Wpływ sztucznej inteligencji na utrzymanie aktywów elektrycznych

Technologie sztucznej inteligencji (AI) rewolucjonizują sposób utrzymywania aktywności elektrycznych. AI pozwala organizacjom uzyskać przewagę konkurencyjną, wykorzystując dane monitorujące dane w celu podejmowania lepszych decyzji opartych na danych, minimalizowania czasu bezczynności, zoptymalizowania zasobów i poprawy skuteczności operacyjnej.

Obliczanie w chmurze, IoT i szerokopasmowe pojemność przyczyniły się do tych korzyści, jak to możliwe.

Obecnie świat ewoluuje cyfrowo ze względu na zwiększoną pracę odległej i rosnący postęp technologiczny w takich obszarach jak robotyka i sztuczna inteligencja. Potrzeba digitalizacji stała się bardziej znacząca w wielu sektorach przemysłowych, niezależnie od scenariusza konkurencyjnego.

Digitalizacja jest warunkiem wstępnym dla każdej organizacji, ponieważ starają się stać się bardziej wydajnymi i osiągnąć cele zrównoważonego rozwoju. Ta ewolucja sprzyja znaczeniu poprawy myślenia, struktury, operacji i rozwoju, proaktywnego przechodzenia w kierunku bardziej innowacyjnych sposobów rozwiązywania problemów i dostosowania się do zawsze rozwijającego się cyfrowego krajobrazu.

Rosnąca zmiana energii elektrycznej jest nieunikniona dla każdej organizacji, a w celu zapewnienia idealnego działania, niezawodności i bezpieczeństwa personelu właściwe utrzymanie infrastruktury elektrycznej jest tak samo istotne, jak utrzymanie stabilnego zasilania energii.

W wielu branżach organizacje zaufały tradycyjnej metodzie utrzymywania aktywów elektrycznych. Utrzymanie tradycyjnych aktywów obraca się wokół okresowych kontroli, konserwacji zapobiegawczej, napraw reaktywnych lub reakcji awarii.

Historycznie istnieją wady w tradycyjnym podejściu do konserwacji aktywów, co może skutkować czasem niezakłóconej bezczynności i wyższych kosztów utrzymania. Te wady negatywnie wpływają na ciągłe operacje na branżach w porównaniu z nowoczesnymi podejściami konserwacyjnymi, kierowanymi przez IIOT i IA.

Wraz z nadejściem inteligentnego przemysłowego IoT krajobraz utrzymywania krytycznych aktywów ulegał zmianie transformacyjnej, widocznej również w zasobach elektrycznych. Aktywa te wykorzystują teraz możliwości predykcyjne czujników podłączonych do monitorowania aktywów, zapewniając powiadomienia alarmowe i spostrzeżenia oparte na danych, co powoduje lepszą wydajność.

Rola inteligencji w utrzymywaniu aktywów elektrycznych

AI odgrywa znaczącą rolę w podejściu do utrzymania zasobów elektrycznych, pozytywnie przekształcając organizacje, które zależą od infrastruktury krytycznej w celu zapewnienia produktów i usług. Tutaj badamy rolę i wpływ AI na utrzymanie tych aktywów.

Platformy wywiadowcze mogą automatycznie wykonywać niektóre zadania, eliminując potrzebę interpretacji wyników i ręcznej interwencji.

Konserwacja predykcyjna

Rozwój przemysłu 4.0, który łączy technologię produkcyjną za pośrednictwem przemysłowego Internetu rzeczy (IIOT), jest ściśle powiązany z zdolnością AI do konserwacji predykcyjnej.

Konserwacja predykcyjna jest jednym z najważniejszych obszarów utrzymania aktywów elektrycznych, w których występują postęp technologiczny, taki jak AI. Czujniki w urządzeniach elektrycznych umożliwiają predykcyjne konserwację i ciągłe monitorowanie urządzeń. Temperatura, wibracje, zużycie energii i inne wskaźniki należą do parametrów, które można zebrać.

Inteligentny system „mózg” otrzymuje dane monitorowania stanu. Poszukuje wzorców, które mogą wskazywać na możliwe, pogorszenie, anomalia lub, co gorsza, z wykorzystaniem danych związanych z warunkami metryki środowiskowej i wydajności. Dzięki danych zebranych w czasie rzeczywistym, zawsze aktywne podejście do konserwacji predykcyjnej zapewnia ciągłe informacje zwrotne z krytycznych aktywności elektrycznych.

