Inverkan av artificiell intelligens på underhåll av elektriska tillgångar

Tekniker för artificiell intelligens (AI) revolutionerar hur elektriska tillgångar underhålls. AI gör det möjligt för organisationer att få en konkurrensfördel genom att utnyttja tillståndsövervakningsdata för att fatta bättre datadrivna beslut, minimera driftstopp, optimera resurser och förbättra den operativa effektiviteten. Molntjänster, sakernas internet och bredbandskapacitet har möjliggjort dessa AI-aktiverade fördelar. Idag fortsätter världen att utvecklas digitalt på grund av ökningen av distansarbete och den ökande tekniska utvecklingen inom områden som robotik och artificiell intelligens. Behovet av digitalisering har blivit mer betydande inom många industrisektorer, oavsett konkurrenslandskapet. Digitalisering är en förutsättning för varje organisation i sin strävan efter att bli mer effektiv och uppnå hållbarhetsmål. Denna utveckling främjar vikten av att förbättra tänkande, struktur, drift och utveckling, proaktivt röra sig mot mer innovativa sätt att lösa problem och anpassa sig till det ständigt föränderliga digitala landskapet. En växande övergång till elkraft är oundviklig för varje organisation, och för att säkerställa optimal drift, tillförlitlighet och personalsäkerhet är korrekt underhåll av elektrisk infrastruktur lika viktigt som att upprätthålla en stabil strömförsörjning. I många branscher har organisationer förlitat sig på den traditionella metoden för att underhålla elektriska tillgångar. Traditionellt tillgångsunderhåll kretsar kring periodiska inspektioner, förebyggande underhåll, reaktiva reparationer eller felhantering. Historiskt sett finns det brister i det traditionella tillvägagångssättet för tillgångsunderhåll, vilket kan resultera i oplanerade driftstopp och högre underhållskostnader. Dessa brister påverkar den kontinuerliga driften negativt inom industrier jämfört med moderna underhållsmetoder som drivs av IIoT och AI. Med tillkomsten av intelligent industriell IoT har landskapet för kritiskt tillgångsunderhåll genomgått en transformativ förändring, vilket även är tydligt inom elektriska tillgångar. Dessa tillgångar utnyttjar nu de prediktiva funktionerna hos sensoranslutna plattformar för bättre tillgångsövervakning, vilket ger larmmeddelanden och datadrivna insikter, vilket resulterar i förbättrad effektivitet.

Intelligensens roll i underhållet av elektriska tillgångar

AI spelar en betydande roll i hur man underhåller elektriska tillgångar och förändrar organisationer som är beroende av kritisk infrastruktur för att leverera produkter och tjänster på ett positivt sätt. Här utforskar vi AI:s roll och inverkan på underhållet av dessa tillgångar. Intelligenta plattformar kan utföra vissa uppgifter automatiskt, vilket eliminerar behovet av tolkning av resultat och manuella ingripanden.

AI inom prediktivt underhåll

Utvecklingen av Industri 4.0, som kopplar samman tillverkningsteknik genom Industrial Internet of Things (IIoT), är nära kopplad till AI:s förmåga till prediktivt underhåll. Prediktivt underhåll är ett av de mest framträdande områdena inom underhåll av elektriska tillgångar, där tekniska framsteg som AI finns närvarande. Sensorer inom elektrisk utrustning möjliggör prediktivt underhåll dygnet runt och kontinuerlig övervakning av utrustning. Temperatur, vibrationer, energiförbrukning och andra mätvärden är bland de parametrar som kan samlas in. "Hjärnan" i det intelligenta systemet tar emot tillståndsövervakningsdata. Den söker efter mönster som kan indikera möjlig försämring, avvikelse eller, ännu värre, ett fel, med hjälp av data relaterade till miljöförhållanden och prestandamått. Med data som samlas in i realtid ger den ständigt pågående prediktiva underhållsmetoden kontinuerlig feedback på kritiska elektriska tillgångar. Att förlita sig på periodiska eller reaktiva underhållsmetoder inom alla branscher är den typiska metoden för tillgångsunderhåll. I dagens globaliserade affärsmiljö kanske förebyggande underhåll inte längre är tillräckligt som en strategi för tillgångshantering. Att regelbundet undersöka tillståndet hos elektrisk utrustning garanterar inte god tillgångsprestanda. Det finns nu bättre och effektivare metoder för att minska oplanerade driftstopp och produktivitetsförluster. Företag vars verksamhet är i hög grad beroende av distributionen av elkraft i sina anläggningar behöver ofta utföra underhåll för att säkerställa att deras utrustning klarar av den dagliga driftens krav, särskilt när dessa tillgångar används under längre perioder. Studier av hur åldrande elektrisk utrustning påverkar förekomsten av fel visar ett direkt samband med de underhållspraxis som används. En betydande nackdel med reaktivt eller periodiskt underhåll ligger i dess potentiellt höga kostnad, särskilt när robusta underhållsprocesser inte implementeras, särskilt om precisionsunderhållsstrategier inte antas. Utbredningen av automatisering och digitala verktyg, såsom IIoT-plattformar, har intensifierat paradigmskiftet inom tillgångsunderhåll och anläggningshantering under det senaste decenniet. Med intelligens och prediktivt underhåll möjliggör strategiskt placerade sensorer i utrustningen kontinuerlig övervakning av viskositet, energiförbrukning, vibrationer och temperatur. Genom att utnyttja realtidsdata, analyser och intelligenta algoritmer kan AI varna för potentiella fel innan de inträffar och ge användbara insikter. Systemet undersöker temperaturtrender, belastningsmönster, gränser och andra parametrar i elektriska tillgångar som transformatorer, brytare och kablar. Detta gör det möjligt för plattformen att förutsäga potentiella problem innan avvikelser eskalerar till tillgångsfel. AI:s inverkan på underhåll av elektriska tillgångar fortsätter att utvecklas, med fler områden för förbättring i takt med att tekniken utvecklas. Några av effekterna av intelligens på underhåll av elektriska tillgångar inkluderar:

Förbättrad säkerhet och riskreducering

Förvaltning av elektriska tillgångar måste prioritera säkerhet, både för personal och egendom. IIoT:s prediktiva kapacitet hjälper till att identifiera säkerhetsrisker relaterade till potentiella anläggningsfel. Intelligent IIoT kan analysera data från flera sensorer på elektriska tillgångar för att identifiera avvikelser och säkerhetsproblem. Säkerhetsrisker minskas genom tidig upptäckt av problem, förhindrande av olyckor och försörjning av underhållspersonal och andra intressenter med en säkrare arbetsmiljö.

Förbättrad utrustningseffektivitet och tillförlitlighet

För tillverkning, logistik och drift kanske tekniker som regelbundna underhållskontroller inte är tillräckliga för att verifiera tillgångars tillförlitlighet i en komplex och snabb miljö. Genom kontinuerlig övervakning och analys av realtidsdata kommer elektrisk utrustning att bli mer tillförlitlig. Stora volymer sensordata som samlas in från elektriska tillgångar kan övervakas av intelligenta algoritmer för att hitta de kopplingar och mönster som människor ofta missar med hjälp av värmekameror. Underhåll kan schemaläggas exakt för att minimera avbrott, bidra till att förhindra katastrofala fel och maximera tillgångars livslängd genom att identifiera avvikelser och tidiga indikatorer på försämring. Genom att säkerställa att tillgångar fungerar inom optimala parametrar minskar denna proaktiva strategi risken för oplanerade fel och ökar tillförlitligheten.

Kostnadsreduktion och resursoptimering

Med tidig feldetektering kan organisationer optimera sina kostnader genom att tillämpa korrekta korrigerande åtgärder så snart en avvikelse identifieras. Detta minskar avsevärt behovet av onödigt regelbundet underhåll och tidskrävande kontroller, vilket ofta misslyckas med att säkerställa tillgångarnas effektivitet jämfört med den prediktiva metod som möjliggörs av artificiell intelligens inom IIoT. Oplanerad driftstopp, som kan vara kostsamt för en organisation, mildras av AI-drivna förutsägelser som optimerar resursallokering och minskar driftskostnaderna.

Datadrivet beslutsfattande

Att integrera intelligens i underhåll av elektriska tillgångar ger förutsägande funktioner genom att analysera stora mängder data från flera sensorer, historiska register och realtidsövervakningssystem för att identifiera avvikelser, vilket underlättar datadrivna beslutsprocesser. Insikter från dessa data genererar uppgifter som hjälper organisationer att övervaka tillgångars hälsa och implementera exakta åtgärder som underhållsscheman, utbyte av delar och prestandabedömning, vilket vägleder välgrundade korrigerande åtgärder.

Feldetektering och proaktivt underhåll

Algoritmer identifierar potentiella fel i realtid genom att analysera sensordata. Att identifiera avvikelser och förutsägbara fel i elektrisk utrustning hjälper organisationer att vidta proaktiva åtgärder för att förhindra fel och oplanerade driftstopp, förbättra tillgångarnas effektivitet och optimera driften. Kontinuerlig övervakning av elektriska tillgångar eliminerar onödigt underhåll, optimerar driftseffektiviteten och undviker ytterligare underhållskostnader.

Slutsats

Sammanfattningsvis förändras landskapet för underhåll av elektriska tillgångar ständigt på grund av utvecklingen av AI inom IIoT. Den ideala metoden involverar progressiva implementeringar, med början i att parametrisera driften genom intelligenta regler. Detta gör det möjligt för systemet att snabbt identifiera driftsproblem, vilket ger betydande vinster på kort tid. Med den initiala implementeringen av minimal och grundläggande driftsinformation är fördelarna redan imponerande. I ett andra steg kan framsteg göras mot att implementera ett AI-system som kan analysera och identifiera dynamiska beteendeförändringar. Även om det finns initiala kostnader för att integrera AI och avsevärd tid som krävs för att utbilda systemet i prediktivt underhåll, överväger de långsiktiga fördelarna avsevärt driftskostnaderna (OPEX) och kapitalkostnaderna (CAPEX). Denna utveckling är särskilt avgörande för branscher som ofta möter resursbegränsningar och budgetnedskärningar. Innovativ databehandling, det industriella internet of things, dataanalys och avancerade prediktiva modeller omdefinierar underhållsmiljön helt. Att integrera AI i en prediktiv underhållsmodell för tillgångar lovar en ljusare framtid för ett mycket responsivt och effektivt underhållsekosystem. Dessa tekniska förändringar öppnar dörren för mer proaktivt och effektivt underhåll, vilket gör det möjligt för organisationer att förutse problem, minska kostnader och maximera tillgängligheten för sina elektriska tillgångar. Med information: Exertherm

---

Läs också:Vilka typer av processer gynnas av industriell IoT inom tillverkning?Konnektivitetsutmaningar i IoT-projekt i avlägsna områden