– Wśród przedsiębiorstw, z którymi współpracujemy, widzimy coraz większą świadomość nadchodzących zagrożeń, zarówno w systemach elektroenergetycznych, jak i zarządzania produkcją i procesami.
Dostrzegamy chęć poznawania tematyki predykcyjnego wykrywania zagrożeń. Polega ona na tym, żeby z danych diagnostycznych wyłuskać informacje, które mogą zapobiec pewnym awariom i zagrożeniom – wyjaśnia w rozmowie z agencją Newseria Marek Marchewka, Services Sales Director Poland w Schneider Electric.
Co 4 firma w Polsce nie posiada żadnego systemu monitorowania energii
Brak systemów monitoringu i niewystarczająca analiza danych sprawiają, że wiele firm nie ma informacji na temat zużycia energii i jej potencjalnej utraty. To zwiększa ryzyko awarii i kosztownych przestojów. Jak wskazują eksperci Schneider Electric, zaawansowane systemy, często bazujące na technologii AI, pozwalają szybciej wykrywać problemy i zapobiegać zakłóceniom produkcji. Mimo rosnących cen energii i wyzwań z jej dostępnością wiele firm nadal nie planuje inwestycji w tym obszarze.
Problem w tym, że wciąż wiele firm takich danych nie gromadzi. Z raportu Schneider Electric „Ślepa strefa transformacji. Jak (nie)przygotowane są polskie przedsiębiorstwa do nowej rzeczywistości energetycznej?” wynika, że co czwarta firma w Polsce nie posiada żadnego systemu monitorowania energii. Tylko 9 proc. wdrożyło monitoring w czasie rzeczywistym, a 22 proc. nie wie, z jakich systemów korzysta.
Wśród firm, które mają jakiekolwiek systemy monitoringu energii, dominują podstawowe liczniki i smart metery
– Brak świadomości, na co zużywamy energię, powoduje, że tracimy konkurencyjność. Lepsza diagnoza pozwoli wygospodarować konkretne zadania do wykonania dla zespołów zarządczych i konkretne projekty efektywności energetycznej – podkreśla Marek Marchewka.
Wśród firm, które mają jakiekolwiek systemy monitoringu energii, dominują podstawowe liczniki i smart metery (20 proc.). Zaawansowane systemy EMS (Energy Management System) wdrożyło 15 proc. firm, systemy IoT (internetu rzeczy) do monitorowania zużycia urządzeń – 16 proc., Building Management System (BMS) – 14 proc., a systemy SCADA do monitorowania produkcji – 13 proc.
Dzięki dużej ilości danych możemy poddać je pewnej analityce i wykryć anomalie, nietypowe zachowania
– Firmy montując urządzenia pomiarowe i wykorzystując pozyskane z nich dane, często agregują je bez odpowiedniej analizy. Wyznajemy zasadę, że wymagają one ciągłej kontroli i wyłuskiwania anomalii czy punktów krytycznych, które mogą wpłynąć negatywnie na proces produkcyjny czy ciągłość operacyjną. Uważamy, że dane to nowa waluta. Odpowiednie gospodarowanie nimi umożliwia budowę pewnej elastyczności i bezpieczeństwa energetycznego – uważa Marek Marchewka.
– Dzięki dużej ilości danych możemy poddać je pewnej analityce i wykryć anomalie, nietypowe zachowania, czy to w odniesieniu do samej instalacji, czy też porównując z podobnymi zachowaniami innych instalacji – wyjaśnia Marek Olszewski, CEE Digital Building Category Manager w Schneider Electric. – Wykrywanie anomalii służy temu, żeby wyprzedzająco pokazać nawet nie tyle sytuacje awaryjne, ile raczej sygnały ostrzegawcze, że zaczyna się coś dziać. Pozwala nam to na odpowiednio wczesną reakcję i wprowadzanie zmian w czasie rzeczywistym.
Skuteczność monitorowania zależy także od sposobu oprogramowania danego systemu oraz wykorzystania narzędzi AI
41 proc. polskich firm nie ma systemów energetycznych, które można by było zintegrować z innymi systemami firmowymi. 32 proc. je posiada, ale działają one w izolacji. Eksperci Schneider Electric podkreślają, że skuteczność monitorowania zależy także od sposobu oprogramowania danego systemu oraz wykorzystania narzędzi sztucznej inteligencji. Na podstawie ciągłej analizy sygnałów z czujników AI potrafi wykryć wczesne symptomy awarii, np. zanim wentylator się zatrzyma czy zawór zacznie przeciekać. Doświadczony inżynier analizujący dane z BMS doszedłby do tych samych wniosków, ale sztuczna inteligencja robi to jednak w czasie rzeczywistym.