Zależność od okresowych lub reaktywnych podejść do konserwacji we wszystkich branżach jest typowym podejściem do konserwacji aktywów. W zglobalizowanym scenariuszu biznesowym STUSL konserwacja profilaktyczna może nie być już wystarczająca jako strategia zarządzania aktywami.

Regularne badanie stanu sprzętu elektrycznego nie gwarantuje dobrej wydajności aktywów. Obecnie istnieją lepsze i bardziej wydajne metody skrócenia czasu nieaktywności i utraty wydajności.

Firmy, których operacje zależą znacząco od dystrybucji energii elektrycznej w swoich obiektach, często muszą utrzymać konserwację, aby zapewnić, że ich sprzęt był w stanie wspierać wymagania codziennych operacji, szczególnie gdy aktywa te są używane przez długi czas. Badania wpływu na starzenie się urządzeń elektrycznych na awarię wykazują bezpośredni związek z przyjętymi praktykami konserwacyjnymi. Niezwykła wada reaktywnej lub okresowej konserwacji polega na jego wysokim potencjale kosztów, szczególnie gdy nie są wdrażane solidne procesy konserwacji, szczególnie jeśli nie są przyjęte precyzyjne strategie konserwacji.

Występowanie automatyzacji i narzędzi cyfrowych, takich jak platformy IIOT, zintensyfikowało zmianę paradygmatu w zakresie konserwacji aktywów i zarządzania obiektami w ciągu ostatniej dekady. W przypadku inteligencji i konserwacji predykcyjnej strategicznie ustawione czujniki w sprzęcie umożliwiają ciągłe monitorowanie lepkości, zużycia energii, wibracji i temperatury. Korzystając z danych w czasie rzeczywistym, inteligentnej analizy i algorytmów, sztuczna inteligencja może ostrzec przed potencjalnymi niepowodzeniami przed ich wystąpieniem i zapewnić możliwe do spostrzeżenia. System analizuje trendy temperaturowe, wzorce obciążenia, granice i inne parametry w aktywach elektrycznych, takich jak transformatory, wyłączniki i kable. Umożliwia to platformie zapewnienia potencjalnych problemów, zanim anomalie zamieni się w aktywne awarie.

Wpływ sztucznej inteligencji na utrzymanie aktywów elektrycznych wciąż się rozwija, a więcej obszarów do poprawy w miarę rozwoju technologii. Niektóre skutki inteligencji na utrzymanie aktywów elektrycznych obejmują:

Poprawione łagodzenie bezpieczeństwa i ryzyka

Aktywne zarządzanie elektryczne powinno priorytetowo traktować bezpieczeństwo zarówno dla personelu, jak i nieruchomości. Możliwości predykcyjne IIOT pomagają zidentyfikować zagrożenia bezpieczeństwa związane z możliwymi niepowodzeniami aktywów. Inteligentny IIOT może analizować dane z różnych czujników w zasobach elektrycznych w celu zidentyfikowania anomalii bezpieczeństwa i obaw. Zagrożenie dla bezpieczeństwa jest ograniczone przez wczesne wykrywanie problemów, zapobieganie wypadkom oraz zapewnianie personelu konserwacyjnego i innych interesariuszy bezpieczniejsze środowisko pracy.

Wydajność i niezawodność ulepszonego sprzętu

Do produkcji, logistyki i operacji techniki takie jak okresowe kontrole konserwacji mogą nie być wystarczające do zweryfikowania wiarygodności aktywów w złożonym i przyspieszonym środowisku. Poprzez monitorowanie i ciągłą analizę danych w czasie rzeczywistym sprzęt elektryczny będzie bardziej niezawodny. Duże objętości danych czujników zebranych z zasobów elektrycznych można monitorować za pomocą inteligentnych algorytmów w celu znalezienia połączeń i wzorów, które ludzie często nie zdają sobie sprawy z korzystania z ankiet termograficznych. Konserwację można dokładnie zaprogramować w celu zminimalizowania przerwy, pomóc zapobiegać katastrofalnym zawaleniu się i maksymalizacji długowieczności aktywów, identyfikacji anomalii i pierwszych wskaźników pogorszenia. Zapewniając, że aktywa działają w idealnych parametrach, ta proaktywna strategia zmniejsza ryzyko nieplanowanych awarii i zwiększa niezawodność.

