Tekoäly on mullistamassa kunnossapidon toimintatapoja energia-alalla, siirtäen painopisteen reaktiivisesta ja aikataulutetusta huollosta kohti ennakoivaa, dataan perustuvaa lähestymistapaa. Kuinka se auttaa tehostamaan laitteiden ja järjestelmien kunnossapitoa, vähentämään käyttökatkoja ja parantamaan toimintavarmuutta? Käsittelemme tässä artikkelissa tekoälyn roolia ennakoivassa kunnossapidossa energia-alalla.

Mitä ennakoiva kunnossapito on?

Ennakoiva kunnossapito perustuu laitteiden ja järjestelmien kunnon jatkuvaan seurantaan sekä kerätyn datan analysointiin. Tavoitteena on tunnistaa mahdolliset viat tai poikkeamat ennen kuin ne aiheuttavat vakavia ongelmia tai käyttökatkoja. Tämä lähestymistapa eroaa perinteisestä kunnossapidosta, jossa huollot suoritetaan ennalta määriteltyjen aikataulujen mukaan tai vasta vian ilmennyttyä.

Tekoälyn hyödyt kunnossapidossa

Tekoälyllä on merkittävä rooli kunnossapidon kehittämisessä energia-alalla, sillä sen avulla voidaan käsitellä suuria tietomääriä ja havaita alkavat viat ennen kuin ne ehtivät eskaloitua ongelmiksi. Koneoppimismalleja hyödyntäen kyetään tunnistamaan poikkeava toiminta ja lähettämään ilmoituksia huoltotiimille jo ennen laiterikkoja, mikä minimoi käyttökatkojen riskit ja parantaa tuotannon tehokkuutta.

IoT-laitteiden tuottamaa reaaliaikaista dataa ja tekoälyä soveltamalla arvioidaan huoltotarpeet tarkasti ja mahdollistetaan ennakoivien toimenpiteiden toteuttaminen ajoissa. Näin myös optimoidaan huoltotoimet vähentäen turhia katkoja, mikä tuo suoria kustannussäästöjä.

Lisäksi turvallisuus paranee, kun laitteet toimivat luotettavammin ja riskeihin voidaan reagoida ennakoivasti.

Tekoäly ja vikaantumisen ennustaminen: miten se toimii?

Laitteiden vikaantumista voidaan ennustaa mallintamalla vikaantumisalttiutta – eli todennäköisyyttä sille, että järjestelmä tai komponentti hajoaa tietyn ajan sisällä. Vaikka tarkkaa vikaantumishetkeä ei voida määritellä, voidaan arvioida, kuinka todennäköisesti vika tapahtuu tietyllä aikavälillä ja kuinka pitkään järjestelmä kestää ilman vikaa.

Tätä tukevat kausaalisen tekoälyn menetelmät, joiden avulla voidaan tunnistaa vikojen todelliset syyt pelkkien korrelaatioiden sijaan. Lisäksi tekoälymenetelmiä käyttäen voidaan tunnistaa poikkeavaa käyttäytymistä järjestelmissä hyvin nopeasti – jopa reaaliaikaisesti. Yhdistämällä ennustavat mallit ja tekoälyn analyysimenetelmät, voidaan saavuttaa merkittäviä hyötyjä esimerkiksi ennakoivan kunnossapidon, prosessitehokkuuden ja turvallisuuden kannalta.

Webinaari: Tekoälyn rooli ennakoivassa kunnossapidossa – varmuutta ja kustannus-tehokkuutta

Tekoäly ennakoivan kunnossapidon tukena käytännössä

Tekoäly tarjoaa merkittäviä hyötyjä ennakoivassa kunnossapidossa erityisesti toistuvissa ja laajamittaisissa tehtävissä sekä vaikeakulkuisissä ympäristöissä. Tässä muutama esimerkki tekoälyn käyttökohteista.

