Siemens Gamesa社は風力発電の市場投入時間を短縮

Computer Vision on Microsoft Azureによるタービンブレード製造の効率化
IBM Consulting
読了時間:8分

Siemens Gamesa Renewable Energyは世界中の何百万人もの人々にクリーンなエネルギーを生み出す風力タービンを製造しています。

グリーン・エネルギー革命をリードするために、容量を増やすことを目標にしていますが、人手による工程でミスが発生し、タービンブレードの生産が遅れました。

製造を加速するため、Siemens Gamesa社はIBM Consultingと協業し、Microsoft Azure上に機械学習(ML)ソリューションを構築しました。このソリューションでは、レーザー・グリッドを使用して、各ファイバーガラス層を正確に配置する場所を正確に示します。

この新しいソリューションには、Computer VisionやML、エッジコンピューティング、モノのインターネット(IoT)など、複数のテクノロジーが関連しています。 Siemens Gamesa社は、IBMコンサルティングの専門家を自社の Digital Ventures LabsExternal Link(DVL)と協力させることで、構想を短期間のうちに段階的に立ち上げ、工場に導入するのに必要な機能を手に入れました。

新しい生産システムでROIを最大化

2.5

実際のブレードでテストを行いながら、全員がシームレスに協力し、IBMはその場でコードを変更することもできました。 このプロジェクトは紛れもなく成功し、IBMはSiemens Gamesa社にとって完璧なパートナーです。
Finn Mainstone
Senior Product Manager, Siemens Gamesa Renewable Energy, S.A.

すべての人のための再生可能エネルギー

Siemens Gamesa社は現在、デンマークのオールボーにある製造ラインの1つで、技術者がグラスファイバーからタービン・ブレードを鋳造する際に、このデータ・ドリブンな製造ソリューションを使用しています。

Siemens Gamesa社のシニア・プロダクト・マネージャーであるフィン・メインストーン氏は、次のように説明しています。「各タービン・ブレードは、当社のエンジニアによって正確な仕様に合わせてカスタム設計されており、製造プロセス中の欠陥は、複雑でコストと時間のかかる修正をもたらす可能性があります。 このような事態を避けるため、私たちのチームは各ブレードの上に表示されたレーザー・グリッドを見て、各ファイバーグラス層を配置する場所を正確に示しています。 さらに、ブレード表面のエラーや異常を検知すると、即座にアラートが表示されるようになりました」

と続けます。「工場内のIoT接続カメラと、Microsoft Azureで管理されたエッジでの機械学習モデルによる継続的な分析のおかげで、技術者はより速く、より正確に各ブレード層を配置できるようになりました。 その結果、材料の誤配置による製造ミス率を低減し、生産ラインの円滑な稼働を維持しています。 実際、ソリューションをグローバルに展開すると、ベスト・プラクティスを共有しやすくなります。 これにより、フランスのル・アーヴルのような新しくオープンした工場のチームの学習曲線が短くなり、スループットを向上させ、より多くのお客様の注文を受け入れ、世界中のより多くの人々にグリーンエネルギーの恩恵をもたらすことができます。」

風力タービンブレードで働く女性
Azureベースの生産システムの回収期間は約2年半を見込んでいます。 また、機能を追加して副次的なメリットを得られるようになれば、ビジネス・ケースも改善されていくと考えています。
Kenneth Lee Kaser
Senior Vice President of Operations – Offshore, Siemens Gamesa Renewable Energy, S.A.

欠陥が生産性を低下させる

ブレード工場で2人の従業員がノート・パソコンを使用して会議

タービン・ブレードの空力形状は効率的な発電のために重要で、各ブレードの製作には高度な技能が必要です。 「最新のSG 14-222 DDタービンのブレードは長さが108メートルですが、ほとんどすべて手作業で作られています。」とメインストーン氏は述べています。 「それぞれのブレードは注文に応じて作られているので、私たちのチームは組み立てラインの作業員というより、家具を作る職人のようなものです。 しかし、人手によるプロセスと同様に、ヒューマン・エラーのリスクは常に存在します。」

Siemens Gamesaは厳格な品質保証プロセスを有しており、タービン・ブレードは製造の最終段階で検査および修理されます。 例えば、ガラス繊維の破片が誤って置かれたり、異物の上に置かれたりすると、ブレードの影響を受ける部分が切り取られて交換されます。これはまれですが、コストがかかります。

ブレードを再加工するたびにコストが上昇し、各期間に生産できるブレードの数が制限されます」 とメインストーンは続けます。 「当社のマージンとスループットに対するこの追加的なプレッシャーは、競争の激しい市場では困難な課題です。 世界的に風力発電の需要が高まっており、当社のスループットを向上させることで、新たな機会を獲得し、ビジネスを拡大することが容易になると考えていました。 私たちの目標を達成するために、私たちは技術者がピンポイントの正確さで迅速に作業できるようにする方法を探しました」。

IBMは、アイデアの改良に多大な時間とリソースを費やしました。 このプロセスは、新しいソリューションの最適な設計と構成を決定する上で非常に貴重でした。
Finn Mainstone
Senior Product Manager, Siemens Gamesa Renewable Energy, S.A.

