Le tecnologie di intelligenza artificiale (AI) stanno rivoluzionando il modo in cui vengono mantenuti gli attivi elettrici. L'intelligenza artificiale consente alle organizzazioni di ottenere un vantaggio competitivo sfruttando i dati di monitoraggio dei dati per prendere decisioni basate sui dati, minimizzare i tempi di inattività, ottimizzare le risorse e migliorare l'efficacia operativa.
Il cloud computing, la capacità dell'IoT e della banda larga hanno reso questi vantaggi qualificati il più possibile.
Oggi, il mondo continua a evolversi digitalmente a causa del maggiore lavoro remoto e del crescente progresso tecnologico in settori come la robotica e l'intelligenza artificiale. La necessità di digitalizzazione è diventata più significativa in molti settori industriali, indipendentemente dallo scenario competitivo.
La digitalizzazione è un prerequisito per ciascuna organizzazione mentre si sforzano di diventare più efficienti e raggiungere obiettivi di sostenibilità. Questa evoluzione promuove l'importanza di migliorare il pensiero, la struttura, il funzionamento e lo sviluppo, spostandosi in modo proattivo verso modi più innovativi per risolvere i problemi e adattarsi al panorama digitale sempre in via di sviluppo.
Una crescente modifica dell'elettricità è inevitabile per ciascuna organizzazione e per garantire il funzionamento ideale, l'affidabilità e la sicurezza del personale, una corretta manutenzione delle infrastrutture elettriche è essenziale quanto il mantenimento di una fornitura di energia stabile.
In molti settori, le organizzazioni si sono fidate del metodo tradizionale per mantenere le risorse elettriche. Il mantenimento delle attività tradizionali ruota attorno alle ispezioni periodiche, alla manutenzione preventiva, alle riparazioni reattive o alla risposta al fallimento.
Storicamente, ci sono difetti nell'approccio tradizionale alla manutenzione delle risorse, che può comportare un tempo di inattività non orare e costi di manutenzione più elevati. Questi difetti incidono negativamente sulle operazioni continue sulle industrie rispetto ai moderni approcci di manutenzione, guidati da IIoT e IA.
Con l'avvento dell'IoT industriale intelligente, il panorama del mantenimento delle attività critiche subì un cambiamento trasformativo, evidente anche nelle risorse elettriche. Queste attività stanno ora sfruttando le capacità predittive dei sensori collegati al monitoraggio delle risorse, fornendo notifiche di allarme e approfondimenti basati sui dati, con conseguente miglioramento dell'efficienza.
Il ruolo dell'intelligenza nel mantenere le risorse elettriche
L'intelligenza artificiale sta svolgendo un ruolo significativo nell'approccio al mantenimento delle risorse elettriche, trasformando positivamente le organizzazioni che dipendono da infrastrutture critiche per fornire prodotti e servizi. Qui esploriamo il ruolo e l'impatto dell'intelligenza artificiale sul mantenimento di questi beni.
Le piattaforme di intelligence possono eseguire automaticamente alcune attività, eliminando così la necessità di interpretare i risultati e l'intervento manuale.
Manutenzione predittiva
Lo sviluppo di Industry 4.0, che collega la tecnologia di produzione attraverso l'Internet of Things industriale (IIoT), è strettamente legato alla capacità dell'intelligenza artificiale per la manutenzione predittiva.
La manutenzione predittiva è una delle aree più importanti nel mantenimento delle attività elettriche, in cui sono presenti progressi tecnologici come l'IA. I sensori all'interno delle apparecchiature elettriche consentono la manutenzione predittiva 24 × 7 e il monitoraggio delle apparecchiature continue. Temperatura, vibrazione, consumo di energia e altre metriche sono tra i parametri che possono essere raccolti.
Il sistema intelligente "cervello" riceve i dati di monitoraggio delle condizioni. Cerca modelli che possono indicare possibili, deterioramento, anomalia o peggio, un fallimento, utilizzando i dati relativi alle condizioni metriche ambientali e delle prestazioni. Con i dati raccolti in tempo reale, l'approccio sempre attivo di manutenzione predittiva fornisce un feedback continuo da attivi elettrici critici.
