Wpływ sztucznej inteligencji na konserwację urządzeń elektrycznych

Technologie sztucznej inteligencji (AI) rewolucjonizują sposób konserwacji zasobów elektrycznych. Sztuczna inteligencja umożliwia organizacjom uzyskanie przewagi konkurencyjnej poprzez wykorzystanie danych z monitorowania stanu w celu podejmowania lepszych decyzji w oparciu o dane, minimalizowania przestojów, optymalizacji zasobów i poprawy efektywności operacyjnej.

Przetwarzanie w chmurze, Internet Rzeczy i przepustowość łączy szerokopasmowych umożliwiły osiągnięcie tych korzyści dzięki sztucznej inteligencji.

Dziś świat w dalszym ciągu ewoluuje cyfrowo ze względu na wzrost liczby pracy zdalnej i postęp technologiczny w takich obszarach, jak robotyka i sztuczna inteligencja. Potrzeba cyfryzacji stała się coraz bardziej znacząca w wielu sektorach przemysłu, niezależnie od otoczenia konkurencyjnego.

Cyfryzacja jest warunkiem wstępnym dla każdej organizacji, która stara się być bardziej wydajna i osiągać cele w zakresie zrównoważonego rozwoju. Ta ewolucja podkreśla znaczenie poprawy myślenia, struktury, działania i rozwoju, proaktywnego przechodzenia w kierunku bardziej innowacyjnych sposobów rozwiązywania problemów i dostosowywania się do stale zmieniającego się krajobrazu cyfrowego.

Coraz częstsze przechodzenie na energię elektryczną jest nieuniknione w każdej organizacji, a dla zapewnienia optymalnego działania, niezawodności i bezpieczeństwa personelu, właściwa konserwacja infrastruktury elektrycznej jest równie istotna, jak utrzymanie stabilnego zasilania.

W wielu branżach organizacje polegają na tradycyjnych metodach konserwacji zasobów elektrycznych. Tradycyjna konserwacja aktywów opiera się na okresowych inspekcjach, konserwacji zapobiegawczej, naprawach reaktywnych lub reagowaniu na awarie.

Historycznie rzecz biorąc, tradycyjne podejście do konserwacji aktywów miało wady, które mogły skutkować nieplanowanymi przestojami i wyższymi kosztami konserwacji. Awarie te negatywnie wpływają na bieżące operacje w branżach w porównaniu z nowoczesnymi podejściami do konserwacji opartymi na IIoT i sztucznej inteligencji.

Wraz z pojawieniem się inteligentnego przemysłowego Internetu rzeczy, krajobraz utrzymania kluczowych aktywów przeszedł transformacyjną zmianę, widoczną również w przypadku aktywów elektrycznych. Zasoby te wykorzystują obecnie możliwości predykcyjne platform podłączonych do czujników w celu lepszego monitorowania zasobów, dostarczania powiadomień o alarmach i spostrzeżeń opartych na danych, co skutkuje zwiększoną wydajnością.

Rola inteligencji w utrzymaniu majątku elektrycznego

Sztuczna inteligencja odgrywa znaczącą rolę w rozwiązywaniu problemów związanych z konserwacją zasobów elektrycznych, pozytywnie przekształcając organizacje, które polegają na infrastrukturze krytycznej w celu dostarczania produktów i usług. W tym miejscu badamy rolę i wpływ sztucznej inteligencji na utrzymanie tych aktywów.

Platformy wyposażone w inteligencję mogą wykonywać niektóre zadania automatycznie, eliminując tym samym potrzebę interpretacji wyników i ręcznej interwencji.

Sztuczna inteligencja w utrzymaniu predykcyjnym

Rozwój Przemysłu 4.0, który łączy technologię produkcyjną za pośrednictwem Przemysłowego Internetu Rzeczy (IIoT), jest ściśle powiązany ze zdolnością sztucznej inteligencji do konserwacji predykcyjnej.

Konserwacja predykcyjna to jeden z najważniejszych obszarów konserwacji urządzeń elektrycznych, w którym obecny jest postęp technologiczny, taki jak sztuczna inteligencja. Czujniki znajdujące się w sprzęcie elektrycznym umożliwiają całodobową konserwację predykcyjną i ciągłe monitorowanie sprzętu. Temperatura, wibracje, zużycie energii i inne parametry należą do parametrów, które można gromadzić.

