Az energiatermelés gyorsan változó világában a vállalatok versenyképességük fenntartása érdekében olyan intelligens megoldásokat keresnek, melyek segítségével teljesíthetik fenntarthatósági céljaikat, valamint új bevételi forrásokat is nyithatnak.
E megoldások középpontjában az eszközteljesítmény-menedzsment áll, amely segít a fizikai eszközök által nyújtott teljesítmény javításában egy olyan holisztikus megközelítés részeként, mely a vállalati célok eléréséhez is nagyban hozzájárul.
Az eszközteljesítmény-menedzsment megértése
Az APM optimalizálja a fizikai eszközök szerepét a hosszú távú vállalati célkitűzések elérésében azáltal, hogy elemzi a vállalat egészére kiterjedő forrásokból származó adatokat, valamint meghatározza a leghatékonyabb és legeredményesebb fejlesztési vagy helyettesítési stratégiákat. Az APM megvizsgálja a vállalat egyedi eszközstratégiáját és prediktív analitikát, valamint folyamatos visszacsatolási eljárást alkalmaz az optimalizált karbantartás eléréséhez. Ez egy olyan technológiai újítás, amely képes növelni a működési hatékonyságot, biztosítani a berendezések hosszú élettartamát, és lehetővé teszi az intelligensebb, adatokkal alátámasztott döntések meghozatalát.
Az adat ereje
Adatokban gazdag világban élünk és az APM tudja, hogyan használhatja fel ezeket az adatokat a hatékony döntéshozatalhoz. Az APM igazi erőssége abban rejlik, hogy képes értelmet adni a végtelen adatmennyiségnek. Legyen szó akár adattavakról vagy adattárházakról, az APM olyan betekintést és előrejelzéseket generál, amelyek megalapozottabb döntéseket tesznek lehetővé az eszközök karbantartásával és azzal kapcsolatban, hogy miképp befolyásolják ezek az általános teljesítményt és a stratégiai célokat.
Diverzifikációs és bevételteremtési lehetőségek
Az APM lehetőséget biztosít az energiatermelő vállalatok számára energia portfóliójuk diverzifikálására és egyéb alternatív bevételi lehetőségek azonosítására. Képes feltárni a jelenlegi működésben rejlő kiaknázatlan lehetőségeket, továbbá eszközöket biztosít a vállalatok számára az alternatív energiaforrások, például a szél- és napenergia feltárásához.
Környezeti, társadalmi és irányítási (ESG) célok elérése
De nem minden a nyereségről szól. Az APM a környezetvédelemben is fontos szerepet játszik, segítve az energiaszolgáltatókat a fenntarthatóbb működésben. Betekintést nyújt az energiahatékonyság javításának és a kibocsátások csökkentésének lehetőségeibe, betartva a szabályozási követelményeket és teljesítve a fenntarthatósági célokat. Lényegében az APM konkrét utat kínál az energiatermelő vállalatok számára, hogy teljesíthessék saját ESG-kötelezettségvállalásaikat, miközben nyereségesek maradnak.
Kockázatkezelés és rugalmasság
Az APM prediktív képességei segítenek a kockázatok előrejelzésében és mérséklésében, ami rugalmasabb energiainfrastruktúrát eredményez. Ahogy az iparág a megújuló energiaforrások felé mozdul el, elengedhetetlen a különböző ügyfelek tulajdonában lévő eszközök teljes tárházának kezelése és koordinálása. Ez olyan összetett, kétirányú hálózati rendszereket eredményez, amelyek energiát termelnek, használnak és értékesítenek, rávilágítva ezzel az APM hatékonysági és kockázatkezelési képességeinek szükségességére.
Mesterséges intelligencia, gépi tanulás és APM
Az APM világában a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás kulcsszerepet játszik. Ezek a technológiák segítenek a legtöbbet kihozni az adatokból, tanulságokat, prediktív elemzést és automatizált munkafolyamatokat biztosítva. E hármas kombinációja átalakítja az energiatermelési ágazatot, megoldásokat kínálva a hibák előrejelzésére, az esetleges katasztrófák utáni helyreállításra, az energiaigény kezelésére és még sok egyéb másra.
Emellett a mesterséges intelligencia szerepe a hálózatkezelésben is kiemelkedő fontosságú, lehetővé téve az erősen infrastruktúra-függő régi modellekről a rugalmasabb hálózati rendszerekre való átállást.
Az IFS és a fejlett APM
Az IFS számos funkciót kínál az APM optimalizálásához:
Idősorelemzés: Az IFS rendszeres időközönként rögzíti az adatokat, lehetővé téve az eszközök teljesítményének pontos követését.
Rendellenesség-észlelés: Az IFS gépi tanulási algoritmusai képesek észlelni az anomáliákat vagy eltéréseket az eszközök teljesítményében, jelezve a potenciális problémákat, mielőtt azok tovább eszkalálódnak.
Meghibásodás előrejelzése: A platform képes megjósolni a berendezések lehetséges meghibásodásait, rálátást biztosítva ezáltal a berendezések leromlásának ütemére és a javítás vagy csere leggazdaságosabb időpontjára.
Ahogy egy eszköz teljesítménye csökken, úgy csökken magának a teljesítménynek a minősége is, miközben az energiafelhasználás és az egyéb költségek növekednek. Amint az APM program megállapítja az eszköz közelgő meghibásodását, a megfelelő időben javaslatot tesz a szükséges intézkedésre: javítás vagy csere. Ezeknek a tevékenységeknek az eredményeit, még ha kezdetben helytelenek is, a mesterséges intelligencia visszatáplálja, így finomítva folyamatosan az előrejelzések pontosságát.
Ahogy az energiatermelés iparága folyamatosan fejlődik, az APM továbbra is kiemelt szerepet fog játszani nemcsak a hatékonyabb eszközkarbantartásban, hanem az energia-, közmű- és nyersanyagpiaci ágazat (EU&R) szervezeteinek a fenntarthatóbb jövő felé való előmozdításában is.