Wintershall Deaの状態監視をCognite Data Fusionが加速

ガスタービンの監視を改善することで、数十万ドルの節約が可能に

Wintershall Deaは、Cognite Data Fusion(CDF)を使用してコンテキスト化されたデータとドメインの専門知識を組み合わせて機械学習モデルを開発し、Mittelplate油田に設置されたガスタービンを監視して不完全なシャットダウンを検出し、再起動時の故障を回避するためにメンテナンスエンジニアにアラートを発しています。

このソリューションで、Wintershall Deaは、1インシデントあたりおよそ86万5000ドル削減

 

 

概要

CogniteとWintershall Deaは、Cognite Data FusionAsset Data InsightModel Hostingを使用して機械学習モデルを大規模に運用し、メンテナンスの専門家がガスタービンの状態を監視できるようにしました。

Dollars saved
インシデントあたり86万5000ドル削減

課題

設置されたガスタービンは、ドイツ沖合のMittelplate油田にあるWintershall Dea社の施設に電力を供給するために発電しています。しかし、タービンの監視を担当するメンテナンスエンジニアや電気技師は、いまだに固定のしきい値によるアラームや警告に依存していました。彼らには、早期に故障の警告を受け、サービスエンジニアに自動的に通知してトラブルシューティングを行うための簡単な方法が長い間欠けていました。

ソリューション

CogniteはWintershall Dea社およびタービンのサービス会社と協力して、センサーデータや作業指示等のイベントデータを解放し、すべての情報をCognite Data Fusion(CDF)にコンテキスト化済みのセットとして収集しました。これらのデータは、スマートメンテナンスのためのCogniteのフラッグシップアプリケーションであるAsset Data Insightでユーザーが簡単にアクセスできるようになっています。

その後、CogniteとWintershall Deaのデータサイエンティストは、コンテキスト化されたデータを使用して、CDFのModel Hostingサービス上に機械学習モデルを構築、運用しました。モデルからの出力は、Power BIダッシュボードで可視化されています。このソリューションは、電気技術者やメンテナンスエンジニアに、シャットダウンの健全性を示すデータの直感的なダッシュボードと通知機能を提供し、タービンの状態をよりよく理解するのに役立ちます。ダッシュボードでは、それぞれのランディングページから、各シャットダウンにおけるセンサー傾向や警告、正常なシャットダウンからの逸脱の早期警告、過去のシャットダウンの分析などを調べることができます。

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効果

Wintershall Deaの回転装置メンテナンスの専門家は、ダッシュボードは、不健全なシャットダウンを自動的に検出することで、計画外のダウンタイムと修理コストをなくし、1件あたり865,000ドルの節約につながると見積もっています。データとインサイトへのアクセスが向上したことで、メンテナンスとサービスエンジニアはコンディションベースのメンテナンス戦略に移行することができ、Wintershall Dea社の操業をより安全で信頼性の高いものにすることができました。

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