„Mózg” inteligentnego systemu otrzymuje dane z monitorowania stanu. Wyszukuje wzorce, które mogą wskazywać na możliwe pogorszenie, anomalię lub, co gorsza, awarię, wykorzystując dane związane z warunkami środowiskowymi i metrykami wydajności. Dzięki danym gromadzonym w czasie rzeczywistym metoda ciągłej konserwacji predykcyjnej zapewnia ciągłą informację zwrotną na temat krytycznych zasobów elektrycznych.

Typowym podejściem do konserwacji aktywów jest poleganie na okresowych lub reaktywnych podejściach do konserwacji w różnych branżach. W zglobalizowanym krajobrazie biznesowym konserwacja zapobiegawcza może już nie wystarczyć jako strategia zarządzania aktywami.

Regularne sprawdzanie stanu sprzętu elektrycznego nie gwarantuje dobrego działania sprzętu. Obecnie istnieją lepsze, bardziej wydajne metody ograniczania nieplanowanych przestojów i utraty produktywności.

Firmy, których działalność w znacznym stopniu zależy od dystrybucji energii elektrycznej w swoich obiektach, często muszą przeprowadzać konserwację, aby mieć pewność, że ich sprzęt jest w stanie sprostać wymaganiom codziennej pracy, szczególnie gdy aktywa te są używane przez długi czas. Badania wpływu starzenia się sprzętu elektrycznego na występowanie awarii wykazują bezpośredni związek z przyjętą praktyką eksploatacyjną. Istotną wadą konserwacji reaktywnej lub okresowej jest jej potencjalnie wysoki koszt, szczególnie gdy nie są wdrożone solidne procesy konserwacji, zwłaszcza jeśli nie zostaną przyjęte strategie precyzyjnej konserwacji.

Powszechność automatyzacji i narzędzi cyfrowych, takich jak platformy IIoT, zintensyfikowała zmianę paradygmatu w utrzymaniu aktywów i zarządzaniu obiektami w ciągu ostatniej dekady. Dzięki inteligencji i konserwacji predykcyjnej czujniki strategicznie rozmieszczone w sprzęcie umożliwiają ciągłe monitorowanie lepkości, zużycia energii, wibracji i temperatury. Wykorzystując dane w czasie rzeczywistym, analizy i inteligentne algorytmy, sztuczna inteligencja może ostrzegać Cię o potencjalnych awariach, zanim one wystąpią, i zapewniać przydatne informacje. System bada trendy temperatur, wzorce obciążenia, ograniczenia i inne parametry zasobów elektrycznych, takich jak transformatory, wyłączniki automatyczne i kable. Dzięki temu platforma może przewidywać potencjalne problemy, zanim anomalie przerodzą się w awarie zasobów.

Wpływ sztucznej inteligencji na konserwację urządzeń elektrycznych stale ewoluuje, a wraz z rozwojem technologii pojawia się coraz więcej obszarów wymagających ulepszeń. Niektóre z efektów inteligencji na konserwację urządzeń elektrycznych obejmują:

Zwiększone bezpieczeństwo i ograniczenie ryzyka

Zarządzanie zasobami elektrycznymi musi stawiać na bezpieczeństwo zarówno personelu, jak i mienia. Możliwości predykcyjne IIoT pomagają identyfikować zagrożenia bezpieczeństwa związane z potencjalnymi awariami zasobów. Inteligentny IIoT może analizować dane z wielu czujników w zasobach elektrycznych w celu identyfikacji anomalii i problemów związanych z bezpieczeństwem. Zagrożenia bezpieczeństwa są łagodzone poprzez wczesne wykrywanie problemów, zapobieganie wypadkom i zapewnianie personelowi konserwacyjnemu i innym zainteresowanym stronom bezpieczniejszego środowiska pracy.

Większa wydajność i niezawodność sprzętu

W przypadku produkcji, logistyki i operacji techniki takie jak okresowe kontrole konserwacyjne mogą nie wystarczyć do sprawdzenia niezawodności aktywów w złożonym, dynamicznym środowisku. Dzięki ciągłemu monitorowaniu i analizie danych w czasie rzeczywistym sprzęt elektryczny będzie bardziej niezawodny. Inteligentne algorytmy mogą monitorować duże ilości danych z czujników zebranych z urządzeń elektrycznych w celu znalezienia powiązań i wzorców, których ludzie często nie zauważają podczas korzystania z badań termograficznych. Konserwację można precyzyjnie zaplanować, aby zminimalizować zakłócenia, zapobiec katastrofalnym awariom i zmaksymalizować trwałość majątku trwałego poprzez identyfikację anomalii i wczesnych wskaźników pogorszenia się. Zapewniając, że zasoby działają w optymalnych parametrach, ta proaktywna strategia zmniejsza ryzyko nieplanowanych awarii i zwiększa niezawodność.

