Die CTG hat mehrere Infrastrukturplattformen in verschiedenen Entwicklungsphasen eingesetzt.
Diese Plattformen machten es schwierig, die Ressourcennutzung auszugleichen, Architekturen zu aktualisieren und die Verwaltung zu zentralisieren.
Verstreute IT-/OT-Daten
Die von der CTG verwalteten Kraftwerke sind über mehrere Provinzen verstreut.
IT- und OT-Daten konnten nicht einfach über verschiedene Systeme gemeinsam genutzt werden.
Nicht konsolidierte Erfahrungen
Die Erfahrungen konnten aufgrund der Personalfluktuation nicht konsolidiert werden. Big Data-Modelle waren erforderlich.
Lösungen
Einsatz einer individuellen, einheitlichen Cloud für die gesamte Gruppe
In Übereinstimmung mit den Anforderungen an eine einheitliche Planung, eine einfache Freigabe und eine zentrale Bereitstellung nahm CTG die Hilfe von Huawei Cloud Stack in Anspruch, um eine einzige, einheitliche Cloud für die gesamte Gruppe einzusetzen.
Einheitliche Datenkonvergenz ermöglichen
Das Data Governance Center – DataArts Studio von Huawei Cloud – hilft CTG, die Datenherausforderung zu bewältigen. Es greift auf Statistiken zu, die von Unterwasserrobotern, Generatorsätzen und Motorrotoren von Kraftwerken am Rand erfasst werden.
Data Lake in Echtzeit erstellen
FusionInsight MRS von Huawei Cloud bietet CTG einen Data Lake in Echtzeit. Er liefert Korrelations- und Konvergenzanalysen für alle Daten von CTG und hilft bei der Erstellung von Big Data-Modellen und Analyseanwendungen für die Stromerzeugung. MRS hat CTG bei der Digitalisierung von Anwendungen für Betrieb und Wartung und die Entscheidungsfindung auf der industriellen Internetplattform unterstützt.
Vorteile
Robuste digitale Infrastruktur
Die einzige, einheitliche und in der gesamten Gruppe eingesetzte Cloud hat die Bereitstellung von Cloud-Ressourcen zentralisiert und eine effiziente Datenanalyse und -verwaltung ermöglicht.
Sie stellt eine robuste Ressourcen- und Datengrundlage für die digitale Transformation von CTG bereit.
100 GB an Daten, die in mehr als 5.000 Tabellen aus über 60 Datenquellen enthalten sind, wurden mit der Cloud verbunden und in 3.000 Datenressourcen in mehr als 50 Kategorien umgewandelt.
Die zahlreichen Datenbestände erleichtern die Analyse von Echtzeit-Servicedaten für 11 wichtige Anwendungen wie Betrieb, Gerätewartung und Produktion in Kraftwerken.
Vorwarnungen und höhere Effizienz
Betrieb und Wartung sowie Entscheidungsfindung auf der industriellen Internetplattform waren noch nie so intelligent.
Die Plattform kann 10 Tage im Voraus einen sinkenden Kraftstoffstand für ein Drucklager erkennen.
Darüber hinaus können Berichte zur Datenanalyse automatisch generiert werden, was zu einer 9-fachen Effizienzsteigerung führt.
.jpg)