La dipendenza da approcci di manutenzione periodica o reattiva in tutti i settori è l'approccio tipico alla manutenzione delle attività. Nello scenario commerciale globalizzato STUSL, la manutenzione preventiva potrebbe non essere più sufficiente come strategia di gestione patrimoniale.
Esaminare regolarmente le condizioni delle apparecchiature elettriche non garantisce buone prestazioni delle attività. Ora ci sono metodi migliori ed efficienti per ridurre il tempo di inattività e la perdita di produttività non pianificati.
Le aziende le cui operazioni dipendono in modo significativo dalla distribuzione dell'elettricità nelle loro strutture spesso devono mantenere la manutenzione per garantire che le loro attrezzature siano in grado di supportare le esigenze delle operazioni quotidiane, specialmente quando queste attività sono in uso per lunghi periodi. Studi sull'impatto dell'invecchiamento delle apparecchiature elettriche sui guasti mostrano una relazione diretta con le pratiche di manutenzione adottate. Un notevole svantaggio della manutenzione reattiva o periodica risiede nel suo elevato potenziale di costo, in particolare quando non vengono implementati processi di manutenzione robusti, soprattutto se non vengono adottate strategie di manutenzione di precisione.
La prevalenza di automazione e strumenti digitali, come le piattaforme IIoT, ha intensificato il cambio di paradigma nella manutenzione delle attività e nella gestione delle strutture negli ultimi dieci anni. Con l'intelligenza e la manutenzione predittive, i sensori posizionati strategicamente all'interno dell'apparecchiatura consentono il monitoraggio continuo di viscosità, consumo di energia, vibrazione e temperatura. Sfruttando i dati in tempo reale, analisi intelligenti e algoritmi, l'IA può avvertire di potenziali fallimenti prima che si verifichino e forniscono approfondimenti attuabili. Il sistema esamina le tendenze della temperatura, i modelli di carico, i confini e altri parametri in attivi elettrici come trasformatori, interruttori e cavi. Ciò consente alla piattaforma di fornire potenziali problemi prima che le anomalie si trasformino in guasti attivi.
L'impatto dell'intelligenza artificiale sul mantenimento delle risorse elettriche continua ad evolversi, con più aree di miglioramento mentre la tecnologia si sviluppa. Alcuni degli effetti dell'intelligenza sul mantenimento delle risorse elettriche includono:
Miglioramento della sicurezza e della mitigazione del rischio
La gestione attiva elettrica dovrebbe dare la priorità alla sicurezza sia per il personale che per le proprietà. Le capacità predittive di IIoT aiutano a identificare i rischi per la sicurezza relativi a possibili guasti delle attività. IIoT intelligente può analizzare i dati di vari sensori in risorse elettriche per identificare anomalie e preoccupazioni di sicurezza. I rischi per la sicurezza sono mitigati dalla rilevazione precoce di problemi, prevenendo gli incidenti e fornendo al personale di manutenzione e ad altre parti interessate un ambiente di lavoro più sicuro.
Efficienza e affidabilità di attrezzature migliorate
Per la produzione, la logistica e le operazioni, tecniche come i controlli di manutenzione periodica potrebbero non essere sufficienti per verificare l'affidabilità delle attività in un ambiente complesso e accelerato. Attraverso il monitoraggio e l'analisi continua dei dati in tempo reale, le apparecchiature elettriche saranno più affidabili. Grandi volumi di dati del sensore raccolti da risorse elettriche possono essere monitorati da algoritmi intelligenti per trovare le connessioni e i modelli che gli umani spesso non realizzano quando si utilizzano sondaggi termografici. La manutenzione può essere programmata accuratamente per ridurre al minimo le interruzioni, aiutare a prevenire crolli catastrofici e massimizzare la longevità delle attività, identificare le anomalie e i primi indicatori di deterioramento. Garanziando che le attività operano all'interno di parametri ideali, questa strategia proattiva riduce la possibilità di fallimenti non pianificati e aumenta l'affidabilità.