Redukcja kosztów i optymalizacja zasobów

Dzięki wczesnemu wykrywaniu usterek organizacje mogą zoptymalizować swoje koszty, stosując precyzyjne metody naprawcze natychmiast po wykryciu anomalii. Znacząco ogranicza to potrzebę niepotrzebnych okresowych konserwacji i czasochłonnych kontroli, które często nie gwarantują efektywności zasobów w porównaniu z podejściem predykcyjnym, które umożliwia sztuczna inteligencja w IIoT. Nieplanowane przestoje, które mogą być kosztowne dla organizacji, są łagodzone dzięki przewidywaniom opartym na sztucznej inteligencji, które optymalizują alokację zasobów i zmniejszają koszty operacyjne.

Podejmowanie decyzji w oparciu o dane

Integracja inteligencji z konserwacją zasobów elektrycznych zapewnia możliwości predykcyjne poprzez analizę dużych ilości danych z wielu czujników, zapisów historycznych i systemów monitorowania w czasie rzeczywistym w celu identyfikacji anomalii, ułatwiając procesy decyzyjne oparte na danych. Wnioski z tych danych generują zadania, które pomagają organizacjom śledzić stan zasobów i wdrażać precyzyjne interwencje, takie jak harmonogramy konserwacji, wymiana części i ocena wydajności, kierując świadomymi działaniami naprawczymi.

Wykrywanie usterek i proaktywna konserwacja

Algorytmy identyfikują potencjalne awarie w czasie rzeczywistym na podstawie analizy danych z czujników. Możliwa identyfikacja anomalii i przewidywalnych awarii sprzętu elektrycznego pomaga organizacjom przeprowadzać proaktywne interwencje, aby zapobiegać awariom i nieplanowanym przestojom, co poprawia wydajność zasobów i optymalizuje operacje. Ciągłe monitorowanie zasobów elektrycznych eliminuje niepotrzebne konserwacje, optymalizując wydajność operacyjną i unikając dodatkowych kosztów konserwacji.

Wniosek

Podsumowując, krajobraz konserwacji urządzeń elektrycznych stale się zmienia w związku z rozwojem sztucznej inteligencji w IIoT. Idealne podejście zakłada progresywne wdrożenia, zaczynając od parametryzacji działania poprzez inteligentne reguły. Pozwala to systemowi na szybką identyfikację problemów eksploatacyjnych, zapewniając znaczne korzyści w krótkim czasie. Już przy początkowym wdrożeniu minimalnej, podstawowej inteligencji operacyjnej korzyści są już imponujące.  

W drugim etapie można przystąpić do wdrożenia systemu AI zdolnego do analizy i identyfikacji dynamicznych zmian w zachowaniu. Chociaż integracja sztucznej inteligencji wiąże się z początkowymi wydatkami, a przeszkolenie systemu w zakresie konserwacji predykcyjnej wymaga znacznego czasu, długoterminowe korzyści znacznie przewyższają koszty operacyjne (OPEX) i koszty kapitałowe (CAPEX). Postęp ten jest szczególnie istotny dla sektorów, które często borykają się z ograniczeniami zasobów i cięciami budżetowymi.  

Innowacyjne obliczenia, przemysłowy Internet rzeczy, analiza danych i zaawansowane modele predykcyjne całkowicie na nowo definiują środowisko utrzymania ruchu. Integracja sztucznej inteligencji z modelem konserwacji predykcyjnej zasobów zapewnia lepszą przyszłość dla wysoce responsywnego i wydajnego ekosystemu konserwacji.  

Te zmiany technologiczne otwierają drzwi do bardziej proaktywnej i wydajnej konserwacji, umożliwiając organizacjom przewidywanie problemów, obniżanie kosztów i maksymalizację dostępności zasobów elektrycznych. 

Aplikacja

Zapewnij efektywność energetyczną i zapobiegaj pożarom dzięki monitorowaniu paneli elektrycznych i sterowniczych

Katalog monitorowania paneli elektrycznych i sterowniczych pokazuje, jak Bridgemeter , przemysłowe rozwiązanie IoT firmy Above-Net do analizy predykcyjnej, umożliwia inteligentne zdalne monitorowanie dowolnej wielkości paneli elektrycznych i sterowniczych w czasie rzeczywistym.

Pobierz katalog

Z informacjami: Exertherm

Przeczytaj też:

Jakie rodzaje procesów korzystają z Przemysłowego Internetu Rzeczy w produkcji?

Wyzwania związane z łącznością w projektach IoT w odległych obszarach