A Siemens Gamesa reduz o prazo de lançamento no mercado com energia eólica
Aprimorando a eficiência da fabricação de pás de turbina com Computer Vision no Microsoft Azure

A Siemens Gamesa Renewable Energy constrói turbinas eólicas que geram energia limpa para milhões de pessoas no mundo.

Para liderar a revolução da energia verde, a empresa pretende aumentar a capacidade, mas os processos manuais levaram a erros que retardaram a produção de pás de turbinas.

Para acelerar a fabricação, a Siemens Gamesa fez uma parceria com a IBM Consulting para criar uma solução de aprendizado de máquina (ML) no Microsoft Azure utilizando uma grade de laser para mostrar exatamente onde posicionar cada camada de fibra de vidro com precisão na identificação.

A nova solução envolve várias tecnologias, incluindo Computer Vision, ML, computação de borda e Internet das Coisas (IoT). Com o envolvimento dos especialistas da IBM Consulting para trabalhar com seu próprio Digital Ventures Labs (DVL), a Siemens Gamesa ganhou os recursos necessários para tirar rapidamente suas ideias da prancheta e aplicá-las no chão de fábrica.

ROI mais rápido

 

Novo sistema de fabricação espera ROI total em 2,5 anos

Todos trabalharam perfeitamente juntos enquanto testamos a solução em uma pá real, e a IBM chegou a fazer alterações no código em tempo real. O projeto foi um sucesso incontestável, e a IBM é a parceira perfeita para a Siemens Gamesa. Finn Mainstone Senior Product Manager Siemens Gamesa Renewable Energy, S.A.
Energia renovável para todos

Agora, a Siemens Gamesa está usando sua solução de fabricação acionada por dados em uma de suas linhas de produção em Aalborg, Dinamarca, onde os técnicos fazem as pás de turbina com fibra de vidro.

Finn Mainstone, gerente sênior de produtos da Siemens Gamesa, explica: "Toda pá de turbina é personalizada por nossos engenheiros de acordo com especificações precisas, e quaisquer defeitos durante o processo de fabricação podem resultar em correções complexas, caras e demoradas. Para evitar essa situação, nossas equipes veem uma grade de laser sobre a parte superior de cada lâmina que mostra exatamente onde colocar cada camada da fibra de vidro. O mais importante é que agora eles podem receber alertas imediatos se a solução detectar qualquer erro ou anormalidade na superfície da lâmina."

Ele continua: "graças às câmeras conectadas à IoT em nossa fábrica e análise contínua com modelos de aprendizado de máquina na borda, tudo gerenciado no Microsoft Azure, nossos técnicos podem aplicar as camadas de lâmina com maior velocidade e precisão. Como resultado, estamos caminhando no sentido de reduzir as taxas de erro de fabricação causadas por material colocado em local errado, o que ajuda a manter nossas linhas de produção funcionando sem problemas. Na verdade, quando implementarmos a solução globalmente, poderemos compartilhar melhor as melhores práticas. Isto reduzirá a curva de aprendizado das equipes em nossas fábricas recém-inauguradas, como Le Havre, na França, e nos permitirá aumentar a produtividade, aceitar mais pedidos de clientes e levar os benefícios da energia verde para mais pessoas no mundo todo.”

Esperamos um período de retorno do investimento de cerca de dois anos e meio para o nosso sistema de produção baseado no Azure. E esperamos que o business case fique cada vez melhor quando formos adicionando mais funcionalidades e tendo mais benefícios secundários. Kenneth Lee Kaser Senior Vice President of Operations – Offshore, Siemens Gamesa Renewable Energy, S.A.
Os defeitos reduzem a produtividade

O perfil aerodinâmico das pás das turbinas é crucial para a geração eficiente de energia, e a construção de cada pá envolve um trabalho altamente especializado. “Embora as pás para a nossa mais nova turbina SG 14-222DD tenham 108 metros de comprimento, ainda assim são construídas quase inteiramente à de forma manual”, esclarece Mainstone. “Como cada lâmina é feita sob encomenda, nossas equipes são mais uma espécie de artesãos construindo móveis do que trabalhadores de linha de montagem. No entanto, como em qualquer processo manual, há sempre o risco de erro humano.”

A Siemens Gamesa conta com um rigoroso processo de garantia da qualidade e as pás das turbinas são inspecionadas e reparadas durante os estágios finais de fabricação. Por exemplo, se um pedaço de fibra de vidro é colocado incorretamente ou colocado sobre um objeto estranho, a seção afetada da lâmina é cortada e substituída, uma ocorrência rara, mas onerosa.