Riduzione dei costi e ottimizzazione delle risorse
Con il rilevamento di fallimenti precoci, le organizzazioni possono ottimizzare i loro costi applicando metodi correttivi precisi non appena viene identificata un'anomalia. Ciò riduce in modo significativo la necessità di inutili controlli periodici di manutenzione e dispendificazione del tempo, che spesso non garantiscono l'efficienza delle attività rispetto all'approccio predittivo fatto dall'intelligenza artificiale nell'IoT. Il tempo di inattività non pianificato, che può essere costoso per un'organizzazione, è mitigato da previsioni orientate all'IA che ottimizzano l'allocazione delle risorse e riducono i costi operativi.
Processo decisionale basato sui dati
L'integrazione dell'intelligence nel mantenimento delle attività elettriche fornisce capacità predittive analizzando grandi quantità di dati da vari sensori, registri storici e sistemi di monitoraggio del tempo reale per identificare le anomalie, facilitando i processi decisionali basati su dati. Le intuizioni di questi dati generano compiti che aiutano le organizzazioni a monitorare la salute delle risorse e a implementare interventi precisi come programmi di manutenzione, sostituzione delle parti e valutazione delle prestazioni, guidare azioni correttive informate.
Rilevamento dei guasti e manutenzione proattiva
Gli algoritmi identificano potenziali guasti in tempo reale quando si analizzano i dati dei sensori. La possibile identificazione di anomalie e guasti prevedibili nelle apparecchiature elettriche aiuta le organizzazioni a eseguire interventi proattivi per evitare guasti e tempo di inattività non pianificati, che migliora l'efficienza delle attività e ottimizza il funzionamento. Il monitoraggio continuo delle risorse elettriche elimina la manutenzione non necessaria, ottimizzando l'efficienza operativa ed evitando costi di manutenzione aggiuntivi.
Conclusione
In conclusione, lo scenario di mantenimento delle risorse elettriche viene costantemente trasformato a causa dello sviluppo dell'IA in IIoT. L'approccio ideale prevede implementazioni progressive, a partire dalla parametrizzazione dell'operazione attraverso regole intelligenti. Ciò consente al sistema di identificare rapidamente i problemi operativi, fornendo notevoli guadagni in un breve periodo. Con l'implementazione iniziale di un'intelligenza operativa minima e di base, i benefici sono già impressionanti.
In una seconda fase, si può avanzare all'implementazione di un sistema AI in grado di analizzare e identificare i cambiamenti comportamentali dinamici. Sebbene vi siano spese iniziali coinvolte nell'integrazione dell'intelligenza artificiale e sono necessari un tempo considerevole per formare il sistema nella manutenzione predittiva, i vantaggi a lungo termine superano significativamente i costi operativi (OPEX) e i costi di capitale (Capex). Questo anticipo è particolarmente cruciale per i settori che spesso affrontano restrizioni alle risorse e ai tagli al bilancio.
Il calcolo innovativo, l'Internet of Industrial Affairs, l'analisi dei dati e i modelli predittivi avanzati stanno ridefinendo completamente l'ambiente di manutenzione. L'integrazione di intelligenza artificiale in un modello di manutenzione predittiva per attivi promette un futuro più promettente per un ecosistema di manutenzione altamente reattivo ed efficiente.
Questi cambiamenti tecnologici stanno aprendo le porte per una manutenzione più proattiva ed efficiente, consentendo alle organizzazioni di anticipare i problemi, ridurre i costi e massimizzare la disponibilità delle loro attività elettriche.
Applicazione
Garantire l'efficienza energetica e impedire agli incendi il monitoraggio dei pannelli elettrici e di comando
Il catalogo di monitoraggio del pannello elettrico e di comando mostra come Bridgemeter, una soluzione IoT industriale per Above-Net predittiva, consenta un monitoraggio remoto intelligente di qualsiasi quantità di pannelli elettrici e comando in tempo reale.
Con informazioni: ExerTherm
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2 commenti su "L'impatto dell'intelligenza artificiale sulla manutenzione delle risorse elettriche"
Ottimo articolo! L'IA ridurrà i costi e creerà una nuova parola del settore, grazie
La manutenzione AI sarà uno dei lavori principali della nuova era! Ottimo post