Að finna raunverulegt samstarf: Hvernig veitufyrirtæki meta gervigreindarseljendur

Orkuheimurinn er að ganga í gegnum gríðarlegar breytingar, endurhugsa kerfi sem hönnuð voru fyrir meira en öld síðan til að gera pláss fyrir uppgang snjallari og hreinni tækni. Þetta er spennandi tími - nánast allar atvinnugreinar eru að rafvæðast á einhvern hátt, rafknúin farartæki (EVS) eru að ná markaðssókn og það eru virkir umskipti til að styðja við dreifðar orkuauðlindir (DERs), "smávirkar orkuauðlindir" venjulega staðsettar nálægt stöðum af rafmagnsnotkun, svo sem sólarrafhlöðum á þaki og rafhlöðugeymslu. Það síðasta er mikið mál, og eins og Alþjóðaorkusambandið (IEA) bendir á að hröð stækkun DERs mun "umbreyta ekki aðeins því hvernig raforka er framleitt, heldur einnig hvernig það er verslað, afhent og neytt" áfram.

Fyrir áhorfanda er öll þessi breyting jákvæð, sjálfbær og löngu tímabær. En í rauninni er hröð hröðun endurnýjanlegrar orku og rafvæðingar að skapa aukna streitu og þenja takmörk netsins okkar. Samhliða þrýstingi frá endurnýjanlegum orkugjöfum standa raforkukerfi heimsins einnig frammi fyrir mikilvægum áskorunum vegna öfga veðuratburða sem tengjast áframhaldandi loftslagsbreytingum - þurrkar í Evrópu, hitabylgjur á Indlandi, miklir vetrarstormar í Bandaríkjunum - allt sem leiðir til veldisaukningar í skoðun, viðhaldi , og viðgerðarkostnað. Leiðtogar í veitugeiranum einbeita sér nú að því að auka nútímavæðingu nets, áreiðanleika og seiglu.

Taktu mynd, hún endist lengur

Fyrir veitufyrirtæki er búnaður þeirra oft mikilvægasta eign þeirra og krefst stöðugs, nákvæms viðhalds. Framkvæmd þessarar viðhalds er háð stöðugum straumi gagna (venjulega í formi mynda) sem veitur geta greint til að greina frávik í rekstri. Söfnun þessara gagna fer fram á margan hátt, allt frá drónum og flugvélum með föstum vængjum, til starfsmanna í línu sem ganga líkamlega á staðnum. Og með nýrri tækni eins og UAV/drónum og háupplausnar þyrlumyndavélum hefur mikið magn gagna aukist stjarnfræðilega. Við vitum af samtölum okkar við mörg veitufyrirtæki að veitur eru nú að safna 5-10X því magni af gögnum sem þær hafa safnað á undanförnum árum.

Öll þessi gögn gera þegar hæga vinnuferil skoðana enn hægari. Að meðaltali eyða veitur jafnvirði 6-8 mánaða vinnustunda á ári í að greina eftirlitsgögn. (Veitt af viðtali við viðskiptavini veituveitu vestanhafs frá veitu sem safnar 10 milljónum myndum á ári) Stór ástæða fyrir þessu oflæti er sú að þessi greining er enn að mestu unnin handvirkt og þegar fyrirtæki tekur milljónir skoðunarmynda á hverju ári verður ferlið mjög óskalanlegt. Að greina með tilliti til frávika er svo tímafrekt að flest gögnin eru úrelt þegar þau eru í raun yfirfarin, sem leiðir í besta falli til ónákvæmra upplýsinga og endurtekinna skoðana eða hættulegra aðstæðna í versta falli. Þetta er stórt mál, með mikla áhættu. Sérfræðingar áætla að raforkugeirinn tapar 170 milljörðum dollara á hverju ári vegna netbilunar, þvingaðra stöðvunar og fjöldahamfara.

Byggja upp gagnsemi framtíðarinnar með AI-knúnum innviðaskoðunum

Það þarf tvennt til að gera netið okkar áreiðanlegra og sveigjanlegra – peninga og tíma. Sem betur fer er þetta þar sem ný tækni og nýsköpun getur hjálpað til við að hagræða skoðunarferlið. Ekki er hægt að ofmeta áhrif gervigreindar (AI) og vélanáms (ML) á veitusviðið. AI/ML á heima í þessu gagnaríka umhverfi og eftir því sem gagnamagn eykst verður hæfileiki gervigreindar til að þýða fjöll af upplýsingum í þýðingarmikla innsýn betri. Samkvæmt Utility Dive, það er "nú þegar víðtækt samkomulag í greininni um að [AI/ML] hafi möguleika á að bera kennsl á búnað sem er í hættu á bilun á þann hátt sem er mun hraðari og öruggari en núverandi aðferð" sem byggir á handvirkum skoðunum.

Þó að loforðið um þessa tækni sé óumdeilt, þá er hægt að byggja upp þitt eigið sérsniðna gervigreind/ML forrit innanhúss hægt og vinnufrekt ferli fullt af flækjum og vegatálmum. Þessar áskoranir hafa orðið til þess að mörg veitufyrirtæki hafa leitað eftir viðbótarstuðningi frá utanaðkomandi ráðgjöfum og söluaðilum.

3 atriði sem þarf að hafa í huga þegar mögulegur AI/ML samstarfsaðili er metinn

Þegar leitað er að AI/ML samstarfsaðila skipta gjörðir meira máli en orð. Það eru fullt af klókum fyrirtækjum þarna úti sem gætu lofað tunglinu, en leiðtogar veitustofnana ættu að kanna nokkra mikilvæga mælikvarða til að meta áhrif nákvæmlega. Meðal þess mikilvægasta er hvernig seljandi lýsir/afhendir:

Vöxtur líkansins með tímanum – Að byggja upp fjölbreytt gagnasöfn (gögn sem hafa mikið af frávikum til að greina) tekur talsverðan tíma (oft nokkur ár) og ákveðnar tegundir af frávikum eiga sér ekki stað með nógu mikilli tíðni til að þjálfa farsælt gervigreind líkan. Til dæmis getur verið krefjandi að þjálfa reiknirit til að koma auga á hluti eins og rotna, skógarþróttarholur eða ryðgaða dempara ef þeir koma ekki oft fyrir á þínu svæði. Svo vertu viss um að spyrja AI/ML söluaðilann ekki aðeins um magn gagnasafna þeirra, heldur einnig gæði þeirra og fjölbreytni.

hraði – Tími er peningar og allir virtir gervigreind/ML söluaðilar ættu að geta sýnt greinilega hvernig tilboð þeirra flýtir fyrir skoðunarferlinu. Til dæmis, Buzz Solutions var í samstarfi við New York Power Authority (NYPA) að afhenda gervigreindarvettvang sem er hannaður til að draga verulega úr þeim tíma sem þarf til skoðunar og greiningar. Niðurstaðan var forrit sem gat greint eignamyndir á klukkustundum eða dögum, í stað mánaðanna sem það hafði tekið áður. Þessi tímasparnaður gerði NYPA viðhaldshópum kleift að forgangsraða viðgerðum og minnka möguleika á bilun.

Gæði/nákvæmni – Þar sem raunveruleg gögn eru ekki til fyrir gervigreind/ML forrit bæta fyrirtæki stundum við tilbúnum gögnum (þ.e. gögn sem hafa verið tilbúnar til með tölvureikniritum) til að fylla í eyður. Það er vinsæl æfing, og segja sérfræðingar að 60% af öllum gögnum sem notuð eru við þróun gervigreindar verða tilbúin (í stað raunverulegs) strax árið 2024. En þó tilbúið gögn séu góð fyrir fræðilegar aðstæður, skila þau sér ekki vel í raunverulegu umhverfi þar sem þú þarft raunveruleg gögn (og manneskja-í-lykkju inngrip) til að leiðrétta sjálfan sig. Íhugaðu að biðja seljanda um blöndu þeirra af raunverulegum gögnum á móti tilbúnum gögnum til að tryggja að skiptingin sé skynsamleg.

Og mundu að verkinu lýkur ekki þegar þú hefur valið maka þinn. Ný hugmynd frá Gartner heldur reglulega „AI Bake-Off” viðburðir – lýst sem „hröðum, upplýsandi fundum sem gera þér kleift að sjá söluaðila hlið við hlið með því að nota forskriftarsýnishorn og sameiginlegt gagnasafn í stýrðu umhverfi“ til að meta styrkleika og veikleika hvers og eins. Þetta ferli kemur á skýrum mælikvörðum sem tengjast beint sveigjanleika og áreiðanleika AI/ML reikniritanna sem eru síðan í takt við markmið veituviðskipta.

Kveikja á framtíð veituiðnaðarins

Allt frá skilvirkari samþættingu verkflæðis til háþróaðrar greiningar á gervigreindum frávikum, veituiðnaðurinn er á mun bjartari braut en jafnvel fyrir nokkrum árum. Þessi nýjung mun þó þurfa að halda áfram, sérstaklega þar sem umboð T&D skoðunar munu tvöfaldast fyrir 2030 og ríkisstjórn boðaði viðhald og varnir orkumannvirkja sem forgangsverkefni í þjóðaröryggi.

Það er meiri vinna framundan, en einn daginn munum við líta til baka á þennan tíma sem vatnaskil, augnablik þegar leiðtogar iðnaðarins tóku sig til og fjárfesta í framtíð orkukerfisins okkar og koma veitum inn í nútímann.