Siemens Gamesa riduce il time-to-market per l'energia eolica

Migliorare l' efficienza della produzione pale di turbina con Computer Vision on Microsoft Azure
IBM Consulting
Tempo di lettura 8 minuti

Siemens Gamesa Renewable Energy costruisce turbine eoliche che generano energia pulita per milioni di persone in tutto il mondo.

Per portare avanti la rivoluzione legata alla green energy, l'azienda punta ad aumentare notevolmente la capacità, ma i processi manuali soggetti ad errori hanno rallentato la produzione di pale di turbina.

Per accelerare la produzione, Siemens Gamesa ha stretto una partnership con IBM Consulting per una soluzione di ML (machine learning) su Microsoft Azure — utilizzando una griglia laser che indica esattamente dove collocare ogni strato di vetroresina con precisione millimetrica.

La nuovo soluzione implica molteplici tecnologie, tra cui Computer Vision, ML, edge computing e IoT (Internet of Things). Coinvolgendo esperti di IBM Consulting a collaborare con i suoi DVL (Digital Ventures Labs)Link esterno, Siemens Gamesa ha acquisito le capacità necessarie per far decollare rapidamente le sue idee, dal tavolo da disegno al reparto produzione.

Il nuovo sistema di produzione prevede un ROI (ritorno sull'investimento) entro

2,5

anni e mezzo

Tutti hanno lavorato insieme, testando la soluzione su una pala reale e IBM ha addirittura apportato modifiche al codice in corso d'opera. Il progetto è stato un successo indiscusso e IBM è il partner perfetto per Siemens Gamesa.
Finn Mainstone
Senior Product Manager, Siemens Gamesa Renewable Energy, S.A.

Energia rinnovabile per tutti

Siemens Gamesa ora sta utilizzando la sua soluzione di produzione data-driven in una delle sue linee di produzione ad Aalborg, Danimarca, dove i tecnici lavorano su pale di turbina in vetroresina.

Finn Mainstone, Senior Product Manager di Siemens Gamesa, spiega: “Ogni pala di turbina viene progettata in modo personalizzato dai nostri ingegneri, in base a precise specifiche, e qualsiasi difetto durante il processo di produzione industriale può portare a correzioni complesse, costose e impegnative in termini di tempo. Per evitare questa situazione, i nostri team visualizzano una griglia laser sopra ogni pala, che mostra esattamente dove collocare ogni strato di vetroresina. Ora possono ricevere alert immediati se la soluzione rileva eventuali errori o anomalie nella superficie della pala.”

Continua: “Grazie alle telecamere connesse all'IoT nella nostra fabbrica e all'analisi continua che utilizza modelli di machine learning sull'edge, tutto gestito in Microsoft Azure, i nostri tecnici possono collocare ogni strato della pala con maggiore velocità e accuratezza. Come risultato, siamo sulla buona strada per ridurre i tassi di errore in fase di realizzazione causati da materiale mal posizionato, il che consente di mantenere operative le nostre linee di produzione, senza intoppi. In effetti, una volta presentata la soluzione a livello globale, saremo in grado di condividere meglio le best practices. In questo modo, si ridurrà la curva di apprendimento per i team nelle fabbriche appena aperte, come ad esempio a Le Havre, in Francia — e sarà possibile aumentare notevolmente il nostro volume di produzione, accettare un numero maggiore di ordini dai clienti e portare i benefici dell'energia sostenibile in più punti del mondo.”

Donna al lavoro su una pala di turbina eolica
Prevediamo un periodo di recupero dell'investimento di circa due anni e mezzo per il nostro sistema di produzione basato su Azure. E prevediamo anche che il business case si consolidi sempre più man mano che aggiungiamo altre funzionalità e riscontriamo ulteriori vantaggi.
Kenneth Lee Kaser
Senior Vice President of Operations – Offshore, Siemens Gamesa Renewable Energy, S.A.

