Reino UnidoIndustria manufacturera2024 – en cursoRolls-Royce
Análisis con Azure Databricks e inspección de álabes mediante IA
Rolls-Royce informa de un aumento del 30% en el uso de maquinaria y de unas 400 intervenciones de mantenimiento evitadas al año
Problema
El diseño de motores, la producción y la supervisión de flotas implicaban grandes volúmenes de datos y trabajo manual. Antes de la automatización, se inspeccionaban manualmente unos 2 millones de orificios de refrigeración al mes.
Enfoque
Rolls-Royce utilizó Azure Databricks, Unity Catalog y GPU para el diseño de motores. El aprendizaje automático y la IA generativa sustentan una herramienta de inspección de álabes de turbina llamada Signature Analyzer, y el análisis en la nube supervisa el estado de los motores.
Cifras clave
Conclusión
La inspección de álabes mediante IA aumentó la utilización de la maquinaria, y la supervisión de motores ayudó a evitar intervenciones de mantenimiento no programadas. Microsoft cifró los costes evitados en millones de euros, sin ofrecer un desglose.
Categorías
- Tamaño
- Gran empresa
- Sector
- Industria manufacturera
- Función empresarial
- Producción y calidadTI e I+D
- Tipo de innovación
- Innovación de procesos
- Adopción
- Solución de un proveedor
- Respaldo
- Caso de cliente del proveedor
Fuentes
Resúmenes de fuentes
Microsoft describe el uso de Azure Databricks e IA por parte de Rolls-Royce en el diseño de motores, la inspección de álabes y la supervisión de su estado. Aporta cifras de utilización y mantenimiento.
La información completa figura en las fuentes originales.
