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2024年

ヴェスタス(Vestas)

MicrosoftとAI強化学習パートナーシップでウェイクステアリング最適化を実現し、風力タービンのエネルギー捕捉効率を向上。120GW以上のデータを処理するAI IoTプラットフォーム「Scipher」で予知保全を実施し、ダウンタイム20%削減・保全コスト15%削減を達成。

企業規模大企業(1,000名〜)
地域海外
導入段階全社展開
使用ツールScipher(AI IoTプラットフォーム)、Azure Machine Learning、minds.ai DeepSim強化学習

背景・課題

世界最大の風力タービンメーカーとして、6大陸17か国で約25,000基のタービンを管理し、ウェイク効果によるエネルギー損失の最小化と保全最適化が課題だった。

取り組み内容

Microsoftとmind.aiの連携でAzure高性能コンピューティング上にDeepSim強化学習プラットフォームを構築し、タービンのウェイクステアリング最適化を実現。業界最大の120GW以上のデータを処理するScipherプラットフォームで振動・温度・出力データを分析し予知保全を実施。

成果・効果

ダウンタイム20%削減、保全コスト15%削減、120GW以上のデータ処理

AI強化学習によるウェイクステアリング最適化で従来失われていたエネルギーの捕捉に成功。Scipherでダウンタイム20%削減・保全コスト15%削減を達成。HPCwire 2021 Editor's Choice Award受賞。

教訓・ポイント

強化学習(Reinforcement Learning)は風力のような複雑な物理シミュレーションに適合し、1週間で最小限のプロダクトが完成する俊敏性を示した。業界最大のデータセットが予知保全AIの精度を決定。

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