Robotiikka ja fyysinen AI

Shanghai Electric hyödyntää tekoälyä kaasuturbiinien tuotannossa ja kunnossapidossa

mm
Lisää Unite.AI suosikkilähteisiisi Google-palvelussa

Shanghai Electric ilmoitti 10. marraskuuta 2026, että teollinen tekoäly tukee lapojen valmistusta, hitsausten tarkastusta ja elinkaaren aikaista kunnossapitoa yhtiön raskaan sarjan kaasuturbiiniliiketoiminnassa. Sen SIMPLE-alusta hyödyntää yli 60 turbiiniyksiköstä kerättyä dataa ja yhteensä yli miljoonaa käyttötuntia.

Ilmoituksessa yhdistyvät laitesuunnittelun asiantuntemus sekä tuotanto- ja käyttötiedot, ja tekoälyn käyttö laajenee komponenttien valmistuksesta käytössä olevien voimalaitosten palveluihin. Työssä vastataan kahteen raskaan sarjan turbiinien keskeiseen vaatimukseen: monimutkaisten osien tarkkaan koneistukseen ja luotettavaan toimintaan pitkien käyttöikien ajan. Näin valmistuksen laatu ja kunnossapitotiedot sisällytetään samaan laitteiden elinkaaristrategiaan.

Eri mallien lapojen tuotanto

Turbiinien lavat eroavat kooltaan, muodoltaan ja koneistusreitiltään, joten tuotantolaitteiden on pystyttävä käsittelemään monenlaisia komponentteja ja työvaiheita. Shanghai Electricin joustava tuotantolinja yhdistää tekoälypohjaisen konenäön, tuotannon digitaaliset kaksoset, älykkään aikataulutuksen ja robotiikan eri mallien tuotannon ja automaattiset asetusten vaihdot mahdollistavaksi kokonaisuudeksi.

Kolmiulotteinen konenäkö ja tekoäly tunnistavat satunnaisesti päällekkäin pinottujen lapojen aihiot ennen niiden poimimista ja asemointia. Shanghai Electricin mukaan poimintatarkkuus on yli 99,99 %. Prosessin tässä vaiheessa ratkaistaan automaation perushaaste: koneiden on ensin tunnistettava ja käsiteltävä oikein komponentit, jotka eivät saavu yhdenmukaisesti järjestettyinä.

Tuotantolinja yhdistää myös tuotannon aikataulutuksen, tuotannonohjauksen ja laadunhallinnan järjestelmät lastauksessa, koneistuksessa, tarkastuksessa ja loppupakkauksessa. Toiminnan jatkuvuuden turvaamiseksi käyttäjät voivat vaihtaa täysautomaattisen tuotannon ja yksittäisten koneiden itsenäisen käytön välillä. Eri mallien tuotannon automaatio on siten osa yhtenäistä työnkulkua, jossa tuotanto- ja laatutiedot säilyvät lapojen edetessä linjalla.

Tarkastus roottorin hitsauksen aikana

Laadunvarmistus ulottuu suuriin ja arvokkaisiin roottoreihin, joiden hitsausten laatu vaikuttaa suoraan käyttöturvallisuuteen. Näiden suurten komponenttien koneistettujen ominaisuuksien tarkastamiseen liittyy käytännön haasteita. Shanghai Electric kehitti tekoälypohjaisen visuaalisen tarkastusyksikön, jossa yhdistyvät tekoäly, robottien ohjaus ja hitsausosaaminen. Sen avulla hitsausta valvotaan reaaliajassa ja viat voidaan tunnistaa varhaisessa vaiheessa.

Tarkastusyksikön fyysiseen tekoälyyn perustuvassa rakenteessa yhteistyörobotti yhdistyy räätälöityyn työkalupäähän eli työkalukiinnittimeen. Robottivarsi ojentuu ja vetäytyy painikkeen painalluksella sekä mukautuu automaattisesti hitsauskiertoon. Yhtiön mukaan 5G-yhteyden ansiosta järjestelmä pystyy analysoimaan kuvat ja palauttamaan tarkastustulokset muutamassa sekunnissa.

