Vereinigtes KönigreichIndustrie und Fertigung2024 – laufendRolls-Royce
Analysen mit Azure Databricks und KI-gestützte Schaufelprüfung
Rolls-Royce meldet eine um 30 % höhere Maschinenauslastung und etwa 400 vermiedene Wartungsfälle pro Jahr
Ausgangslage
Triebwerksentwicklung, Produktion und Flottenüberwachung waren mit großen Datenmengen und manuellen Arbeiten verbunden. Vor der Automatisierung wurden monatlich etwa 2 Millionen Kühlbohrungen von Hand geprüft.
Vorgehen
Rolls-Royce setzte Azure Databricks, Unity Catalog und GPUs für die Triebwerksentwicklung ein. Maschinelles Lernen und generative KI bilden die Grundlage des Prüftools Signature Analyzer für Turbinenschaufeln. Cloudbasierte Analysen überwachen den Triebwerkszustand.
Kennzahlen
Erkenntnis
Die KI-gestützte Schaufelprüfung erhöhte die Maschinenauslastung, und die Triebwerksüberwachung half, ungeplante Wartung zu vermeiden. Microsoft bezifferte die vermiedenen Kosten ohne nähere Aufschlüsselung auf Millionen Euro.
Kategorien
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- Produktion und QualitätIT und F&E
- Innovationsart
- Prozessinnovation
- Einführung
- Anbieterlösung
- Nachweis
- Fallstudie des Anbieters
Quellen
Quellenzusammenfassungen
Microsoft beschreibt den Einsatz von Azure Databricks und KI bei Rolls-Royce in der Triebwerksentwicklung, Schaufelprüfung und Zustandsüberwachung. Das Unternehmen nennt Kennzahlen zu Auslastung und Wartung.
Ausführliche Angaben finden Sie in den Originalquellen.