"Cada vez que a pá é retrabalhada, ela aumenta nossos custos e limita o número de pás que podemos produzir em cada período", continua Mainstone. "Essa pressão extra sobre nossas margens e rendimento é um desafio difícil em um mercado altamente competitivo. A demanda global por energia eólica está em ascensão, e sabíamos que aumentar nosso rendimento facilitaria a captura dessas novas oportunidades e o crescimento dos negócios. Para alcançar nosso objetivo, procuramos uma maneira de preparar nossos técnicos para trabalharem rapidamente com muita precisão."

A IBM empregou tempo e recursos significativos para nos ajudar a refinar nossas ideias. Esse processo foi de enorme valor no que diz respeito a determinar o projeto e a configuração ideais para a nova solução. Finn Mainstone Senior Product Manager Siemens Gamesa Renewable Energy, S.A.
Chegada de especialistas do setor

Para desenvolver novos recursos digitais que trazem maior padronização e eficiência às suas atividades globais, a Siemens Gamesa formou uma equipe interna de especialistas em transformação: o Digital Ventures Lab. Um dos primeiros projetos do DVL foi um sistema de controle de qualidade, que usou uma grade de laser para mostrar às equipes onde aplicar as camadas de fibra de vidro durante a produção. No entanto, o sistema não conseguia detectar defeitos no processo de fabricação e exigia uma intervenção manual significativa e repetitiva para funcionar.

"Tínhamos confiança de que estávamos no caminho certo, apresentando indicadores visuais às nossas equipes", lembra Mainstone, "e vimos um grande potencial para aprimorar nossos processos aumentando o sistema de controle da qualidade com a automação inteligente".

Melanie Beck, consultora sênior de gestão e líder de projeto da IBM, continua: "a equipe da Siemens Gamesa teve uma ideia ambiciosa: montar um conjunto de câmeras acima de cada estação de fabricação e validar o posicionamento de cada camada em tempo real utilizando modelos de Computer Vision e ML".

Com grandes recursos em aprendizado de máquina e práticas completas de engenharia na nuvem, a IBM nos ajudou a construir uma solução que atende a todas as nossas necessidades. Finn Mainstone Senior Product Manager Siemens Gamesa Renewable Energy, S.A.

O DVL criou um esquema detalhado de sua solução alvo e buscou um parceiro para dar vida ao plano. "Durante o processo com uma proposta exigente, a IBM Consulting de forma constante como líder", diz Mainstone. "Durante um mês de discussões aprofundadas, a IBM desenvolveu uma proposta forte que estava totalmente alinhada com a nossa síntese e composta por pessoas com experiência, entusiasmo e profundo conhecimento do assunto."

Ele continua: "a IBM empregou tempo e recursos significativos para nos ajudar a refinar nossas ideias. Esse processo foi de enorme valor no que diz respeito a determinar o projeto e a configuração ideais para a nova solução. Por exemplo, tínhamos que decidir se implementaríamos um pequeno número de câmeras de alta resolução, mas muito caras, ou um grande número de câmeras de menor resolução, mas mais baratas. A IBM nos ajudou a identificar as vantagens e desvantagens das várias opções de hardware e software e criou uma abordagem equilibrada que atendeu às nossas necessidades."

Apesar de não fazer parte do contrato, a IBM foi além para nos ajudar a configurar os sistemas de computação de borda em nossa fábrica. E quando a COVID-19 explodiu, a IBM Consulting adaptou rapidamente sua IBM Garage Methodology para o trabalho remoto, e isso nos ajudou a continuar no caminho certo. Finn Mainstone Senior Product Manager Siemens Gamesa Renewable Energy, S.A.
Feedback em tempo real

Trabalhando com o DVL, a IBM Consulting ajudou a Siemens Gamesa a fazer o projeto avançar rapidamente utilizando ciclos de desenvolvimento frequentes e iterativos. Com a ajuda do IBM Garage™ Methodology, as duas equipes compactaram grandes quantidades de trabalho complexo em um curto período de tempo. Em questão de meses, a Siemens Gamesa passou do design para a prototipagem, depois para a implementação de um produto mínimo viável (MVP) para sua fábrica em Aalborg.

“Estabelecemos requisitos muito específicos durante o processo de licitação, como a capacidade de detectar as bordas brancas das chapas de fibra de vidro sobre uma pá branca de 97 metros de comprimento com latência mínima”, explica Mainstone. "Com grandes recursos em aprendizado de máquina e práticas completas de engenharia na nuvem, a IBM nos ajudou a construir uma solução que atende a todas as nossas necessidades. Apesar de não fazer parte do contrato, a IBM foi além para nos ajudar a configurar os sistemas de computação de borda em nossa fábrica. E quando a COVID-19 explodiu, a IBM Consulting adaptou rapidamente sua IBM Garage Methodology para o trabalho remoto, e isso nos ajudou a continuar no caminho certo."

