AirFusion stellt die nächste Generation der AI-gestützten Software-Plattform zur Erkennung von Schäden und zur Vorhersage von Risiken für die kommerzielle Windindustrie vor

AirFusion Wind reduziert den Zeitaufwand für die menschliche Analyse um 95 %

BOSTON, 16. April 2018 /PRNewswire/ -- AirFusion, ein Entwickler führender AI-gestützter Softwarelösungen für Schadenserkennung und Risikovorhersage, kündigte heute AirFusion Wind an, eine Cloud-basierte Workflow- und AI-basierte Analyseplattform für die Identifizierung und Klassifizierung von Schäden an Windenergieanlagen. Die Plattform liefert schnellere und genauere Analysen der Inspektionsdaten von Windenergieanlagen und ermöglicht eine proaktive, vorausschauende Wartung, die das Risiko von katastrophalen Ausfällen, übermäßigen Stillstandzeiten und leistungsabhängigen Umsatzverlusten deutlich reduziert. AirFusion Wind wandelt pixelbasierte Inspektionsbilder von Drohnen, bodengestützten Sensoren und anderen Bildaufzeichnungswerkzeugen kurzfristig in Daten um, die unternehmensweit zur Senkung von Kosten und Steigerung von Erträgen genutzt werden können.

Die zum Patent angemeldete Sensorfusionstechnologie von AirFusion in Kombination mit einem fortschrittlichen, faltenden neuronalen Netzwerk (cnn)-AI-Technologiekern, nutzt spezialisierte Bilder auf Terabyte-Niveau in einem einzigartigen Trainingsset, das auf vertikalspezifischen Heuristiken und Deep Learning-Techniken von Windenergiespezialisten aus der ganzen Welt basiert. Das „selbstlernende" AI-System nimmt ständig neue Sensorbilder und zugehörige Daten auf, um die Genauigkeit insgesamt zu optimieren. AirFusion Wind bietet Windanlagenbetreibern konsistente Erkennung und Analyse, die auf das gesamte Unternehmen skalierbar sind. Kunden haben weltweit Zugriff auf Inspektionsdaten und Analysewerkzeuge, die sehr schnell und problemlos kundenspezifische, dynamische Berichte erstellen und speichern, und die sich leicht in ERP-, IoT-, CMMS- oder andere Datensysteme von Unternehmen integrieren lassen.

Das kommerzielle Wind-Ökosystem steht bei seinem Wachstum aber auch vor zahlreichen Herausforderungen: einer alternden Infrastruktur, die trotz Problemen mit ihrem Erhaltungszustand mehr als 95 % Betriebszeit und maximale Erzeugungseffizienz erfordert, dem Preisdruck auf den Energiemärkten, der Forderung nach Inspektionen, um bessere und sofort umsetzbare Daten zu erhalten, und dem Übergang auf Inspektionen mit Drohnen mit mehr und besseren Daten, der die für menschenzentrische Inspektionsberichte und -analysen erforderliche Zeit und Kosten erhöht. Wenn man dann noch den Preisdruck von Energieversorgern auf das Instandhaltungs- und Betriebsbudget insgesamt (um dem Druck auf Strompreise widerstehen zu können) berücksichtigt, steht man vor einem ernsthaften Problem: Eine zu 100 % menschenzentrische Analyse ist ohne Unterstützung wirtschaftlich nicht tragbar.