Cloud für Industrie und Energiesektor: 5 Hauptanwendungsfälle

Dieser Artikel wurde von Gcore ausschließlich zu Informationszwecken erstellt und basiert auf Daten aus offenen Quellen.

Clouds werden in der Energie- und Fertigungsindustrie immer beliebter.

Der Grund dafür sind die Modernisierung und digitale Veränderung der Unternehmen auf der ganzen Welt, die danach streben, die Effizienz zu steigern und die Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern.

Moderne Clouds bieten eine Reihe von Vorteilen:

• Sie beschleunigen die Entwicklung von spezialisierten Anwendungen und Systemen zur Erfassung und Analyse von Produktionsdaten.
• Sie bieten schnellen und einfachen Zugang zu Rechenleistung und skalierbarer virtueller Infrastruktur.
• Sie überwachen Produktionsprozesse in Echtzeit und überprüfen deren Effizienz.
• Sie gewährleisten den stabilen und sicheren Betrieb von Unternehmen bei Lastspitzen oder ungeplanten Geräteausfällen.
• Sie reduzieren die Kosten der IT-Infrastruktur.

In diesem Beitrag schauen wir uns einige Szenarien genauer an, in denen Cloud-Technologien im Energie- und Fertigungsbereich eingesetzt werden können.

Beschleunigte Anwendungsentwicklung

Cloud-Technologien reduzieren den Zeit- und Kostenaufwand der Einführung neuer Dienste, die es Unternehmen ermöglichen, ihre Produktionseinrichtungen aufzurüsten oder Kunden neue Produktlinien anzubieten.

Automatisierung und Datenverwaltung

HEP, das nationale Energieunternehmen Kroatiens, stand vor dem Problem, die von den Unternehmen benötigten Rechenressourcen zu langsam während des digitalen Transformationsprozesses bereitzustellen.

Dadurch verzögerte sich die Umsetzung neuer Projekte erheblich. Die Migration zur Cloud hat es HEP ermöglicht, die Entwicklung und das Testen der erforderlichen Anwendungen deutlich zu beschleunigen, da zahlreiche Routinevorgänge automatisiert werden konnten.

Als erstes Projekt in der Cloud wurde das Kohleinformationssystem entwickelt, das zur Verwaltung der Daten über die Kohlereserven im Wärmekraftwerk Plomin dient. Die Aufgabe bestand darin, der verwaltenden Gesellschaft und dem Wärmekraftwerk genaue Daten über die Kohlelieferungen und den aktuellen Bestand zur Verfügung zu stellen, sowie ein Werkzeug für das Auftragsmanagement zu liefern.

Aufgrund der Ergebnisse der ersten zwei Monate in der Cloud konnte die IT-Abteilung von HEP eine Beschleunigung bei der Freigabe neuer Funktionen und Updates für die Anwendung um über 50% feststellen. Das HEP-Entwicklungsteam verfügt nun über eine einsatzbereite Umgebung, ohne sich mit dem Kauf und der Konfiguration von Hard- oder Software beschäftigen zu müssen. Seit der Umsetzung des Cloud-Entwicklungsprozesses hat HEP dank der vereinheitlichten Architektur und Prozesse höhere Kosteneinsparungen und geringere Risiken festgestellt.

Projektkosten berechnen

Lastspitzenmanagement

Cloud-Technologien bieten schnellen Zugriff auf zusätzliche Rechenleistung bei stark steigenden Datenmengen im Unternehmen.

Ähnliche Situationen entstehen, wenn neue Produktionslinien oder Gerätesysteme angeschlossen werden, bei denen Sensoren die wichtigsten Parameter der Anlage (z.B. Temperatur und Druck) erfassen.

Eine ungleichmäßige Lastverteilung ist ein typisches Problem, das z.B. durch Stromverbrauchsspitzen und -senken verursacht wird. Cloud-basierte virtuelle Kraftwerke helfen, die Leistung der Infrastruktur zu optimieren. Erneuerbare Energiesysteme (z.B. Solar- oder Windkraftanlagen) haben immer ein zusätzliches Problem — die ungleichmäßige Stromerzeugung aufgrund von Wetterveränderungen.

