Technologie sztucznej inteligencji (AI) rewolucjonizują sposób konserwacji zasobów elektrycznych. AI umożliwia organizacjom uzyskanie przewagi konkurencyjnej poprzez wykorzystanie danych z monitorowania stanu, co pozwala na podejmowanie lepszych decyzji w oparciu o dane, minimalizowanie przestojów, optymalizację zasobów i poprawę efektywności operacyjnej.
Chmura obliczeniowa, IoT i możliwości szerokopasmowe umożliwiły osiągnięcie tych korzyści dzięki sztucznej inteligencji.
Świat nadal ewoluuje cyfrowo dzięki rosnącej popularności pracy zdalnej i rosnącemu postępowi technologicznemu w takich obszarach jak robotyka i sztuczna inteligencja. Potrzeba cyfryzacji stała się ważniejsza w wielu sektorach przemysłu, niezależnie od konkurencyjnego otoczenia.
Digitalizacja jest warunkiem koniecznym dla każdej organizacji dążącej do zwiększenia efektywności i osiągnięcia celów zrównoważonego rozwoju. Ta ewolucja podkreśla wagę doskonalenia sposobu myślenia, struktury, operacji i rozwoju, proaktywnego przechodzenia na bardziej innowacyjne sposoby rozwiązywania problemów i dostosowywania się do stale ewoluującego cyfrowego krajobrazu.
Coraz częstsze przechodzenie na energię elektryczną jest nieuniknione dla każdej organizacji. Aby zagwarantować optymalne działanie, niezawodność i bezpieczeństwo personelu, odpowiednia konserwacja infrastruktury elektrycznej jest tak samo ważna jak utrzymanie stabilnego zasilania.
W wielu branżach organizacje opierają się na tradycyjnych metodach konserwacji zasobów elektrycznych. Tradycyjne metody konserwacji zasobów koncentrują się na okresowych przeglądach, konserwacji zapobiegawczej, naprawach doraźnych lub reagowaniu na awarie.
Tradycyjne metody konserwacji aktywów od zawsze charakteryzowały się wadami, które mogły prowadzić do nieplanowanych przestojów i wyższych kosztów utrzymania. Wady te negatywnie wpływają na ciągłość działania w branżach w porównaniu z nowoczesnymi metodami konserwacji opartymi na IIoT i sztucznej inteligencji.
Wraz z pojawieniem się inteligentnego przemysłowego Internetu Rzeczy (IoT), krajobraz konserwacji zasobów krytycznych uległ transformacyjnej zmianie, co jest widoczne również w przypadku zasobów elektrycznych. Zasoby te wykorzystują obecnie predykcyjne możliwości platform połączonych z czujnikami, co pozwala na lepsze monitorowanie zasobów, dostarczanie powiadomień alarmowych i analiz opartych na danych, co przekłada się na poprawę wydajności.
Rola wywiadu w utrzymaniu zasobów elektrycznych
Sztuczna inteligencja odgrywa znaczącą rolę w utrzymaniu zasobów elektrycznych, pozytywnie transformując organizacje, które wykorzystują infrastrukturę krytyczną do dostarczania produktów i usług. W tym artykule analizujemy rolę i wpływ sztucznej inteligencji na utrzymanie tych zasobów.
Platformy wyposażone w inteligencję mogą wykonywać niektóre zadania automatycznie, eliminując w ten sposób potrzebę interpretacji wyników i ręcznej interwencji.
Sztuczna inteligencja w konserwacji predykcyjnej
Rozwój Przemysłu 4.0, który łączy technologie produkcyjne za pośrednictwem Przemysłowego Internetu Rzeczy (IIoT), jest ściśle powiązany z możliwościami sztucznej inteligencji w zakresie predykcyjnej konserwacji.
Konserwacja predykcyjna to jeden z najważniejszych obszarów konserwacji zasobów elektrycznych, w którym obecne są postępy technologiczne, takie jak sztuczna inteligencja. Czujniki wewnątrz urządzeń elektrycznych umożliwiają całodobową konserwację predykcyjną i ciągły monitoring urządzeń. Do parametrów, które można gromadzić, należą temperatura, wibracje, zużycie energii i inne wskaźniki.