Processando vídeo na plataforma Microsoft Azure IoT Edge, a empresa pode aplicar modelos avançados de ML a grandes quantidades de dados não estruturados em tempo real e usar seu sistema de grade de laser para dar feedback às equipes de fábrica. Como a nova solução é desenvolvida com base no Microsoft Azure, a Siemens Gamesa fica tranquila sabendo que esse serviço digital crítico foi projetado para funcionar sem problemas 24x7, graças aos robustos recursos de nuvem de alta disponibilidade em conformidade com os exigentes padrões de TI corporativa da Siemens Gamesa.

"A Siemens Gamesa utiliza amplamente as soluções da Microsoft em muitas partes do negócio, portanto, selecionar o Microsoft Azure para esse projeto foi uma escolha natural", comenta Mainstone. "Desde o início, ficamos extremamente impressionados com o conhecimento e a experiência da equipe da IBM Consulting sobre a plataforma Microsoft Azure. A IBM contava com as habilidades e a experiência para nos ajudar a aproveitar todo o potencial do Microsoft Azure, incluindo componentes como o Microsoft Azure Machine Learning, Microsoft Azure DevOps e Microsoft Azure IoT Edge."

Desde o início, ficamos extremamente impressionados com o conhecimento e a experiência da equipe da IBM Consulting sobre a plataforma Microsoft Azure. A IBM trouxe as habilidades e a experiência para nos ajudar a aproveitar todo o potencial do Microsoft Azure. Finn Mainstone Senior Product Manager Siemens Gamesa Renewable Energy, S.A.
Giro mais rápido das novas fábricas

A nova solução é extremamente versátil, o que significa que é fácil para a Siemens Gamesa adicionar novos recursos. "Recentemente, aumentamos os modelos de ML criados pela IBM com um modelo que desenvolvemos", diz Mainstone. "Essa nova capacidade detecta corpos estranhos, como ferramentas e detritos no molde, e alerta proativamente as nossas equipes para remover esses itens, e isto nos ajuda a evitar ter que fazer trabalhos de reparo dispendiosos mais para frente."

Com base no forte sucesso de seu projeto piloto para uma linha de produção em Aalborg, a Siemens Gamesa tem como objetivo implantar nova solução de fabricação em toda a empresa.

Beck acrescenta: “como a Siemens Gamesa construiu o núcleo da solução no Microsoft Azure e utilizou as melhores práticas da IBM Consulting AI @Scale, a escalabilidade ficou muito simples e econômica. Quando a implementação estiver concluída, prevemos que a Siemens Gamesa melhorará muito a qualidade e a consistência de seus processos de produção, reduzindo custos e protegendo suas margens.”

Na próxima fase do projeto, a Siemens Gamesa ampliará a solução para todas as suas linhas de produção em Aalborg, a fábrica em Le Havre, na França, e a fábrica em Hull, no Reino Unido. Para o futuro, a empresa está explorando a ideia de implementar a solução em todas as suas fábricas pelo mundo.

"Esperamos um período de retorno do investimento de cerca de dois anos e meio para o nosso sistema de produção baseado no Azure", revela Kenneth Lee Kaser, vice-presidente sênior de operações offshore da Siemens Gamesa. "E esperamos que o business case fique cada vez melhor quando formos adicionando mais funcionalidades e tendo mais benefícios secundários."

"Ter um sistema de suporte a decisões desse tipo trará grandes benefícios quando abrirmos novas fábricas, pois reduzirá drasticamente o tempo necessário para treinar novas equipes de produção, reduzindo o prazo de lançamento no mercado", conclui Mainstone. "A IBM Consulting é uma de nossas parceiras mais confiáveis. A Siemens Gamesa está pronta para levar a próxima geração de tecnologias de energia renovável para clientes em todo o mundo, e será um prazer trabalhar com a IBM durante a implementação da nossa solução de manufatura em toda a empresa".

Logotipo da Siemens Gamesa
Sobre a Siemens Gamesa Renewable Energy, S.A.

A Siemens Gamesa (link externo à ibm.com) é líder global em tecnologia no setor de energia renovável. Especializada no desenvolvimento, fabricação, instalação e manutenção de turbinas eólicas, a empresa vem trabalhando na transição global para a energia sustentável desde a década de 1980. A Siemens Gamesa é uma das principais empresas pioneiras e inovadoras no setor de energias renováveis, tendo instalado mais de 107 GW de capacidade de geração em 75 países em todo o mundo.

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Produzido nos Estados Unidos da América, maio de 2021.

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