Strona w budowie, zapraszamy wkrótce...

Zapraszamy już za:

-1284Dni -23Godzin -6Minut -35Sekund

 

 

Strona w budowie, zapraszamy wkrótce...

Zbieranie danych z różnych źródeł i ich szybka analiza, czyli jak technologia zmienia rolę konserwatorów napowietrznych linii przesyłowych.

Mariusz Laurisz
Mariusz Laurisz
Z branżą nowych technologii związany od ponad dwóch dekad. Od czterech lat Redaktor Naczelny oraz Wydawca magazynu IT Reseller Polska.

Powiązane

Zastanawiając się nad tym w jaki sposób my, technolodzy, możemy wspomóc pracowników odpowiedzialnych za eksploatację napowietrznych linii przemysłowych, myślimy przede wszystkim o bezpieczeństwie. Pracownicy ci wykonują kluczowe, niebezpieczne zadania. Są odpowiedzialni za konserwację skomplikowanych, zawieszonych na dużej wysokości urządzeń, które często znajdują się pod napięciem setek tysięcy woltów. Każdy postępujący w sposób etyczny pracodawca wyznaje jedną podstawową zasadę: im mniej czasu pracownicy spędzają w potencjalnie niebezpiecznym środowisku, tym lepiej.

 

Na szczęście technologia pozwala nam osiągnąć ten cel na wiele różnych sposobów. Najnowsze rozwiązania pozwalają technikom wykonywać ich zadania w bardziej wydajny sposób, ograniczając jednocześnie czas, przez jaki są oni narażeni na różnego rodzaju zagrożenia. Sztuczna inteligencja może pomagać firmom w monitorowaniu infrastruktury i utrzymywaniu jej w odpowiednim stanie technicznym, przewidując jednocześnie te obszary, w których istnieje największe prawdopodobieństwo awarii. Dzięki temu pracownicy mogą spędzać mniej czasu wykonując rutynowe przeglądy i skupić się raczej na krytycznych naprawach, które mogą być realizowane szybciej. Takie podejście nie tylko ogranicza koszty utrzymania dużych obiektów, takich jak słupy przesyłowe, ale zmniejsza także ilość czasu, jaką pracownicy spędzają wykonując swoje czynności w bezpośrednim sąsiedztwie niebezpiecznych urządzeń.

 

Kontrola wzrokowa z wykorzystaniem rozszerzonej rzeczywistości

Jednym z najbardziej oczywistych sposobów, w jaki technologia może przyczynić się do poprawy poziomu bezpieczeństwa jest wyeliminowanie konieczności wysyłania ludzi na słupy przesyłowe w sytuacjach, gdy rozwiązanie danego problemu nie wymaga ich fizycznej obecności. Metody przeprowadzania kontroli wzrokowej wykorzystujące sztuczną inteligencję zostały znacząco udoskonalone na przestrzeni kilku ostatnich lat. Firmy są teraz w stanie dokładniej, szybciej i łatwiej opracowywać własne modele AI. Oparte na nich procesy kontroli wzrokowej pozyskują dane z kamer skierowanych na poszczególne urządzenia bądź z dronów, pomagając wykryć potencjalne problemy i ograniczając tym samym konieczność wysłania pracowników w teren w celu przeprowadzenia rutynowej kontroli.

 

Jeżeli praca bezpośrednio przy urządzeniach staje się konieczna, na przykład w celu przeprowadzenia naprawy, sztuczna inteligencja może pomóc pracownikom w szybszym wykonaniu ich zadań, skracając czas spędzony w niebezpiecznym obszarze. Technicy mogą zrobić zdjęcie danego miejsca smartfonem, a następnie przesłać je do analizy przeprowadzanej przez model sztucznej inteligencji, który jest w stanie wykryć na przykład pęknięcia izolatorów czy też inne problemy z przewodami i wyposażeniem pomocniczym. Sztuczna inteligencja wykorzystana razem z systemami klasy EAM takimi jak IBM Maximo® Application Suite, wspierającymi prace utrzymaniowe, jest także w stanie wykryć awarie sprzętowe i systemowe porównując dane wejściowe z historią serwisową setek urządzeń, co więcej, potrafi także zaproponować potencjalne rozwiązania. Odpowiedni dobór narzędzi z rodziny IBM Maximo Application Suit takich jak IBM Maximo Visual Inspection pozwoli na pełne wsparcie całego procesu kontroli wizualnej od pozyskania i oznaczenia danych,  poprzez „trenowanie” modelu aż do jego wdrożenia i wykorzystania produkcyjnego.

 

Dzięki zwykłym smartfonom, technicy pracujący w terenie mogą również uzyskać dodatkową pomoc oferowaną przez rozwiązania oparte na rozszerzonej rzeczywistości. Wszystko to sprawia, że są w stanie szybciej i skuteczniej rozwiązywać konkretne problemy. W niedalekiej przyszłości, w sytuacjach, w których technik będzie potrzebował do wykonania danej czynności obydwu rąk, tego typu rozwiązania będą zintegrowane z kaskiem lub z okularami ochronnymi.