„Mózg” inteligentnego systemu odbiera dane z monitoringu stanu. Wyszukuje wzorce, które mogą wskazywać na potencjalne pogorszenie, anomalie lub, co gorsza, awarię, wykorzystując dane dotyczące warunków środowiskowych i wskaźników wydajności. Dzięki danym zbieranym w czasie rzeczywistym, podejście oparte na ciągłej konserwacji predykcyjnej zapewnia ciągły dostęp do informacji zwrotnych na temat krytycznych zasobów elektrycznych.
Typowym podejściem do utrzymania aktywów w różnych branżach jest poleganie na okresowych lub reaktywnych metodach konserwacji. W dzisiejszym zglobalizowanym środowisku biznesowym konserwacja zapobiegawcza może już nie być wystarczająca jako strategia zarządzania aktywami.
Regularne sprawdzanie stanu urządzeń elektrycznych nie gwarantuje dobrej wydajności zasobów. Obecnie istnieją lepsze i skuteczniejsze metody ograniczania nieplanowanych przestojów i utraty produktywności.
Firmy, których działalność jest w znacznym stopniu uzależniona od dystrybucji energii elektrycznej w swoich obiektach, często muszą przeprowadzać konserwację, aby zapewnić, że ich sprzęt jest w stanie sprostać wymaganiom codziennej eksploatacji, zwłaszcza gdy zasoby te są eksploatowane przez dłuższy czas. Badania dotyczące wpływu starzenia się sprzętu elektrycznego na występowanie awarii wykazują bezpośredni związek z przyjętymi praktykami konserwacyjnymi. Istotną wadą konserwacji reaktywnej lub okresowej są jej potencjalnie wysokie koszty, zwłaszcza gdy nie są wdrażane solidne procesy konserwacyjne, a zwłaszcza precyzyjne strategie konserwacji.
Upowszechnienie automatyzacji i narzędzi cyfrowych, takich jak platformy IIoT, przyspieszyło zmianę paradygmatu w utrzymaniu zasobów i zarządzaniu obiektami w ciągu ostatniej dekady. Dzięki inteligencji i konserwacji predykcyjnej, strategicznie rozmieszczone czujniki w urządzeniach umożliwiają ciągłe monitorowanie lepkości, zużycia energii, wibracji i temperatury. Wykorzystując dane w czasie rzeczywistym, analizy i inteligentne algorytmy, sztuczna inteligencja może ostrzegać o potencjalnych awariach, zanim wystąpią, i dostarczać praktycznych informacji. System analizuje trendy temperatury, wzorce obciążenia, progi i inne parametry w aktywach elektrycznych, takich jak transformatory, wyłączniki i kable. Pozwala to platformie przewidywać potencjalne problemy, zanim anomalie przerodzą się w awarie.
Wpływ sztucznej inteligencji na konserwację zasobów elektrycznych stale ewoluuje, a wraz z rozwojem technologii pojawiają się kolejne obszary wymagające poprawy. Niektóre z korzyści płynących ze sztucznej inteligencji w zakresie konserwacji zasobów elektrycznych obejmują:
Zwiększone bezpieczeństwo i ograniczenie ryzyka
Zarządzanie zasobami elektrycznymi musi priorytetowo traktować 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 zainstalowanych w zasobach elektrycznych, aby identyfikować anomalie i zagrożenia bezpieczeństwa. Zagrożenia bezpieczeństwa są minimalizowane poprzez wczesne wykrywanie problemów, zapobieganie wypadkom oraz zapewnienie personelowi konserwacyjnemu i innym zainteresowanym stronom bezpieczniejszego środowiska pracy.
Poprawa wydajności i niezawodności sprzętu
W przypadku produkcji, logistyki i operacji, techniki takie jak okresowe kontrole konserwacyjne mogą nie być wystarczające do weryfikacji niezawodności zasobów w złożonym, dynamicznym środowisku. Dzięki ciągłemu monitorowaniu i analizie danych w czasie rzeczywistym, urządzenia elektryczne staną się bardziej niezawodne. Duże ilości danych z czujników gromadzonych z zasobów elektrycznych mogą być monitorowane przez inteligentne algorytmy, aby wykrywać połączenia i wzorce, które ludzie często pomijają, wykorzystując obrazowanie termiczne. Konserwację można precyzyjnie zaplanować, aby zminimalizować przestoje, pomóc zapobiegać katastrofalnym awariom i zmaksymalizować żywotność zasobów poprzez identyfikację anomalii i wczesnych oznak pogorszenia stanu. Zapewniając optymalne parametry pracy zasobów, ta proaktywna strategia zmniejsza ryzyko nieplanowanych awarii i zwiększa niezawodność.