Sähköverkon pylväiden tarkastus helikopterista käsin
Kun sähköpylväät sijaitsevat syrjäisillä tai vaikeapääsyisillä alueilla, niiden kuntoa voidaan valvoa helikopterista otettujen kuvien avulla. Kuvat analysoidaan tekoälyä hyödyntäen ja tunnistetaan mahdolliset puuttuvat tai vaurioituneet osat. Tämän perusteella voidaan automaattisesti laatia yksilöllinen huoltosuunnitelma jokaiselle pylväälle. Koska pylväät ovat rakenteeltaan standardoituja ja niitä on paljon, tekoäly on erittäin tehokas työkalu tämänkaltaisessa valvontatyössä.
IoT-datan analyysi vikaantumisalttiuden ennustamiseen
Laitteista, kuten pumpuista ja lämmönvaihtimista, kerätyn IoT-datan avulla voidaan tekoälyä käyttämällä mallintaa laitteiden toimintaa ja esimerkiksi seurata lämpötilamuutoksia. Tietojen pohjalta rakennetaan vikaantumisaltiusmalleja, jotka auttavat ennustamaan, milloin ja mitkä laitteet todennäköisimmin vikaantuvat. Tämä mahdollistaa huoltotoimien ennakoivan suunnittelun ennen varsinaisten ongelmien ilmenemistä.
Kaukolämpövuotojen tunnistaminen lämpökamerakuvauksella
Kaukolämpöverkkoa voidaan tarkastella ottamalla siitä lämpökamerakuvia helikopterista kirkkaana päivänä. Kuvat analysoidaan automaattisesti koneoppimismallin avulla ja tunnistetaan verkon kohdat, joissa saattaa esiintyä vuotoja. Näin huoltotoimet voidaan kohdistaa tarkasti vain niihin osiin verkkoa, joissa ongelmia todennäköisesti esiintyy. Menetelmä säästää merkittävästi aikaa, resursseja ja rahaa etenkin suurissa verkoissa, joissa mahdolliset vuodot voivat aiheuttaa mittavia kustannuksia.

Kestävämpi kaukolämpöverkko tekoälyn avulla

Fortum hyödyntää lämpökamerakuvausta ja edistynyttä analytiikkaa kaukolämpövuotojen havaitsemiseen – tutustu asiakastarinaan!

Edellytykset tekoälyn hyödyntämiseen

On huomioitava, ettei tekoäly sovi kaikkiin ongelmiin, vaan sen hyödyntäminen edellyttää tiettyjen ehtojen täyttymistä. Oman tekoälymallin kouluttaminen vaatii runsaasti laadukasta opetusdataa. Vaihtoehtoisesti voidaan käyttää myös valmiiksi koulutettua mallia, jota voidaan hyödyntää silloin, kun dataa on vähän.

Tekoälystä saadaan eniten hyötyä tehtävissä, jotka ovat toistuvia ja joiden määrä todennäköisesti kasvaa tulevaisuudessa. Tehtävän tulee olla tarkasti määritelty, kuten esimerkiksi ennustaminen, luokittelu, optimointi tai tehtävän automatisointi. Näissä tapauksissa tekoäly voi suoriutua tehtävästä vähintään yhtä hyvin kuin ihminen.

Miten yrityksessäsi voidaan hyödyntää tekoälyä?

Datan kerääminen
Pidä huolta, että laitteistosta saadaan riittävästi ja laadukasta dataa analysoitavaksi.
Analytiikan ja mallinnuksen kehittäminen
Hyödynnä tekoälyratkaisuja datan analysointiin ja ennustemallien luomiseen.
Integrointi huoltoprosesseihin
Varmista, että ennustettua tietoa käytetään tehokkaasti hyväksi huoltosuunnittelussa ja päätöksenteossa.
Jatkuva kehittäminen
Paranna tekoälymallien tarkkuutta ajan kuluessa keräämällä lisää dataa ja päivittämällä malleja.

Yhteenveto

Tekoäly mullistaa kunnossapidon energia-alalla siirtäen sen reaktiivisesta ennakoivaan malliin, jossa laitteiden kuntoa seurataan jatkuvasti ja analysoidaan kerättyä dataa vikojen ennustamiseksi. Tämä parantaa huollon tehokkuutta, vähentää käyttökatkoja ja kustannuksia sekä lisää tuotannon luotettavuutta ja turvallisuutta. Tekoälyn käyttö edellyttää laadukasta dataa ja soveltuu erityisesti toistuviin tehtäviin, joita voidaan optimoida ja automatisoida.