業界専門家の招聘

Siemens Gamesa社は、グローバルな事業活動にさらなる標準化と効率化をもたらす新たなデジタル機能を構築するため、変革の専門家からなる社内チーム「デジタル・ベンチャー・ラボ」を結成しました。 DVLの最初のプロジェクトの一つは品質管理システムで、これはレーザー・グリッドを使って、生産中にファイバーグラスの層をどこに置くかをチームに示しました。 しかし、このシステムでは製造工程の欠陥を検出することができず、運用には多大な労力と繰り返しの手操作による介入が必要でした。

チームに視覚的な合図を与えることで、正しい方向に進んでいると確信しました。そして、品質管理システムをインテリジェントな自動化で強化することで、プロセスを向上させる大きな可能性を見出したのです」と、メインストーン氏は振り返ります。

IBMのシニア・マネージング・コンサルタント兼プロジェクト・リーダーであるメラニー・ベックは「Siemens Gamesaチームは野心的なアイデアを持っていました。各製造ステーションの上にカメラの配列を設置し、コンピューター・ビジョンとMLモデルを使用して各層の配置をリアルタイムで検証するというものです。」と続けました。

SGREブレード工場
機械学習の強力な能力と徹底したクラウド・エンジニアリングの実践により、IBMはすべてのニーズを満たすソリューションの構築を支援してくれました。
Finn Mainstone
Senior Product Manager, Siemens Gamesa Renewable Energy, S.A.
外に並んだSGREブレード

DVLは、目標とするソリューションの詳細な概略図を作成し、ビジョンを実現するパートナーを探しました。 「厳しい入札プロセスを通じて、IBM Conslutingは常にリーダーとして際立っていました」とメインストーン氏は言います。 「1カ月に及ぶ綿密な話し合いの中で、IBMは、専門知識、熱意、深い専門知識を持ったスタッフで構成された当社の概要と完全に一致した強力な提案をしました。」

彼は続けて「IBMは、私たちのアイデアに磨きをかけるために、多大な時間とリソースを割いてくれました。 このプロセスは、新しいソリューションの最適な設計と構成を決定する上で非常に貴重でした。 例えば、非常に高価で高解像度のカメラを少数配置するか、または安価で低解像度のカメラを多数配置するかを決定する必要がありました。 IBMは、さまざまなハードウェアおよびソフトウェア・オプションのメリットとデメリットを特定し、ニーズを満たすバランスのとれたアプローチを提案してくれました。」

契約には含まれていませんでしたが、IBMは私たちの工場のエッジコンピューティング・システムを構成するために、特別な努力を払ってくれました。 また、新型コロナウイルス感染症が発生した際には、IBM ConsultingがIBM Garage Methodologyをリモートワークに迅速に対応させてくれたので、軌道に乗ることができました。
Finn Mainstone
Senior Product Manager, Siemens Gamesa Renewable Energy, S.A.

リアルタイムのフィードバックの提供

IBM ConsultingはDVLと協業し、Siemens Gamesa社が頻繁な反復開発サイクルを用いてプロジェクトを迅速に推進できるよう支援しました。 IBM Garage™ Methodologyの支援により、2つのチームは大量の複雑な作業を非常に短い期間に圧縮しました。 Siemens Gamesaは、わずか数カ月の間に、設計からプロトタイピングへと移行し、オールボルグの工場で使用するMVP(minimum viable product)のデプロイメントを行いました。

「入札の際には、長さ97mの白いブレードの上で、グラスファイバーの白いエッジを最小限のレイテンシーで検出する能力など、非常に具体的な要件を設定しました」とメインストーンは説明します。 「機械学習の強力な能力と徹底したクラウドエンジニアリングの実践により、IBMはすべてのニーズを満たすソリューションの構築を支援してくれました。 契約には含まれていませんでしたが、IBMは私たちの工場のエッジコンピューティング・システムを構成するために、特別な努力を払ってくれました。 また、新型コロナウイルス感染症が発生した際には、IBM ConsultingはIBM Garage Methodologyをリモートワークに迅速に対応させてくれたので、軌道に乗ることができました。」