I difetti compromettono la produttività

Due lavoratori comunicano con un laptop in una fabbrica di pale

Il profilo aerodinamico delle pale della turbina è fondamentale per una produzione di energia efficiente e la costruzione di ogni pala implica un lavoro estremamente qualificato. “Anche se le nostre pale per la nuovissima turbina SG 14-222DD sono lunghe 108 metri, sono ancora costruite pressoché interamente a mano,” dichiara Mainstone. “Poiché ogni pala viene costruita su ordinazione, i nostri team sono più simili ad artigiani che costruiscono un mobile che ad operai di una catena di montaggio. Ma, come con qualsiasi processo manuale, è sempre presente il rischio di errore umano.”

Siemens Gamesa ha un rigoroso processo di controllo qualità e le pale delle turbine vengono esaminate e riparate durante le fasi finali della produzione. Ad esempio, se un pezzo di vetroresina viene posizionato in modo errato o adagiato su un corpo estraneo, la sezione interessata della pala viene tagliata e sostituita — un'eventualità rara ma costosa.

“Ogni volta che correggiamo una pala, aumentano i costi e si riduce il numero di pale che siamo in grado di produrre in quel momento,” continua Mainstone. “Questa pressione addizionale sui nostri margini e sul nostro volume di produzione, in un mercato molto competitivo, è una sfida ardua . La richiesta globale di energia eolica è in aumento e noi sapevamo che un aumento del nostro volume di produzione ci avrebbe consentito di cogliere più facilmente queste nuove opportunità e far crescere il business. Per raggiungere i nostri obiettivi, abbiamo cercato di mettere i nostri tecnici nelle condizioni di lavorare rapidamente, con precisione millimetrica.”

IBM ha dedicato molto tempo e risorse per aiutarci a perfezionare le nostre idee. Questo processo è stato estremamente prezioso quando si è trattato di determinare la progettazione e la configurazione ideali per la nuova soluzione.
Finn Mainstone
Senior Product Manager, Siemens Gamesa Renewable Energy, S.A.

Coinvolgere esperti di settore

Per creare nuove funzionalità digitali che aggiungano maggiore standardizzazione ed efficienza alle sue attività globali, Siemens Gamesa ha costituito un team interno di specialisti della trasformazione: il Digital Ventures Lab (DVL). Uno dei primi progetti del DVL è stato un sistema di controllo qualità che utilizzava una griglia laser per mostrare ai team dove collocare strati di vetroresina durante la produzione. Tuttavia, il sistema non poteva rilevare difetti durante il processo di produzione industriale e, per funzionare, richiedeva un intervento manuale significativo e ripetitivo.

“Sapevamo di essere sulla strada giusta fornendo ai nostri team i visual,” Mainstone ricorda, “e abbiamo compreso come migliorare i nostri processi aumentando il sistema di controllo qualità con l'automazione intelligente.”

Melanie Beck, Senior Managing Consultant e Project Lead presso IBM, continua, “il team di Siemens Gamesa aveva un'idea ambiziosa: montare una serie di videocamere su ogni stazione di produzione industriale e convalidare il posizionamento di ogni strato in tempo reale utilizzando Computer Vision e modelli ML.”

Fabbrica di pale SGRE
Con la potenza del machine learning e grazie al cloud engineering, IBM ha aiutato a creare una soluzione che soddisfa tutte le nostre esigenze.
Finn Mainstone
Senior Product Manager, Siemens Gamesa Renewable Energy, S.A.
Pale SGRE allineate all'esterno

Il DVL ha creato uno schema dettagliato della sua soluzione e ha cercato un partner per realizzare la sua visione. “Nel corso della fase di gara, IBM Consulting si è sempre distinta come leader,” afferma Mainstone. “Durante un mese di discussioni approfondite, IBM ha sviluppato una valida proposta, che era pienamente in linea con le nostre direttive e gestita da personale con esperienza, entusiasmo e profonde competenze in materia.”

