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KI Monitoring für den
Betrieb von Windenergieanlagen

Reduzieren Sie das Risiko von Ausfällen, indem Sie sie Monate im Voraus erkennen. Senken Sie Reparaturkosten und minimieren Sie Ausfallzeiten mit effektiver Schadensbegrenzung, proaktiver Planung und verbesserter Effizienz.

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Starter

 

Umfassende Leistungsanalyse für jede Windkraftanlage. Ungewöhnliche Verhaltensmuster, wie eine Verschlechterung der Leistungskurve, werden aufgezeigt.

Umfassende Leistungsanalyse für jede Windkraftanlage. Ungewöhnliche Verhaltensmuster, wie eine Verschlechterung der Leistungskurve, werden aufgezeigt.

Da für bestimmte Komponenten häufig keine detaillierte Historie vorliegt, bleiben wiederkehrende Fehler oft unbemerkt

 

Wenn die Grundursachen für eine mangelhafte Leistung nicht identifiziert werden, führt dies zu einer ineffizienten Fehlerbehebung

 

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Umfassende Leistungsanalyse für jede Windkraftanlage. Ungewöhnliche Verhaltensmuster, wie eine Verschlechterung der Leistungskurve, werden aufgezeigt.

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Reduzieren Sie Risiken mit Turbit

KI-Leistungs-
Überwachung

Die Leistungsoptimierung mit Kontrollwerten und Schwellenwerten ist eine zeitaufwändige Herausforderung. Außerdem führt diese Schwellenanalyse zu einem Kompromiss zwischen "Zuverlässigkeit" und "Fehlalarmen". Turbit ML Power löst diesen Kompromiss. Erhalten Sie präzise Analysen, wenn es Zeit zum Handeln ist.

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KI-Großkomponenten-Überwachung 

Turbit deckt in Rohdaten verborgene Muster auf, die technischen Problemen von Hauptkomponenten Monate vorausgehen, bevor sie auftreten. Mit detaillierten Analysen von Turbit AI erhalten Sie alle Informationen, die Sie benötigen, um plötzliche Ausfälle zu verhindern.

Turbit-KI-Infrastruktur

 

Die 4 Schritte der vollautomatischen und sich selbst verbessernden vorbeugenden Wartungsinfrastruktur von Turbit.

1. Datentechnik

  • Bereitstellung einer gründlichen Ursachenanalyse

   

  • Vorbereitung von Videoanalysen für eine bessere Kommunikation

  • Dashboards für Flottenzustand, Datenqualität und Modellleistung

  • Bereitstellung einer gründlichen Ursachenanalyse

   

  • Vorbereitung von Videoanalysen für eine bessere Kommunikation

  • Dashboards für Flottenzustand, Datenqualität und Modellleistung

  • Bereitstellung einer gründlichen Ursachenanalyse

   

  • Vorbereitung von Videoanalysen für eine bessere Kommunikation

  • Dashboards für Flottenzustand, Datenqualität und Modellleistung

2. Anomalieerkennung

  • Bereitstellung einer gründlichen Ursachenanalyse

   

  • Vorbereitung von Videoanalysen für eine bessere Kommunikation

  • Dashboards für Flottenzustand, Datenqualität und Modellleistung

  • Bereitstellung einer gründlichen Ursachenanalyse

   

  • Vorbereitung von Videoanalysen für eine bessere Kommunikation

  • Dashboards für Flottenzustand, Datenqualität und Modellleistung

  • Bereitstellung einer gründlichen Ursachenanalyse

   

  • Vorbereitung von Videoanalysen für eine bessere Kommunikation

  • Dashboards für Flottenzustand, Datenqualität und Modellleistung

3. Klassifizierung

  • Bereitstellung einer gründlichen Ursachenanalyse

   

  • Vorbereitung von Videoanalysen für eine bessere Kommunikation

  • Dashboards für Flottenzustand, Datenqualität und Modellleistung

  • Bereitstellung einer gründlichen Ursachenanalyse

   

  • Vorbereitung von Videoanalysen für eine bessere Kommunikation

  • Dashboards für Flottenzustand, Datenqualität und Modellleistung

  • Bereitstellung einer gründlichen Ursachenanalyse

   

  • Vorbereitung von Videoanalysen für eine bessere Kommunikation

  • Dashboards für Flottenzustand, Datenqualität und Modellleistung

4. Rückmeldung

  • Bereitstellung einer gründlichen Ursachenanalyse

   

  • Vorbereitung von Videoanalysen für eine bessere Kommunikation

  • Dashboards für Flottenzustand, Datenqualität und Modellleistung

  • Bereitstellung einer gründlichen Ursachenanalyse

   

  • Vorbereitung von Videoanalysen für eine bessere Kommunikation

  • Dashboards für Flottenzustand, Datenqualität und Modellleistung

  • Bereitstellung einer gründlichen Ursachenanalyse

   

  • Vorbereitung von Videoanalysen für eine bessere Kommunikation

  • Dashboards für Flottenzustand, Datenqualität und Modellleistung

*NN: Neutrale Netzwerke

   Umschulung NN   

   Fehlerdatenbank   

Turbit-Copilot

 
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Fehlermodusvorhersage

 
  • Vorhersage der Fehlerarten, Grundursachen und möglichen Lösungen mit KI

  • Individuelle Handlungsstränge und Erklärungen je nach Grundursache

  • Alle verfügbaren Daten sind Eingabedaten für die Fehlermöglichkeitsvorhersage

 
 
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Relevanzvorhersage

 
  • Relevanzvorhersage jeder Warnung

  • Alle Benutzer und Turbits Kundenerfolgsingenieure kennzeichnen die Daten

  • Alle verfügbaren Daten sind Eingabedaten für die Relevanzvorhersage

 
 
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Ereignisähnlichkeit

 
  • Zeigt ähnliche Ereignisse derselben Windkraftanlage und desselben Windparks an, wenn Turbit eine neue Warnung sendet

  • Der Similar Event Score wird aus Rohdaten und Daten von Turbit-Modulen und KPIs in der Produktion erstellt

 
 
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PDF AI Reader (Betaversion)

 
  • AI PDF-Klassifizierung und Inhaltsextraktion

 

  • Überwachung, Alarmierung und Statistik über die Vollständigkeit von Dokumenten und Serviceberichten

 

  • Warnungen bei abnormalen Ölanalysedaten oder unvollständigen Wartungsprotokollen

 
 
 
 
 

Turbit-Partner-Ökosystem

Finanziell

Institutionen

 

Hardware
Partner

 

Wind  Software Anbieter

Technisch

Betreiber

 

Versicherungen

 

Service
Partner

 
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Mit den Lösungen von Turbit und der unkomplizierten Zusammenarbeit erhalten wir einen viel besseren Überblick über unsere Assets. Ein echter Mehrwert für die technische Betriebsführung und  Asset Management..

Oliver Kayser ~ SAB WindTeam

Wie man starten kann

Verbinden Sie Ihren Operations-Software-Stack mit Turbit oder laden Sie SCADA-Daten hoch.

Buchen Sie eine Demo mit Turbit und erfahren Sie, wie Best Practices im maschinellen Lernen in der technischen Betriebsführung eingesetzt werden können.

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