العثور على شركاء حقيقيين: كيف تقييم شركات الخدمات العامة لموردي الذكاء الاصطناعي

العالم الطاقي يخضع لتغيير هائل، وإعادة التفكير في الأنظمة المصممة قبل أكثر من قرن من الزمن لجعل مكان للظهور من التقنيات الأذكى والأكثر نظافة. إنها فترة مثيرة – تقريبا كل صناعة تتحول إلى الكهرباء بطرق ما، والمركبات الكهربائية تكتسب زخما في السوق، وهناك تحول نشط لدعم موارد الطاقة الموزعة (DERs)، “موارد الطاقة الصغيرة” عادة ما تقع بالقرب من مواقع استخدام الكهرباء، مثل لوحات الطاقة الشمسية وخزانات البطاريات. ذلك الأخير هو أمر كبير، وكما يشير إليه المنظمة الدولية للطاقة (IEA)، فإن التوسع السريع في مجال DERs سوف “يغير ليس فقط كيفية توليد الكهرباء، ولكن أيضا كيفية تجارتها وتسليمها واستهلاكها” في المستقبل.

لمراقب، كل هذا التغيير إيجابي ومستدام ومتأخر. ولكن من الناحية العملية، فإن التسارع السريع للطاقة المتجددة والكهرباء يخلق ضغطا إضافيا ويتسبب في إجهاد حدود شبكتنا. إلى جانب الضغط الناجم عن الطاقات المتجددة، تواجه أنظمة الطاقة في العالم تحديات حرجة من الأحداث الجوية القاسية المتعلقة بتغير المناخ المستمر – الجفاف في أوروبا، والheatwaves في الهند، والعواصف الشتوية الشديدة في الولايات المتحدة – كل ذلك يؤدي إلى زيادة أسيّة في تكاليف التفتيش والصيانة والإصلاح. قادة قطاع الخدمات العامة يركزون الآن على زيادة تحديث الشبكة واعتمادها وموثوقيتها.

خذ صورة، ستستمر لفترة أطول

对于 شركات الخدمات العامة، فإن معداتها غالبا ما تكون أهم أصولها وتتطلب صيانة دقيقة ومستمرة. أداء هذه الصيانة يعتمد على تدفق مستمر من البيانات (عادة في شكل صور) التي يمكن للخدمات العامة تحليلها للكشف عن الشذوذ التشغيلي. جمع هذه البيانات يتم بطرق多ة، من الطائرات بدون طيار والطائرات ذات الجناح الثابت، إلى عمال الخط الذين يسيرون في الموقع. ومع تكنولوجيا جديدة مثل الطائرات بدون طيار والكاميرات العالية الدقة للمروحيات، فإن كمية البيانات قد زادت بشكل كبير. نحن نعرف من محادثاتنا مع العديد من شركات الخدمات العامة أن الخدمات العامة تجمع الآن 5-10 مرة من كمية البيانات التي جمعتها في السنوات الأخيرة.

كل هذه البيانات تجعل دورة العمل البطيئة للفحص أكثر بطئا. في المتوسط، تقضي الخدمات العامة ما يعادل 6-8 أشهر من ساعات العمل في السنة لتحليل بيانات الفحص. (تم توفيره من مقابلة مع عميل الخدمات العامة على الساحل الغربي الذي يجمع 10 ملايين صورة في السنة) سبب كبير لهذا الاكتظاظ هو أن هذا التحليل لا يزال يتم بشكل كبير يدويا، وعندما تقوم شركة بجمع ملايين صور الفحص كل عام، يصبح العملية غير قابلة للتوسيع. تحليل الشذوذ يستغرق وقتا طويلا لدرجة أن معظم البيانات تكون متقادمة في الوقت الذي يتم استعراضها، مما يؤدي إلى معلومات غير دقيقة على الأقل وعمليات فحص متكررة أو ظروف خطرة في الأسوأ. هذا هو مشكلة كبيرة، مع مخاطر عالية. يقدر المحللون أن قطاع الطاقة يفقد 170 مليار دولار كل عام بسبب فشل الشبكة وإيقافها القسري والكوارث الكبيرة.

بناء خدمة المستقبل مع فحص البنية التحتية المدعوم بالذكاء الاصطناعي

جعل شبكتنا أكثر موثوقية ومرونة سيستغرق شيئين – المال، والوقت.幸运ا، هذا هو المكان الذي يمكن أن تساعد فيه التكنولوجيا الجديدة والابتكار في简يع عملية الفحص. تأثير الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) على قطاع الخدمات العامة لا يمكن التقليل من شأنه. AI/ML هو في المنزل في هذا البيئة الغنية بالبيانات، وكلما زاد حجم البيانات، زادت قدرة AI على ترجمة جبال المعلومات إلى رؤى ذات معنى. وفقا لشركة Utility Dive، هناك “اتفاق واسع النطاق في الصناعة على أن [AI/ML] لديها القدرة على تحديد المعدات المعرضة للخطر في طريقة أسرع وأمان hơn من الطريقة الحالية” التي تعتمد على الفحص اليدوي.

