Sztuczna Inteligencja w Energetyce i dla Fabryk — jaką wartość dostarcza?
Zapewnienie płynnej pracy, redukcja zużycia energii oraz przewidywanie potencjalnych awarii w ciepłownictwie i fabrykach
Sztuczna Inteligencja (AI) staje się nieodzownym narzędziem dla wielu branż, zwiększając ich efektywność, generując oszczędności i pomagając w realizacji założeń zrównoważonego rozwoju. Przykładowo, w sektorze Utilities (branża wodno-kanalizacyjna, komunalna i ciepłownicza), Data Insights, produkt byteLAKE, wprowadza innowacyjne podejście do zarządzania infrastrukturą, np. ciepłowniczą, wykorzystując dane z czujników IoT (Internet of Things, Internet Rzeczy), prognozy pogody oraz dane historyczne. Optymalizuje to zużycie energii, minimalizuje straty oraz obniża koszty związane z utrzymaniem infrastruktury. W kontekście fabryk, Data Insights m.in. sugeruje i optymalizuje strategię wykorzystania różnych źródeł energii w zależności od planowanych cykli produkcyjnych i prognozowanej pogody.
Sztuczna Inteligencja w Firmach Energetycznych
Firmy energetyczne odgrywają kluczową rolę w zapewnieniu płynnego funkcjonowania inteligentnych miast, dostarczając energię i ciepło w sposób niezawodny i efektywny. byteLAKE’s Data Insights oferuje szereg rozwiązań opartych na AI, które rewolucjonizują sposób działania tych firm.
Predictive Maintenance
Jednym z kluczowych zastosowań AI w firmach energetycznych jest predictive maintenance, czyli przewidywanie potencjalnych usterek. Tradycyjne strategie związane z planowaniem prac serwisowych często polegają na rutynowych kontrolach lub oczekiwaniu na awarię komponentu. W przeciwieństwie do tego, AI wykorzystuje dane z czujników IoT i innych źródeł (dane historyczne, odczyty, bazy danych, etc.) do przewidywania potencjalnych awarii zanim one się wydarzą. To proaktywne podejście pomaga uniknąć niespodziewanych przestojów, zapewniając nieprzerwaną dostawę energii.
Na przykład, w sieciach ciepłowniczych AI może analizować dane z czujników zainstalowanych w takiej sieci, łącząc odczyty z prognozami pogody. Na tej podstawie przewiduje potrzeby konserwacyjne oraz zapobiega zakłóceniom w dostawie energii.
Prognozowanie i Optymalizacja
AI potrafi analizować ogromne ilości danych i na ich podstawie zarówno prognozować zapotrzebowanie na energię, jak i optymalizować alokację zasobów potrzebnych do jej dostarczenia. Przykładowo, mechanizmy AI wbudowane w produkt Data Insights potrafią analizować dane z czujników zainstalowanych na komponentach sieci ciepłowniczej, łączyć je z innymi danymi, takimi jak bieżące prognozy pogody i sugerować optymalne ustawienia kluczowych parametrów sieci ciepłowniczej, jak np. temperatury czy ciśnienia. W ten sposób AI wspiera operatorów takiej sieci w wyborze odpowiednich strategii gwarantujących dostarczenie wymaganej ilości ciepła do wszystkich węzłów sieci przy minimalnych kosztach.
Praktyka pokazuje, że nawet niewielkie obniżenie temperatury zasilania, jak np. o 1–2 stopnie, może przynieść znaczne oszczędności, liczone w milionach euro rocznie.
Monitorowanie i Zarządzanie
Algorytmy AI zapewniają ciągły monitoring sieci energetycznych, wykrywając błędy i anomalie w czasie rzeczywistym. Poprawia to nie tylko efektywność operacyjną, ale także umożliwia szybką reakcję na problemy, co dodatkowo zwiększa niezawodność i redukuje koszty utrzymania.
byteLAKE’s Data Insights wykorzystuje AI do optymalizacji kosztów i redukcji strat energii w sieciach ciepłowniczych i fabrykach. Przykładowo, zmniejszenie temperatury zasilania o zaledwie 1–2 stopnie może przynieść oszczędności liczone w milionach euro rocznie. Ponadto, możliwość przewidywania awarii pozwala na lepsze planowanie przeglądów, minimalizując straty finansowe i zwiększając niezawodność infrastruktury.