CADタービンの図面をコンピューター画面で見る女性
洋上風力タービン

Microsoft Azure IoT Edgeプラットフォーム上で動画を処理することで、同社は大量の非構造化データに高度なMLモデルをリアルタイムに適用し、レーザー・グリッド・システムを利用して工場チームにフィードバックを提供することができます。 この新しいソリューションはMicrosoft Azure上に構築されているため、Siemens Gamesa社は、このミッションクリティカルなデジタルサービスが、Siemens Gamesaの厳しい企業IT基準に沿った堅牢な高可用性クラウド機能により、24時間365日スムーズに稼働するように設計されているという安心感を得ることができます。

Siemens Gamesa社はビジネスの多くの部分でMicrosoftソリューションを幅広く使用しているため、このプロジェクトにMicrosoft Azureを選択するのは自然な選択でした」とメインストーンはコメントしています。 「最初から、私たちはMicrosoft Azureプラットフォームに関するIBM Consultingチームの知識と専門知識に非常に感銘を受けています。 IBMは、Microsoft Azure Machine Learning、Microsoft Azure DevOps、Microsoft Azure IoT Edgeなどのコンポーネントを含むMicrosoft Azureの可能性を最大限に活用するためのスキルと経験を提供してくれました。

最初から、私たちはMicrosoft Azureプラットフォームに関するIBMコンサルティング・チームの知識と専門知識に非常に感銘を受けています。 IBMは、Microsoft Azureの可能性を最大限に活用するためのスキルと経験を提供してくれました。
Finn Mainstone
Senior Product Manager, Siemens Gamesa Renewable Energy, S.A.

新規工場の迅速な立ち上げ

大型屋内風力タービン保管施設の通路を見下ろす女性

この新しいソリューションは非常に汎用性が高いため、Siemens Gamesa社は新しい機能を容易に追加できます。 「私たちは最近、IBMが作った機械学習モデルに、自分たちで開発したモデルを加えました」 とメインストーンは述べています。 「この新しい機能は、金型内の工具や破片などの異物を検出し、それらを取り除くようチームに事前に警告します。これにより、コストのかかる修復作業をさらに下流で行う必要がなくなります。」

オールボルグの1生産ラインでのパイロット・プロジェクトの大きな成功を受けて、Siemens Gamesaは新しい製造ソリューションの全社的展開を目標としています。

ベックはさらに付け加えます。「Siemens Gamesaは、Microsoft Azure上にソリューションのコアを構築し、IBM Consulting AI@Scaleベスト・プラクティスを活用したため、スケールアウトは非常に簡単でコスト効率に優れています。 導入が完了すると、Siemens Gamesaはコストを削減し、利益を保護しながら、生産プロセスの品質と一貫性を大幅に向上させると予測されます。」

プロジェクトの次のフェーズでは、Siemens Gamesaがソリューションを拡張して、オールボルグのすべての製造ライン、フランスのル・アーヴルの工場、および英国のハルの工場をカバーする予定です。 さらに先を見据えて、同社は世界中のすべての工場このソリューションを実装するというアイデアを模索しています。

Azureベースの生産システムの回収期間は約2年半になると予想しています」 とSiemens Gamesaのオペレーション担当上級副社長であるケネス・リー・ケーサー氏は述べています。 「そして、機能を追加し、副次的なメリットを得られるようになれば、ビジネス・ケースも改善されていくと考えています。」

「このような意思決定支援システムがあれば、新しい工場を開設する際に、新しい生産チームのトレーニングに必要な時間が大幅に短縮され、市場投入までの時間が短縮され、大きなメリットがもたらされます。」とメインストーンは結論づけています。 「IBM Conslutingは最も信頼できるパートナーの1社です。 Siemens Gamesaは次世代の再生可能エネルギー技術を世界中のお客様に提供する準備ができており、私たちはビジネス全体に製造ソリューションを展開する際にIBMと協力することを楽しみにしています。」

Wind turbine Siemens Gamesa Renewable Energy, S.A. logo

Siemens Gamesa Renewable Energy, S.A.について

Siemens GamesaExternal Linkは、再生可能エネルギー業界における世界的な技術リーダーです。 風力タービンの開発、製造、据付、保守を専門とし、1980年以降、持続可能なエネルギーへの世界的な移行を支援してきました。 Siemens Gamesaは、自然エネルギー分野の重要なプレイヤーであり革新的なパイオニアとして、世界75カ国で107GW以上の発電容量を設置しています。

ソリューション・コンポーネント
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Siemens GamesaExternal Linkは、再生可能エネルギー業界における世界的な技術リーダーです。 風力タービンの開発、製造、据付、保守を専門とし、1980年以降、持続可能なエネルギーへの世界的な移行を支援してきました。 Siemens Gamesaは、自然エネルギー分野の重要なプレイヤーであり革新的なパイオニアとして、世界75カ国で107GW以上の発電容量を設置しています。

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