Redukcja kosztów i optymalizacja zasobów
Dzięki wczesnemu wykrywaniu awarii organizacje mogą optymalizować koszty, stosując precyzyjne środki naprawcze natychmiast po zidentyfikowaniu anomalii. To znacznie zmniejsza potrzebę niepotrzebnych okresowych przeglądów i czasochłonnych kontroli, które często nie zapewniają efektywnego wykorzystania zasobów w porównaniu z podejściem predykcyjnym opartym na sztucznej inteligencji w IIoT. Nieplanowane przestoje, które mogą być kosztowne dla organizacji, są minimalizowane dzięki prognozom opartym na sztucznej inteligencji, które optymalizują alokację zasobów i obniżają 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, rejestrów historycznych i systemów monitorowania w czasie rzeczywistym w celu identyfikacji anomalii, co usprawnia procesy decyzyjne oparte na danych. Wnioski z tych danych generują zadania, które pomagają organizacjom monitorować stan zasobów i wdrażać precyzyjne interwencje, takie jak harmonogramy konserwacji, wymiana części i ocena wydajności, kierując świadomymi działaniami korygującymi.
Wykrywanie usterek i proaktywna konserwacja
Algorytmy identyfikują potencjalne awarie w czasie rzeczywistym, analizując dane z czujników. Identyfikacja anomalii i przewidywalnych awarii w urządzeniach elektrycznych pomaga organizacjom podejmować proaktywne działania w celu zapobiegania awariom i nieplanowanym przestojom, poprawiając efektywność zasobów i optymalizując operacje. Ciągły monitoring zasobów elektrycznych eliminuje zbędne prace konserwacyjne, optymalizując wydajność operacyjną i unikając dodatkowych kosztów utrzymania.
Wniosek
Podsumowując, krajobraz utrzymania zasobów elektrycznych stale się zmienia ze względu na rozwój sztucznej inteligencji (AI) w IIoT. Idealne podejście zakłada stopniowe wdrożenia, zaczynając od parametryzacji operacji za pomocą inteligentnych reguł. Pozwala to systemowi szybko identyfikować problemy operacyjne, zapewniając znaczne korzyści w krótkim czasie. Już początkowe wdrożenie minimalnej i podstawowej inteligencji operacyjnej przynosi imponujące korzyści.
W drugim etapie możliwe jest wdrożenie systemu AI zdolnego do analizy i identyfikacji dynamicznych zmian w zachowaniu. Chociaż integracja AI wiąże się z początkowymi kosztami i wymaga znacznego czasu na przeszkolenie systemu w zakresie konserwacji predykcyjnej, długoterminowe korzyści znacznie przewyższają koszty operacyjne (OPEX) i kapitałowe (CAPEX). Ten postęp jest szczególnie istotny dla branż, które często borykają się z ograniczeniami zasobów i cięciami budżetowymi.
Innowacyjne technologie komputerowe, Przemysłowy Internet Rzeczy, analityka danych i zaawansowane modele predykcyjne całkowicie zmieniają środowisko utrzymania ruchu. Integracja sztucznej inteligencji z modelem predykcyjnej konserwacji zasobów obiecuje świetlaną przyszłość dla wysoce responsywnego i wydajnego ekosystemu utrzymania ruchu.
Te zmiany technologiczne otwierają drzwi do bardziej proaktywnej i wydajnej konserwacji, umożliwiając organizacjom przewidywanie problemów, redukcję kosztów i maksymalizację dostępności swoich zasobów elektrycznych.
Aplikacja
Zapewnij efektywność energetyczną i zapobiegaj pożarom dzięki monitorowaniu instalacji elektrycznych i paneli sterowania
Katalog rozwiązań do monitorowania paneli elektrycznych i sterowniczych pokazuje, w jaki sposób Bridgemeter, rozwiązanie do predykcyjnej analityki przemysłowego Internetu rzeczy firmy Above-Net , umożliwia inteligentne zdalne monitorowanie dowolnych paneli elektrycznych i sterowniczych w czasie rzeczywistym.
Z informacjami: Exertherm
Przeczytaj także:
Jakie typy procesów korzystają z przemysłowego Internetu Rzeczy w produkcji?
Wyzwania związane z łącznością w projektach IoT w odległych obszarach
