-the-art Machine-Learning Modelle, um die Implementierung möglichst effizient zu gestalten.

Impact

Unser Modell erkannte ein Problem mit dem Axiallager 48 Stunden im Voraus, was eine gezielte Wartung ermöglichte. Die verschlissenen Teile konnten so ersetzt werden, bevor andere Komponenten beschädigt wurden. Da das Kraftwerk nur für die Instandhaltung gestoppt werden musste und ein längerer schadensbedingter Ausfall vermieden werden konnte, wurden Millionen von Euros gespart.  

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