 

„Konieczne jest zbieranie danych z różnych źródeł i ich szybka analiza. Możemy prognozować i wykrywać anomalie, korzystając z tych informacji za pomocą procedury zwanej konserwacją predykcyjną” – wyjaśnia Jarosław Łukasiewicz, prezes Vetasi.

 

Lepsze wyniki dzięki konserwacji predykcyjnej

Korzystanie z modeli sztucznej inteligencji zdolnych do wykrywania wszelkiego rodzaju anomalii jest dzisiaj dość powszechnym rozwiązaniem. Są one w stanie ostrzegać techników o nieprawidłowej temperaturze, nadmiernym zużyciu energii oraz o innych problemach. Jednak to tylko czubek góry lodowej, jeśli chodzi o możliwości AI w tym obszarze. Współczesne modele są wystarczająco inteligentne, by rozpatrywać poszczególne anomalie w szerszym kontekście i przeprowadzić holistyczną ocenę stanu danego komponentu. Przykładowo, w systemie IBM Maximo® Application Suite, możemy śledzić historię konkretnego urządzenia od momentu jego montażu aż do wycofania z eksploatacji, a korzystając ze sztucznej inteligencji w pełni oszacować jego stan techniczny w danej chwili. Dzięki temu wiemy, czy dany komponent sprawia problemy, ponieważ wymaga przeglądu lub naprawy, czy też dlatego, że doszło do poważniejszej usterki. Najnowsze modele AI pozwalają na przeprowadzenie jeszcze bardziej dokładnej analizy, znanej jako prognozowanie predykcyjne.

 

Prognozowanie predykcyjne to oparta na sztucznej inteligencji metoda, dzięki której możliwe jest przewidzenie częstotliwości awarii danego urządzenia lub stopnia pogarszania się jego stanu wraz z upływem czasu. Tego rodzaju prognoza uwzględnia takie czynniki, jak intensywność eksploatacji czy miejsce pracy sprzętu. Analizując historię danego słupa przesyłowego, jego aktualny stan oraz parametry dotyczące innych podobnych konstrukcji, jesteśmy w stanie przewidzieć, jakie naprawy będą niezbędne nie tylko w ciągu kolejnych kilku miesięcy, lecz również kilku lat i automatycznie zaplanować jest w systemie IBM Maximo® Application Suite. Dane gromadzone w systemach EAM na przestrzeni dłuższych okresów mogą także stanowić podstawę do przeprowadzenia „analizy przyczyn źródłowych” lub do przypisania wadliwych komponentów konkretnym dostawcom zewnętrznym. Dzięki tego rodzaju dodatkowym informacjom, firmy energetyczne mogą wybierać tych dostawców sprzętu i usług, którzy oferują najwyższy poziom jakości, a tym samym dodatkowo ograniczać przerwy w dostawach prądu i obniżać koszty utrzymania infrastruktury.

 

„Nowoczesne systemy EAM pozwalają firmom wyjść poza planową konserwację do działań opartych na warunkach, które wykorzystują uczenie maszynowe i analizę danych do przewidywania prawdopodobieństwa przyszłych awarii, a tym samym zmniejszania awarii aktywów i związanych z nimi kosztów” – wyjaśnia Jarosław Łukasiewicz.

 

Vetasi to międzynarodowa firma konsultingowa specjalizująca się we wdrażaniu rozwiązania IBM Maximo.

 

„Maximo Predict, który jest zintegrowany z pakietem IBM Maximo® Application Suite, identyfikuje trendy w danych o zasobach, wykorzystaniu i środowisku oraz kojarzy je ze znanymi problemami, pomagając inżynierom niezawodności i kierownikom ds. utrzymania ruchu w prognozowaniu awarii oraz udostępnianiu danych i wyników. ” dodaje Jarosław Łukasiewicz

 

W dłuższej perspektywie czasowej, takie podejście eliminuje także konieczność wykonywania bardziej skomplikowanych napraw: im dłużej dany komponent jest eksploatowany z drobnym defektem, tym trudniej będzie go naprawić i tym szybciej konieczna będzie jego wymiana. W ten sposób nie tylko ograniczamy konieczność wykonywania przeglądów i upraszczamy naprawy. Polegając na sztucznej inteligencji, zmniejszamy przede wszystkim liczbę potencjalnych problemów, z jakimi przyjdzie nam się zmagać.

 

Wszystkie powyższe udoskonalenia znacząco przyczyniają się do poprawy poziomu bezpieczeństwa pracowników zajmujących się utrzymaniem napowietrznych linii przesyłowych. Dzięki temu, że przeglądy i naprawy sprzętu stają się łatwiejsze, są oni w stanie wykonywać swoją pracę szybciej i bezpieczniej. Rośnie także poziom bezpieczeństwa eksploatacji infrastruktury. Wszystko to sprawia, że nasi pracownicy są bezpieczni, a sieci pracują bez zakłóceń.