Redukcja kosztów i optymalizacja zasobów

Przy wczesnym wykryciu awarii organizacje mogą zoptymalizować swoje koszty, stosując precyzyjne metody naprawcze, gdy tylko zidentyfikowano anomalię. To znacznie zmniejsza potrzebę niepotrzebnego okresowego konserwacji i czasochłonnych kontroli, które często nie gwarantują wydajności aktywów w porównaniu z podejściem predykcyjnym dokonanym przez sztuczną inteligencję w IoT. Nieplanowany czas bezczynności, który może być kosztowny dla organizacji, jest łagodzony przez prognozy zorientowane na sztuczną inteligencję, które optymalizują alokacja zasobów i obniżają koszty operacyjne.

Podejmowanie decyzji opartych na danych

Integracja inteligencji w utrzymaniu zasobów elektrycznych zapewnia zdolności predykcyjne poprzez analizę dużych ilości danych z różnych czujników, zapisów historycznych i systemów monitorowania czasu w czasie rzeczywistym w celu identyfikacji anomalii, ułatwiając procesy decyzyjne oparte na danych. Spostrzeżenia tych danych generują zadania, które pomagają organizacjom monitorować zdrowie zasobów i wdrażać precyzyjne interwencje, takie jak harmonogramy konserwacji, wymiana części i ocena wydajności, prowadząc świadome działania naprawcze.

Wykrywanie błędów i proaktywna konserwacja

Algorytmy identyfikują potencjalne awarie w czasie rzeczywistym podczas analizy danych z czujników. Możliwa identyfikacja przewidywalnych anomalii i awarii w urządzeniach elektrycznych pomaga organizacjom przeprowadzać proaktywne interwencje w celu uniknięcia nieplanowanych awarii i czasu bezczynności, co poprawia wydajność zasobów i optymalizuje działanie. Ciągłe monitorowanie aktywów elektrycznych eliminuje niepotrzebną konserwację, optymalizując wydajność operacyjną i unikając dodatkowych kosztów konserwacji.

Wniosek

Podsumowując, scenariusz utrzymania aktywów elektrycznych jest stale przekształcany z powodu rozwoju AI w IIOT. Idealne podejście obejmuje postępowe implementacje, poczynając od parametryzacji operacji poprzez inteligentne reguły. Pozwala to systemowi szybko zidentyfikować problemy operacyjne, zapewniając znaczne zyski w krótkim okresie. Przy początkowej wdrożeniu minimalnej i podstawowej inteligencji operacyjnej korzyści są już imponujące. 

W drugim etapie można przejść do wdrożenia systemu AI zdolnego do analizy i identyfikacji dynamicznych zmian behawioralnych. Chociaż w integracji sztucznej inteligencji wiąże się z integracją AI i wymagany jest znaczny czas na szkolenie systemu w zakresie konserwacji predykcyjnej, długoterminowe zalety znacznie przekraczają koszty operacyjne (OPEX) i koszty kapitałowe (CAPEX). Ten postęp ma szczególnie kluczowe dla sektorów, które często napotykają ograniczenia zasobów i cięć budżetowych. 

Innowacyjne obliczenia, Internet spraw przemysłowych, analiza danych i zaawansowane modele predykcyjne całkowicie redefiniują środowisko konserwacyjne. Integracja AI z predykcyjnym modelem konserwacji dla aktywnej obiecuje bardziej obiecującą przyszłość dla wysoce responsywnego i wydajnego ekosystemu konserwacyjnego. 

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

Aplikacja

Zapewnij efektywność energetyczną i zapobiegać pożarom z monitorowaniem paneli elektrycznych i dowodzenia

Katalog monitorowania panelu elektrycznego i dowodzenia pokazuje, w jaki sposób Bridgemeter, przemysłowe rozwiązanie IoT do Above-Net predykcyjnej, umożliwia inteligentne zdalne monitorowanie dowolnej ilości paneli elektrycznych i polecenia w czasie rzeczywistym.

Pobierz katalog

Z informacjami: ExerTherm

Przeczytaj także:

Jakie rodzaje procesów skorzystało z IoT przemysłowego w produkcji?

Wyzwania związane z łącznością w projektach IoT w odległych obszarach