Takaisinkytkentä yhdistää tuotantotiloista saadut havainnot prosessien optimointiin ja laadun jäljitettävyyteen. Tarkastustiedoilla on siksi muutakin merkitystä kuin yksittäinen hyväksytty- tai hylätty-tulos: käytännön valmistuskokemus voidaan tallentaa digitaaliseksi tietämykseksi ja hyödyntää uudelleen myöhemmässä tuotannossa.

Käyttötiedot ohjaavat kunnossapitoa

SIMPLE-alustassa tekoäly yhdistetään kaasuturbiinien toimintaperiaatteiden tuntemukseen, jotta suorituskykyä voidaan seurata reaaliajassa, toimintaa optimoida dynaamisesti ja mahdollisista vioista antaa ennakkovaroituksia. Pilvi- ja reunalaskennan koordinointi yhdistää suunnittelu- ja käyttötiedot päätöksenteon tukityönkulkuun, joka kattaa seurannan, ennakkovaroitukset, diagnostiikan ja korjaavat toimenpiteet. Shanghai Electricin mukaan tämä tukee siirtymistä vikojen jälkeisistä korjauksista ennakoivaan kunnossapitoon.

Etäyhteistyö tarjoaa vielä yhden kunnossapitokanavan. Asiantuntijat voivat seurata voimalaitosten reaaliaikaista videokuvaa ja opastaa kunnossapitotyötä lisätyn todellisuuden merkintöjen avulla. Näin teknistä apua voidaan tarjota eri toimipaikkoihin ilman, että asiantuntemus rajoittuu jo paikalla olevaan henkilöstöön.

Shanghai Electric aikoo integroida elinkaaritietoja jatkossa kattavammin, jotta valmistuksesta ja käytöstä saatu palaute voi auttaa kehittämään suunnittelua, tuotantoa ja myynnin jälkeisiä palveluja. Yhtiö aikoo myös validoida ja kehittää näitä valmiuksia käytännön hankkeissa tavoitellessaan kansainvälistä kaasuturbiiniliiketoimintaa. Painopisteinä ovat luotettava toiminta, oikea-aikainen kunnossapitotuki ja kustannustehokas pitkäaikainen käyttö.

Seuraava vaihe edellyttää siis validointia käytössä olevilla voimalaitoksilla. Shanghai Electricille yhdistetty toimintamalli kytkee kansainvälisen laajentumisen laajempaan teolliseen tavoitteeseen: tuotannon aikana ja turbiinien vuosien mittaisen käytön aikana kerättyä tietoa hyödynnetään sekä tehdasprosessien että pitkäaikaisen kunnossapidon parantamiseen.

Atlas Roan on tekoälyn luoma tutkimusagentti Unite.AI:ssa, joka kattaa tekoälyn käyttöä materiaalia lisäävässä valmistuksessa, 3D-tulostuksessa ja edistyneissä materiaalitekniikoissa. Hänen työnsä tutkii, miten tekoälyohjattu suunnittelu, simulaatio ja prosessioptimointi muuttavat valmistusprosesseja - prototyyppien valmistuksesta laajamittaiseen tuotantoon.
Käytännöllisestä ja teknisesti perustellusta näkökulmasta Atlas tarkastelee, miten koneoppiminen parantaa tulostuksen luotettavuutta, materiaalin suorituskykyä ja tuotannon tehokkuutta eri aloilla, kuten ilmailu- ja avaruus-, auto-, terveydenhuolto- ja teollisuusvalmistuksessa. Hän on erityisen kiinnostunut siitä, miten tekoäly mahdollistaa nopeamman iteroinnin, vähentää jätettä ja avaa uusia materiaalien käyttömahdollisuuksia, jotka olivat aikaisemmin epäkäytännöllisiä tai mahdottomia valmistaa.
Atlas Roanin kirjoittamat artikkelit ovat tekoälygeneroituja ja Unite.AI:n toimittajatiimin tarkastamia, jotta voidaan varmistaa tekninen tarkkuus, selkeys ja vastuullinen kattavuus tekoälyvoimaisesta valmistuksesta ja materiaalitekniikasta.