Wpływ sztucznej inteligencji na konserwację zasobów elektrycznych

Technologie sztucznej inteligencji (AI) rewolucjonizują sposób utrzymania 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. Przetwarzanie w chmurze, IoT i przepustowość łączy szerokopasmowych umożliwiły osiągnięcie tych korzyści dzięki AI. Współczesny świat nadal ewoluuje cyfrowo dzięki rosnącej popularności pracy zdalnej i rosnącemu postępowi technologicznemu w takich obszarach jak robotyka i sztuczna inteligencja. Potrzeba digitalizacji stała się ważniejsza w wielu sektorach przemysłu, niezależnie od sytuacji konkurencyjnej. Digitalizacja jest warunkiem koniecznym dla każdej organizacji dążącej do zwiększenia efektywności i osiągnięcia celów zrównoważonego rozwoju. Ta ewolucja podkreśla wagę doskonalenia sposobu myślenia, struktury, działania i rozwoju, proaktywnego przechodzenia na bardziej innowacyjne sposoby rozwiązywania problemów i dostosowywania się do stale ewoluującego cyfrowego krajobrazu. Rosnące przejście na energię elektryczną jest nieuniknione dla każdej organizacji, a aby zapewnić optymalne działanie, niezawodność i bezpieczeństwo personelu, właściwa konserwacja infrastruktury elektrycznej jest równie ważna, jak utrzymanie stabilnego zasilania. W wielu branżach organizacje polegały na tradycyjnych metodach utrzymania zasobów elektrycznych. Tradycyjna konserwacja zasobów koncentruje się na okresowych przeglądach, konserwacji zapobiegawczej, naprawach doraźnych lub reagowaniu na awarie. Tradycyjnie, tradycyjne podejście do konserwacji zasobów ma swoje wady, które mogą 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, widocznej również w przypadku zasobów elektrycznych. Zasoby te wykorzystują obecnie predykcyjne możliwości platform połączonych z czujnikami, aby lepiej monitorować zasoby, dostarczając powiadomienia alarmowe i analizy oparte na danych, co przekłada się na poprawę wydajności.

Rola wywiadu w utrzymaniu zasobów elektrycznych

Sztuczna inteligencja odgrywa znaczącą rolę w podejściu do utrzymania zasobów elektrycznych, pozytywnie transformując organizacje, które opierają swoją działalność na infrastrukturze krytycznej w celu dostarczania produktów i usług. W tym artykule analizujemy rolę i wpływ sztucznej inteligencji na utrzymanie tych zasobów. Inteligentne platformy 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 konserwacji predykcyjnej. Konserwacja predykcyjna jest jednym z najważniejszych obszarów konserwacji aktywów elektrycznych, w którym obecne są postępy technologiczne, takie jak sztuczna inteligencja. Czujniki w urządzeniach elektrycznych umożliwiają całodobową konserwację predykcyjną i ciągły monitoring urządzeń. Do parametrów, które można gromadzić, należą temperatura, wibracje, zużycie energii i inne. „Mózg” inteligentnego systemu odbiera dane z monitorowania stanu. Wyszukuje wzorce, które mogą wskazywać na możliwe pogorszenie, anomalie lub, co gorsza, awarię, wykorzystując dane dotyczące warunków środowiskowych i wskaźników wydajności. Dzięki danym gromadzonym w czasie rzeczywistym, podejście do konserwacji predykcyjnej, oparte na ciągłym działaniu, zapewnia ciągłe informacje zwrotne na temat krytycznych aktywów elektrycznych. Poleganie na okresowych lub reaktywnych metodach konserwacji we wszystkich branżach jest typowym podejściem do konserwacji aktywów. W dzisiejszym zglobalizowanym środowisku biznesowym konserwacja zapobiegawcza może już nie być wystarczająca jako strategia zarządzania aktywami. Regularne badanie stanu urządzeń elektrycznych nie gwarantuje dobrej wydajności aktywów. Istnieją obecnie lepsze i bardziej efektywne metody ograniczania nieplanowanych przestojów i strat 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 pracy, 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, szczególnie w przypadku braku wdrożenia solidnych procesów konserwacyjnych, a zwłaszcza precyzyjnych strategii 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, 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 temperaturowe, wzorce obciążenia, limity i inne parametry w urządzeniach elektrycznych, takich jak transformatory, wyłączniki i kable. Pozwala to platformie przewidywać potencjalne problemy, zanim anomalie przerodzą się w awarie. Wpływ sztucznej inteligencji na konserwację urządzeń elektrycznych stale ewoluuje, a wraz z rozwojem technologii pojawiają się kolejne obszary wymagające usprawnienia. Niektóre z efektów sztucznej inteligencji w konserwacji urządzeń 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. 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