Continua: “IBM ha dedicato una quantità significativa di tempo e risorse per aiutarci a perfezionare le nostre idee. Questo processo è stato estremamente prezioso quando si è trattato di determinare la progettazione e la configurazione ideali per la nuova soluzione. Ad esempio, abbiamo dovuto decidere se distribuire un piccolo numero di videocamere ad alta risoluzione, molto costose o un gran numero di videocamere a bassa risoluzione, a bassa risoluzione. IBM ci ha aiutato a identificare i vantaggi e gli svantaggi delle varie opzioni hardware e software e ha ideato un approccio equilibrato che ha soddisfatto le nostre esigenze.”

Anche se non era previsto dal contratto, IBM si è prodigata per aiutarci a configurare i sistemi di edge computing nella nostra fabbrica. E quando si è diffuso il COVID-19, IBM Consulting ha rapidamente adattato la sua metodologia IBM Garage per il lavoro da remoto, il che ci ha aiutato a rimanere sulla pista giusta.
Finn Mainstone
Senior Product Manager, Siemens Gamesa Renewable Energy, S.A.

Dare un feedback in tempo reale

Collaborando con il DVL, IBM Consulting ha aiutato Siemens Gamesa a far progredire rapidamente il progetto, utilizzando cicli di sviluppo iterativo. Coadiuvati dalla metodologia IBM Garage™, i due team hanno affrontato una grande mole di lavoro in un periodo di tempo molto breve. Nel giro di pochi mesi, Siemens Gamesa è passata dalla progettazione alla creazione di prototipi e alla distribuzione di un MVP (Minimum viable product) per la sua fabbrica di Aalborg.

“Abbiamo stabilito requisiti molto specifici durante la fase di gara, ad esempio la capacità di rilevare i bordi bianchi dei fogli di vetroresina su una pala bianca della lunghezza di 97 metri con una latenza minima,” spiega Mainstone. “Grazie alle capacità di machine learning e mediante il cloud engineering, IBM ha aiutato a creare una soluzione in grado di soddisfare tutte le nostre esigenze. Anche se non era previsto dal contratto, IBM si è prodigata per aiutarci a configurare i sistemi di edge computing nella nostra fabbrica. E quando si è diffuso il COVID-19, IBM Consulting ha adattato la sua metodologia IBM Garage per il lavoro da remoto, il che ci ha aiutato a rimanere sulla pista giusta.”

Donna che visualizza il disegno CAD di una turbina su uno schermo di computer
Turbine eoliche in alto mare

Grazie al video processing su Microsoft Azure IoT Edge, l'azienda può applicare modelli ML avanzati a grandi quantità di dati non strutturati in tempo reale e utilizzare il sistema a griglia laser con i team in fabbrica. Poiché la nuova soluzione si basa su Microsoft Azure, Siemens Gamesa sa che questo servizio digitale mission-critical è stato progettato per funzionare 24x7, grazie alle solide funzionalità HA (high-availability) del cloud, in linea con gli stringenti standard aziendali di Siemens Gamesa.

“Siemens Gamesa utilizza ampiamente soluzioni Microsoft, in molti settori dell'azienda, quindi, la scelta di Microsoft Azure per questo progetto è stata una scelta naturale,” commenta Mainstone. “Fin dall'inizio, siamo stati molto impressionati dalle conoscenze e dalle competenze del team di IBM Consulting per quanto riguarda la piattaforma Microsoft Azure. IBM ha messo a disposizione competenze ed esperienza per aiutarci ad utilizzare al meglio tutto il potenziale di Microsoft Azure, che include componenti quali Microsoft Azure Machine Learning, Microsoft Azure DevOps e Microsoft Azure IoT Edge."

Fin dall'inizio, siamo stati molto impressionati dalle conoscenze e dalle competenze del team di IBM Consulting per quanto riguarda la piattaforma Microsoft Azure. IBM ha messo a disposizione competenze ed esperienza per aiutarci ad utilizzare al meglio tutto il potenziale di Microsoft Azure.
Finn Mainstone
Senior Product Manager, Siemens Gamesa Renewable Energy, S.A.