في حين أن وعد هذه التكنولوجيا لا يُختلف عليه، فإن بناء برنامج مخصص AI/ML في المنزل هو عملية بطيئة ومكلفة ومليئة بالتعقيدات والعراقيل. هذه التحديات أدت إلى أن تطلب العديد من شركات الخدمات العامة دعمًا إضافيًا من الاستشاريين والبائعين الخارجيين.

3 أشياء يجب مراعاتها عند تقييم شريك AI/ML المحتمل

عند البحث عن شريك AI/ML، الأفعال أكثر أهمية من الكلمات. هناك العديد من الشركات الملمعة هناك التي قد توعد بالكثير، ولكن قادة الخدمات العامة يجب أن يركزوا على معايير مهمة لتقدير التأثير بدقة. من بين الأهم هو كيف يصف البائع ويقدم:

نمو الموديل مع مرور الوقت – بناء مجموعات بيانات متنوعة (بيانات تحتوي على الكثير من الشذوذ للتحليل) يأخذ وقتا كبيرا (أحيانا عدة سنوات) ونوعا معينا من الشذوذ لا يحدث بتواتر كاف لتدريب نموذج AI ناجح. على سبيل المثال، تدريب خوارزمية لتحديد أشياء مثل التهرّس أو ثقوب النقار أو الدعائم الصدئة يمكن أن يكون صعبا إذا لم يحدث بتواتر كاف في منطقتك. لذا، تأكد من سؤال البائع AI/ML ليس فقط عن كمية مجموعات البيانات، ولكن أيضا عن جودتها وتنوعها.

السرعة – الوقت هو المال، و任何 بائع AI/ML مشهور يجب أن يكون قادرا على إظهار بوضوح كيف يقدم سرعة في عملية الفحص. على سبيل المثال، Buzz Solutions partnered with the New York Power Authority (NYPA) لتقديم منصة مدعومة بالذكاء الاصطناعي مصممة لتقليل الوقت المطلوب للفحص والتحليل بشكل كبير. النتيجة كانت برنامج يمكنه تحليل صور الأصول في ساعات أو أيام، بدلا من الأشهر التي استغرقها من قبل. هذا التوفير في الوقت سمح لمجموعات الصيانة في NYPA بالتركيز على الإصلاحات وتقليل خطر الفشل.

الجودة/الدقة – في غياب البيانات الحقيقية لبرامج AI/ML، đôi fois تعويض الشركات البيانات الاصطناعية (أي البيانات التي تم إنشاؤها بشكل مصطنع بواسطة خوارزميات الحاسوب) لملء الفجوات. إنها ممارسة شائعة، ويتنبأ المحللون أن 60% من جميع البيانات المستخدمة في تطوير AI سوف تكون اصطناعية (بدلا من الحقيقية) بحلول عام 2024. ولكن في حين أن البيانات الاصطناعية جيدة للسيناريوهات النظرية، فإنها لا تعمل جيدا في البيئات الحقيقية حيث تحتاج إلى بيانات حقيقية (وتدخلات الإنسان في الحلقة) لتصحيح الذات. فكر في سؤال البائع عن مزيج البيانات الحقيقية والاصطناعية للتأكد من أن الانقسام يعتبر معقولا.

و تذكر، العمل لا ينتهي بمجرد اختيار شريكك. فكرة جديدة من Gartner هي عقد جلسات “AI Bake-Off” – وصفها بأنها “جلسات سريعة وغنية بالمعلومات تتيح لك رؤية البائعين جنبا إلى جنب باستخدام عروض توضيحية مبرمجة وبيانات مشتركة في بيئة خاضعة للرقابة” لتقييم نقاط القوة والضعف لكل منهم. هذا العملية تحدد معايير واضحة تتعلق بال قابلة للتوسيع وموثوقية خوارزميات AI/ML التي تتوافق مع أهداف أعمال الخدمات العامة.

تشغيل مستقبل صناعة الخدمات العامة

من التكاملات العملية الأكثر كفاءة إلى الكشف عن الشذوذ المدعوم بالذكاء الاصطناعي المتقدم، صناعة الخدمات العامة على طريق ألمع بكثير مما كانت عليه حتى قبل بضع سنوات. هذه الابتكارات سوف تحتاج إلى الاستمرار، خاصة مع أن متطلبات فحص التوزيع والنقل من المقرر أن تزداد gấp đôi بحلول عام 2030 وأعلنت الحكومة عن صيانة البنية التحتية للدفاع عن الطاقة كأولويات أمنية وطنية.

هناك المزيد من العمل вперед، ولكن في يوم من الأيام سوف ننظر إلى هذه الفترة على أنها فترة حاسمة، لحظة عندما قادة الصناعة خطوا إلى الأمام للاستثمار في مستقبل شبكتنا الكهربائية وجلب الخدمات العامة إلى العصر الحديث.