Przykładowy schemat wdrożenia Data Insights w miejskich sieciach ciepłowniczych zilustrowano na poniższym obrazku.
Sztuczna Inteligencja w Inteligentnych Fabrykach
Inteligentne fabryki (ang. Smart Factories), charakteryzujące się integracją zaawansowanych technologii dla zwiększenia efektywności produkcji, również czerpią znaczne korzyści z AI. Data Insights odgrywa kluczową rolę w zarządzaniu różnymi źródłami energii i optymalizacji procesów produkcyjnych.
Skuteczne Zarządzanie Energią
Inteligentne fabryki często wykorzystują różnorodne źródła energii, a skuteczne zarządzanie nimi jest kluczowe dla redukcji strat energii i obniżenia kosztów. Data Insights wykorzystuje AI do analizy wzorców zużycia energii, identyfikacji nieefektywności i sugerowania działań optymalizacyjnych. Pomaga wygenerować znaczące oszczędności kosztów i wspiera cele zrównoważonego rozwoju poprzez redukcję zużycia energii oraz eliminację jej strat, co z kolei przekłada się na zmniejszenie śladu węglowego fabryki.
Prawa strona poniższego obrazka przedstawia poglądowo przykładowe wdrożenie Data Insights w fabryce.
Predictive Maintenance w Produkcji
Podobnie jak w firmach energetycznych, predictive maintenance w fabrykach zapewnia sprawną pracę maszyn i urządzeń. Przewidując awarie i usprawniając planowanie konserwacji urządzeń, AI minimalizuje przestoje i wydłuża żywotność kluczowych zasobów. Rozwiązania tego typu często stają się kluczowe dla utrzymania harmonogramów produkcji i redukcji kosztów operacyjnych.
Inspekcja Jakości i Kontrola
Data Insights to nie tylko analityka danych pod kątem optymalizacji energetycznej czy kosztowej. Produkt jest częścią pakietu Cognitive Services, który oferuje narzędzia do automatyzacji procesów dotyczących inspekcji jakościowej produktów. Automatyczna inspekcja i kontrola jakości z wykorzystaniem AI zapewnia, że produkty spełniają rygorystyczne normy jakościowe. W tym kontekście AI znacząco redukuje ryzyko wad produktów trafiających do klientów, poprawiając ich niezawodność i zadowolenie klientów.
Więcej informacji o zastosowaniu AI w inspekcji jakości znajdziecie na stronach byteLAKE dla produkcji i byteLAKE dla przemysłu samochodowego oraz w artykule na insight.tech (artykuł w j. angielskim).
Automatyczna Inspekcja Jakości w Fabryce
Cognitive Services poprawiają wykrywanie anomalii w danych wizualnych (obrazy, materiały wideo) i wzorcach dźwiękowych, umożliwiając bardziej kompleksowe monitorowanie i zapewnianie jakości w środowiskach produkcyjnych. Dzięki temu możliwym staje się uszczelnienie procesów produkcyjnych, redukcja błędów produkcji i ciągłe utrzymanie wysokich standardów jakości. To z kolei przekłada się na konkretne korzyści biznesowe.
Podsumowanie
Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje sposób działania firm, zwiększając efektywność, usprawniając proces przewidywania potencjalnych awarii i optymalizując zarządzanie zasobami. Data Insights umożliwia:
- Prognozowanie i optymalizację: AI analizuje dane z sieci, czujników oraz prognozy pogody. Na tej podstawie sugeruje optymalne temperatury dla dystrybutorów ciepła w ciepłowni, aby zminimalizować koszty i jednocześnie dostarczyć wymagane ciepło do wszystkich węzłów sieci.
- Predykcyjne utrzymanie (ang. predictive maintenance): AI może przewidywać awarie i potrzeby konserwacji, co pozwala unikać nieoczekiwanych przestojów w dostawie ciepła.
- Monitorowanie i zarządzanie: Algorytmy AI monitorują pracę sieci, wykrywają błędy i usprawniają zdalne zarządzanie poszczególnymi elementami infrastruktury ciepłowniczej.
Zachęcam do obejrzenia jednego z naszych webinariów, gdzie szerzej opowiadamy o wspomnianych rozwiązaniach:
Gdyby pojawiły się dodatkowe pytania, zapraszam do kontaktu:
