Hur energibolag och för­sörj­ningsfö­re­tag kan dra stor nytta av AI-driven prediktiv underhåll och datorseende?

Historiskt har energisektorn främst förlitat sig på personlig erfarenhet och intuition för processoptimering och kostnadshantering. Nu har systemen blivit så komplexa att det är svårt för människor att greppa dem. För artificiell intelligens utgör denna komplexitet inget hinder. 

"AI kan avsevärt sänka produktionskostnader, snabba upp processer, öka effektiviteten och stödja beslutsfattande. Trots detta uppfattas båda sektorerna som konservativa, och deras transformationsförmåga har varit relativt låg. Det finns också motstånd mot nya digitala teknologier på golvet," säger Artur Mroczkowski, Director, CEE Software Services, Etteplan. 

Tidigare var energiproduktionen centraliserad. Idag är produktionsresurserna spridda, och regler kräver att förnybara energikällor prioriteras. Företagen måste också kunna förutsäga energiförsörjning och -efterfrågan med hög noggrannhet. 

“Vind- och solkraftverk är starkt beroende av väderförhållanden. Om vinden plötsligt avtar eller moln täcker solen, ökar risken för nätavbrott. Energibolag måste undvika överproduktion och vara medvetna om efterfrågetoppar. Därför är det avgörande att kunna förutsäga tillgång och efterfrågan och snabbt aktivera andra energikällor när behovet uppstår,” förklarar Mroczkowski. 

AI-drivna analyser ger djup insikt i nätets prestanda, belastningsbalansering, pristrender och vädermönster. Dessa insikter hjälper till att optimera elhandelsstrategier och säkerställa efterlevnad av miljöregler. 

Angående regleringar kan AI-system säkerställa att fossilbaserad produktion minimeras för att undvika höga böter för koldioxidutsläpp och maximera användningen av geografiskt spridda förnybara energitillgångar. 

När AI förutser låga energipriser kan den rekommendera att lagra energi från förnybara källor i stora batterier. Att sälja energi under hög efterfrågan ger bästa pris. 

Möjligheterna med AI sträcker sig till försörjningssektorn. Medan kommunala vattensystem redan använder smarta mätare för fakturering, kan AI omvandla dessa data till operativa insikter. Genom att analysera mätardata och annan sensorinformation hjälper AI till att upptäcka läckor, förbättra systemeffektivitet och öka tillförlitligheten.

"AI-driven övervakning kan identifiera avvikande användningsmönster i byggnader och industriella anläggningar och visa var reparationer behövs. Systemet kan generera en varning till underhållsteamet, vilket förhindrar större problem och sparar betydande kostnader," säger Mroczkowski.

Liknande tillämpningar gäller för andra industrier. En stor kemisk anläggning kan ha läckageproblem i komplexa rörsystem, vilket gör det värdefullt att snabbt lokalisera problem.

Datorseende är en av de mest lovande tillämpningarna av AI inom energisektorn. Det erbjuder betydande förbättringar i effektivitet, säkerhet och kostnadseffektivitet. En viktig tillämpning är inspektion av kraftledningar, vilket traditionellt har varit arbetsintensivt och kostsamt. 

"Med cirka 80% av transmissionslinjerna som är ovan mark, är de utsatta för miljöhot som nedfallande träd och korrosion. Att nå och inspektera dessa omfattande infrastrukturer kan vara en stor utmaning." 

Drönare med AI-drivet datorseende kan autonomt skanna stora delar av elnätet, vilket avsevärt påskyndar inspektionerna och stödjer underhållsteamen. Dessa system analyserar omgivande växtlighet och upptäcker tidiga tecken på strukturella problem, vilket gör att energibolag kan prioritera underhåll och förebygga potentiella strömavbrott. Avancerade AI-algoritmer kan med hög precision identifiera subtila tecken på korrosion och strukturell utmattning. 

Integrationen av datorseende med AI-driven programvara omvandlar hur vindkraftverk övervakas och sköts, särskilt i avlägsna offshore-miljöer.

"Denna avancerade metod förändrar hur industrin driver och underhåller offshore-resurser – den möjliggör inte bara kontinuerlig övervakning av turbiner utan även identifiering av fysisk nedbrytning, som ytkorrosion och bladskador, som kanske inte kan upptäckas genom standardbaserade sensorsystem," säger Mroczkowski.

Dessa intelligenta plattformar optimerar turbiner i realtid baserat på miljödata, förutsäger komponentfel, minskar beroendet av manuella inspektioner och säkerställer pålitlig energiproduktion. 

Vill du veta hur AI kan öka effektiviteten och pålitligheten inom energi och verktyg? Ladda ner vår kostnadsfria guidebok Create value with Industrial AI för praktiska exempel och insikter.