Das virtuelle Kraftwerk von Tesla

Tesla realisiert das größte virtuelle Kraftwerksprojekt der Welt: 50.000 Solar- und Speicherbatterien werden verbunden, um eine nachhaltige Stromversorgung in Südaustralien zu gewährleisten.

In der gleichen Region hat das Unternehmen den größten Energiespeicher im Windpark Hornsdale angeschlossen. Die optimale Energieverteilung unter den Verbrauchern wird durch eine Cloud-Plattform sichergestellt.

Telemetriesysteme überwachen den aktuellen Zustand von Energieinfrastrukturelementen wie Batterien, Wechselrichtern und Ladegeräten. Die gesammelten Daten werden dann in der Cloud verarbeitet. Im Anschluss werden Softwaremodelle erstellt. Es handelt sich um digitale Zwillinge, die zur Vorhersage des Energieverbrauchs und zur Steuerung der Systemperipherie verwendet werden. Die Arbeitslast zwischen den industriellen Anwendungen wird durch Kubernetes-Cluster verteilt, was eine Fehlertoleranz für das virtuelle Kraftwerk zur Verfügung stellt.

KI-Lastsimulationen

Die KI-Plattform von Gcore eignet sich für die Simulation der Spitzenlasten von Stromsystemen. Sie integriert eine Reihe von Datenerfassungs- und Datenverarbeitungstools, wie Kafka, Storm, Spark, PySpark, PostgreSQL, MS SQL, Oracle und MongoDB.

Die Bereitstellung zusätzlicher Rechenleistung in Spitzenzeiten und das Abschalten nicht benötigter virtueller Maschinen bei abnehmender Last erfolgt in der Cloud in wenigen Minuten.

Das Pay-As-You-Go-Modell ermöglicht es den Kunden, nur für die verbrauchten Ressourcen mit minutengenauer Abrechnung zu zahlen.

Wiederherstellung im Katastrophenfall

Cloud Computing senkt die Unternehmenskosten bei Ausfällen von Steuerungs- und Überwachungssystemen, Gerätefehlern, Datenverlust und Bedienungsfehlern. Unternehmen haben die Möglichkeit, in Notfallsituationen zusätzliche Rechenressourcen zu nutzen, Datensicherungen zu erstellen und unterbrochene Prozesse automatisch wiederherzustellen.

Durch die Umstellung auf eine Cloud-basierte Backup- und Disaster-Recovery-Lösung hat das Öl- und Gasunternehmen Ultra Petroleum die IT-Infrastrukturkosten um 50% gesenkt. Die Implementierung des neuen Systems dauerte weniger als 8 Stunden.

In der Gcore Cloud wird die Notfallwiederherstellung als Service angeboten: Gebühren fallen nur für die aktive Nutzung virtueller Maschinen an, die beim Testen der Fehlertoleranz von Geräten oder beim Auftreten von unmittelbaren Ausfällen im Betrieb erforderlich sind. Das System ist leicht skalierbar, sodass bei Bedarf neue Anwendungen eingeführt werden können. Im Falle einer Betriebsstörung erfolgt die komplette Wiederherstellung der unterbrochenen Prozesse in wenigen Minuten.

Big Data und künstliche Intelligenz

Für moderne Industrie- und Energieunternehmen wird die Fähigkeit, mit Big Data zu arbeiten, zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor. Dazu müssen Anwendungen zur Datenanalyse implementiert werden, auch solche, die auf künstlicher Intelligenz basieren.

Eine Cloud-Infrastruktur kann dabei helfen, die Zeit für die Entwicklung, das Testen und die Bereitstellung dieser Anwendungen zu verkürzen und einen reibungslosen Ablauf zu gewährleisten.

Öl und Gas

Shell entwickelt eine Reihe von Projekten, die auf einer Cloud-Plattform mit künstlicher Intelligenz basieren.

