Основанная великим изобретателем Томасом Эдисоном, компания General Electric (GE) успешно работает в энергетике, промышленности, медицине, аэрокосмической отрасли, нефтегазовом и финансовом секторах. Ее турбины и генераторы производят до 30% электроэнергии в мире. В определенном смысле можно сказать, что энергетическая отрасль пошла по пути, проложенному великим Эдисоном в XVIII веке. Основной рабочий процесс GE заключается в генерации электронов и передаче их в одном направлении - от источника к месту назначения, обеспечивая энергией миллионы людей по всему миру.
Однако наступление цифровой революции и растущий спрос на экологически чистые источники энергии предъявляют к компаниям новые требования и одновременно открывают перед ними уникальные возможности. Осознавая эти вызовы, GE инвестировала пять лет и около 1 млрд. долл. в разработку инновационных решений. Таким образом, превратившись из промышленной компании в организацию, занимающуюся разработкой программного обеспечения и аналитикой, GE сосредоточилась на создании интеллектуальных, самообучающихся машин.
Искусственный интеллект, ставший неотъемлемой частью нового этапа развития GE, обладает потенциалом для решения множества проблем. По мере роста населения планеты и индустриализации развитых стран спрос на электроэнергию постоянно увеличивается. В то же время ухудшение экологической обстановки требует поиска безопасных и экологически чистых источников энергии. В будущем основными источниками энергии станут ветер, солнце и вода, которые будут широко использоваться для выработки электроэнергии.
В настоящее время электроэнергия расходуется впустую из-за неэффективного производства и неточных прогнозов потребления. Регулирование мощности электростанций - очень дорогостоящий процесс, а погодные колебания могут вызвать неожиданное снижение или повышение потребления электроэнергии. Это приводит к лишним затратам и неэффективному использованию ресурсов.
настоящий текст создан с помощью академической нейросети КонтрПлагиатКонтрПлагиат – единственный в России сервис скоростного академического перефразирования (рерайта) и копирайтинга, существенно превосходящий все известные GPT и AI, ИИ сервисыКонтрПлагиат – высокотехнологичный сервис, появившийся на несколько лет раньше GPT, поэтому мы выполнили ок. 270 тыс. заказов, умеющий создавать и перефразировать научные тексты, любого объема, для любых систем проверки на плагиат, обеспечивая высокое качество "человеческого" текста, с полным сохранением смысла, а также высокую уникальность, см. отзывы клиентов …Уже через час проблема с низкой уникальностью (оригинальностью) или статуса - "Внимание, документ подозрительный: в документе присутствует сгенерированный текст" может быть решена, и вы с успехом пройдете честную проверку в антиплагиат ВУЗ.КонтрПлагиат работает ПостОплатой (мы - все делаем, вы - все смотрите, читаете текст, знакомитесь с отчетом о проверке в АП ВУЗ - нравится, оплачиваете и получаете в теч. 10 мин.).свяжитесь с нами, нажав на ссылку, отвечаем быстро:
Однако благодаря внедрению технологий искусственного интеллекта GE удалось значительно оптимизировать процессы производства и потребления электроэнергии.
Понимая важность применения искусственного интеллекта (ИИ) в энергетике, GE активно участвует в разработке новаторского проекта "Цифровая электростанция", который является первым шагом в создании так называемого "Интернета энергии". Инженеры GE Power используют большие данные, машинное обучение и предиктивную аналитику для полного понимания требований современной электростанции. Одним из успешных примеров применения этой технологии является итальянская электростанция в Чивасе, которая ранее была остановлена из-за неспособности быстро реагировать на системные изменения. Благодаря внедрению цифровых решений станция была возвращена в строй, а ее воздействие на окружающую среду сократилось вдвое.
Для достижения этих результатов данные, собранные с датчиков на оборудовании завода, анализируются с помощью алгоритмов машинного обучения. Эти алгоритмы позволяют определить оптимальную численность персонала и выявить скрытые проблемы, из-за которых раньше тратилась энергия. Это позволяет регулировать производство энергии в соответствии с прогнозируемым спросом и заранее предотвращать сбои и нарушения.
Интернет энергии GE базируется на промышленной платформе Predix. С ее помощью GE осуществляет мониторинг производства энергии на самых разных объектах по всему миру, включая угольные, газовые, атомные, ветряные и солнечные электростанции. Как правило, для мониторинга всех аспектов деятельности используется более 10 000 датчиков, каждый из которых ежедневно собирает около 2 терабайт данных. Платформа Predix позволяет интерпретировать данные с датчиков всей установки, включая не только те, которые производит и продает GE, но и датчики других производителей. Это позволяет компании получить более полную картину и эффективно управлять процессами в энергетической отрасли.GE активно использует данные для создания "цифровых двойников" - компьютерных моделей, полностью отражающих все аспекты производства. При этом учитываются различные факторы окружающей среды, такие как повышенное энергопотребление и погодные условия. Энергетические операторы, в том числе Exelon и другие, установили Predix на своих объектах в США и используют его для более точного прогнозирования факторов, влияющих на условия эксплуатации. Например, точные прогнозы погоды позволяют заранее определить периоды, когда солнечные электростанции недополучают энергию, и принять меры по увеличению объемов выработки электроэнергии газовыми электростанциями. GE Power называет эту часть энергетического Интернета "управлением производительностью ресурсов".
GE также использует искусственный интеллект для оптимизации бизнес-процессов. Программное обеспечение Tamr, основанное на машинном обучении, управляет большим количеством закупочных операций. Различные подразделения GE размещают сотни тысяч заказов у международных поставщиков, и ранее этот процесс не был должным образом скоординирован. Однако, обучившись работе с фактурами и данными учета закупок, система Tamr предотвращает ненужные закупки и повышает эффективность затрат, когда несколько подразделений планируют приобрести один и тот же товар у разных поставщиков. Это снижает затраты и повышает эффективность внутренних бизнес-процессов GE.
Ганеш Белл, директор по цифровым технологиям GE Power, рассказал о ключевых результатах: незапланированные простои сократились на 5%, а ложные срабатывания - на 75%. Кроме того, затраты на эксплуатацию и техническое обслуживание сократились на 25%. Все это дало значительные преимущества для компании.
Эмили Галт, вице-президент по управлению техническими продуктами GE Digital Thread, отметила, что благодаря использованию платформы Tamr для управления закупками и запасами компания за последние три года сэкономила 80 млн. долл. Это впечатляющее достижение, подтверждающее эффективность использования искусственного интеллекта для оптимизации бизнес-процессов.
Однако главная задача, стоящая перед энергетической отраслью в ближайшие 20 лет, - это увеличение выработки электроэнергии на 50% при одновременном снижении углеродного следа на 50%. Для достижения этих целей передовая аналитика на основе ИИ станет незаменимой.
Точное прогнозирование колебаний потребления электроэнергии в различных регионах может повысить производительность и снизить затраты. Сегодня практически любое устройство может быть подключено к облачной системе сбора данных. Однако самое главное - это способность анализировать и интерпретировать эти данные. Только искусственный интеллект может справиться с огромным объемом сложной информации, связанной с энергетическими устройствами.