Avviare nuove fabbriche più velocemente

Donna che percorre con lo sguardo una corsia in un grande stabilimento di immagazzinamento di turbine eoliche al chiuso

La nuova soluzione è estremamente versatile, il che significa che sarà facile per Siemens Gamesa aggiungere nuove funzionalità. “Abbiamo recentemente arricchito i modelli ML creati da IBM con un modello che abbiamo sviluppato autonomamente,” afferma Mainstone. “Questa nuova funzionalità rileva i corpi estranei, ad esempio strumenti e detriti nello stampo e invia alert in anticipo ai nostri team perché li rimuovano, aiutandoci ad evitare costosi lavori di riparazione nelle fasi successive.”

Basandosi sul grande successo del suo progetto pilota per una linea di produzione ad Aalborg, Siemens Gamesa punta a una distribuzione a livello aziendale della nuova soluzione di produzione industriale.

Beck aggiunge: “Poiché Siemens Gamesa ha incentrato la soluzione su Microsoft Azure e ha utilizzato le best practice di IBM Consulting AI@Scale, la scalabilità orizzontale è molto semplice ed economicamente vantaggiosa. Una volta completata la distribuzione, prevediamo che Siemens Gamesa migliori notevolmente la qualità e la coerenza dei suoi processi di produzione riducendo i costi e preservando i suoi margini.”

Nella fase successiva del progetto, Siemens Gamesa estenderà la soluzione per coprire tutte le sue linee di produzione industriale di Aalborg, la sua fabbrica di Le Havre, in Francia, e la sua fabbrica di Hull, nel Regno Unito. Guardando ancora più avanti, l'azienda sta considerando l'idea di implementare la soluzione in tutti suoi stabilimenti nel mondo.

“Prevediamo un periodo di recupero dell'investimento di circa due anni e mezzo per il nostro sistema di produzione basato su Azure,” afferma Kenneth Lee Kaser, Senior Vice President of Operations – Offshore presso Siemens Gamesa. “E prevediamo che il business case si consolidi sempre più, man mano che aggiungiamo altre funzionalità e riscontriamo ulteriori vantaggi secondari.”

“Con un sistema di supporto delle decisioni di questo tipo apporteremo enormi vantaggi all'apertura di nuovi stabilimenti, poiché si ridurrà drasticamente il tempo necessario per la formazione di nuovi team di produzione, abbattendo il time-to-market,” conclude Mainstone. “IBM Consulting è uno dei nostri partner più affidabili. Siemens Gamesa è pronta a mettere a disposizione dei clienti di tutto il mondo le tecnologie di energia rinnovabile di nuova generazione e non vediamo l'ora di collaborare con IBM mentre presentiamo la nostra soluzione di produzione in tutta l'azienda.”

Logo di Wind turbine Siemens Gamesa Renewable Energy, S.A.

Informazioni su Siemens Gamesa Renewable Energy, S.A.

Siemens GamesaLink esterno è un leader tecnologico globale nel settore dell'energia rinnovabile. Specializzandosi nello sviluppo, produzione, installazione e manutenzione di turbine eoliche, l'azienda ha supportato la transizione globale verso l'energia sostenibile sin dagli anni '80. Protagonista e pioniere innovativo nel settore delle energie rinnovabili, Siemens Gamesa ha installato oltre 107 GW di capacità di generazione in 75 paesi in tutto il mondo.

Componenti della soluzione
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Informazioni su Siemens Gamesa Renewable Energy, S.A.

Siemens GamesaLink esterno è un leader tecnologico globale nel settore dell'energia rinnovabile. Specializzandosi nello sviluppo, produzione, installazione e manutenzione di turbine eoliche, l'azienda ha supportato la transizione globale verso l'energia sostenibile sin dagli anni '80. Protagonista e pioniere innovativo nel settore delle energie rinnovabili, Siemens Gamesa ha installato oltre 107 GW di capacità di generazione in 75 paesi in tutto il mondo.

Componenti della soluzione