Vorbeugende Wartung. Kabelgebundene und drahtlose Sensoren sammeln Daten über den aktuellen Zustand von Ölförder- und Raffinerieanlagen, z.B. von Ventilen und Kompressoren. Unter Verwendung von Informationen über Temperatur- und Druckänderungen in verschiedenen Teilen sagen die maschinellen Lernalgorithmen voraus, wann diese ausgetauscht werden müssen. Die Lösung wird in 23 Einrichtungen des Unternehmens (Raffinerien und Offshore-Ölplattformen) eingesetzt und ermöglicht es, Arbeitsunterbrechungen zu vermeiden. Shell schätzt, dass die vorbeugende Wartung im Werk Pernis in den Niederlanden dem Unternehmen bereits mehrere Millionen Dollar gespart hat.

Die Suche nach neuen Öl- und Gasfeldern. Algorithmen des maschinellen Lernens reduzieren die Zeit für die Verarbeitung seismischer Daten vom Meeresboden um 80%. Bei Landbohrungen wird künstliche Intelligenz eingesetzt, um die Umrisse von Ölquellen genau zu bestimmen und den Verschleiß von Bohranlagen zu reduzieren.

Sicherheit. Shell-Tankstellen in Thailand und Singapur sind mit Videoanalyse-Systemen ausgestattet. Künstliche Intelligenz erkennt Raucher und alarmiert die Mitarbeiter, damit sie Maßnahmen ergreifen, um Brände und Explosionen zu verhindern. In Zukunft plant Shell den Einsatz ähnlicher Systeme, um die Sicherheit in anderen Anlagen zu gewährleisten, z.B., um den Zustand der Unterwasserausrüstung oder die Verfügbarkeit von Schutzanzügen für Ölarbeiter zu überwachen.

Verbesserte Servicequalität. Künstliche Intelligenz analysiert Daten aus früheren Bestellungen von Shell-Kunden und unterstützt so die Ausarbeitung individueller Angebote und Treueprogramme.

Elektrotechnik

ABB macht die Energieinfrastruktur nachhaltig, indem Wechselrichter und Transformatoren mit KI-Cloud-Digitalzwillingen überwacht werden. Für Kunden, die in einem Industrieunternehmen für Sicherheit sorgen wollen, wurde eine kostengünstige Lösung auf Basis von Bilderkennungstechnologien entwickelt. Neuronale Netzwerke mit den maschinellen Lernwerkzeugen TensorFlow und Keras erkennen Korrosion an elektrischen Leitungen und bewerten das Risiko eines Ausfalls.

Die Entwicklung und Prüfung von Dienstleistungen, die auf künstlicher Intelligenz basieren, ist ein vielversprechender Investitionsbereich für Industrie- und Energieunternehmen. Es ermöglicht ihnen, Produktionseinrichtungen aufzurüsten und neue Dienstleistungen zu schaffen. Die Cloud-KI-Plattform mit integrierten Machine-Learning-Tools wie TensorFlow, TensorRT, OpenVINO, Keras, fast.ai, PyTorch und BigDL trägt ebenfalls dazu bei, diesen Prozess mit minimalen IT-Infrastrukturkosten zu beschleunigen.

Das Internet of Things

Cloud-Technologien stellen die Funktion von industriellen Internet-of-Things-Systemen sicher. Das zentral gesteuerte Management von Smart Manufacturing erfolgt durch die kontinuierliche Erfassung und Analyse von Daten über Produktions- und Logistikprozesse in einem Unternehmen.

Tonsjö nutzt eine Cloud, um die Metallproduktion zu automatisieren. Sensoren, die an Fräs-, Dreh- und Bohrmaschinen sowie an Industrierobotern angeschlossen sind, überwachen den Zustand, die Geschwindigkeit und die Effizienz der Geräte in Echtzeit.

Die gesammelten Informationen werden in der Cloud gespeichert und verarbeitet, zusammen mit CRM-Daten und Finanzdaten. Die im Unternehmen angebrachten digitalen Monitore zeigen Warnungen über Risiken einer Fehlfunktion der Geräte und aktuelle Statistiken an. Tonsjö schätzt, dass sich die Produktivität der mit der Cloud verbundenen Produktionslinien um 4% erhöht hat.

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