 

Vetasi Poland, jako część globalnej grupy Vetasi, została zwycięzcą jako Najlepszy Partner Handlowy w roku 2020. Kategoria: Przemysł 4.0 – najbardziej innowacyjne wdrożenie. Vetasi jest wyłącznym partnerem IBM w Europie w zakresie wdrożeń IBM MAXIMO – niekwestionowanego lidera rynku EAM rozwiązania klasy.

 

“Warto dodać, że idąc z duchem czasu, Maximo Applications Suite może być uruchamiane w nowoczesnym środowisku kontenerowym Red Hat Openshift na Chmurze IBM Cloud. Znacząco zwiększa to możliwości szybkiego uruchamiania i skalowania platformy, uwalniając jednocześnie klienta od konieczności zarządzania infrastrukturą i środowiskiem kontenerowym, które są dostarczane w formie serwisu zarządzanego przez IBM.” – Marcin Klabiński, Dyrektor Sprzedaży IBM Cloud w Polsce i na Krajach Bałtyckich.

 

Więcej informacji można znaleźć tutaj:

https://vetasi.com

https://cloud.ibm.com/catalog

 

IT Champions 2021 – Za nami uroczysta gala IT Reseller. Zobacz film z rozdania prestiżowych nagród branżowych!

ZOSTAW ODPOWIEDŹ

Please enter your comment!
Please enter your name here

Newsletter

Social media

Najpopularniejsze

Feardemic rozbudowuje portfolio gier, liczy na poszerzenie grona odbiorców.

Feardemic - spółka-córka Bloober Team i wydawca gier z gatunku horror - poszerza swoje portfolio wydawnicze, aby trafić do większej grupy odbiorców, poinformował CEO...

Warszawski Instytut Bankowości/Związek Banków Polskich: 86% Polaków czuje się bezpiecznie, korzystając...

Liderem w obszarze cyberbezpieczeństwa są banki (54%), wyprzedzając tym samym firmy technologiczne (31%) oraz wojsko i policję (30%), wynika z badania "Postawy Polaków wobec...

Rząd planuje powołanie Centralnego Biura Zwalczania Cyberprzestępczości.

Rząd planuje powołanie Centralnego Biura Zwalczania Cyberprzestępczości, które ma zajmować się wyłącznie problemami dotyczącymi cyberbezpieczeństwa, poinformował premier Mateusz Morawiecki. Planowane są zmiany ustawy o...

Biuro Informacji Kredytowej: Wartość pożyczek od firm pożyczkowych wzrosła o 119,9%...

Firmy pożyczkowe udzieliły w czerwcu finansowania na kwotę 661 mln zł (wzrost o 119,9% r/r), wynika z danych Biura Informacji Kredytowej (BIK). Średnia wartość...

Huawei podczas International Automobile Industry Exhibition w Szanghaju ogłosił rozpoczęcie sprzedaży...

Huawei rusza ze sprzedażą na chińskim rynku pierwszego samochodu z technologią Huawei na pokładzie. Od środy 21 kwietnia, elektryczny samochód SERES SF5 będzie dostępny...

Najnowsze

Poważna luka bezpieczeństwa w procesorach Apple

Badacze z kilku amerykańskich uczelni (m.in. University of Texas w Austin i University of California, Berkeley) odkryli poważną lukę w zabezpieczeniach chipów Apple M1...

Cisco i Microsoft transmitują dane z prędkością 800 Gb/s za...

Cisco ogłosiło sukces, jakim jest przesył danych z prędkością 800 Gb/s transatlantyckim kablem komunikacyjnym Amitié, który biegnie przez 6 234 km - z Bostonu...

Snowflake współpracuje z NVIDIA, aby dostarczyć klientom kompleksową platformę AI

Snowflake, firma oferująca Chmurę Danych, ogłosiła na konferencji NVIDIA GTC rozszerzoną współpracę z firmą NVIDIA. Jej efektem będzie wzmocnienie pozycji klientów korporacyjnych dzięki platformie...

Bank BNP Paribas rozpoczął wdrażanie Oracle Fusion ERP Cloud, pierwszym na...

Bank BNP Paribas rozpoczął wdrażanie Oracle Fusion ERP Cloud. Będzie to pierwszy w sektorze bankowym system Enterprise Resource Planning (ERP) działający całkowicie w chmurze....

OVHcloud poszerza portfolio chmury publicznej o usługę Managed Rancher Service inicjując...

Grupa OVHcloud, europejski lider w dziedzinie chmury, podczas konferencji KubeCon Europe 2024 ogłosiła wprowadzenie nowych usług do rosnącej oferty chmury publicznej, liczącej ponad 40...