https://manufacturingtomorrow.com/images/facebooknews.jpg
Các cơ sở sản xuất có cơ hội vàng để giảm chi phí, cải thiện năng suất và áp dụng chuyển đổi số để đạt được mục tiêu tiết kiệm năng lượng của họ với một tài sản — trí tuệ nhân tạo (AI). Mọi nhóm đều có thể sử dụng công cụ này, nhưng việc triển khai bắt đầu từ đâu?
Áp dụng các biện pháp thực hành tốt nhất có thể tiếp cận này để đưa AI trở thành một phần của bất kỳ cải tiến bền vững nào. Các tập đoàn sản xuất cũng nên biết các công nghệ và rào cản cụ thể mà họ có thể gặp phải để họ có thể chuẩn bị phù hợp.
Đánh giá mức tiêu thụ năng lượng
Việc cắt giảm sử dụng giúp các cơ sở phát triển hiệu quả năng lượng dài hạn. AI hợp lý hóa quy trình khai thác dữ liệu dài dòng, tẻ nhạt để có số liệu về điện năng trên hàng trăm nghìn feet vuông. Các công nghệ cần thiết bao gồm đồng hồ đo thông minh, công cụ phân tích dữ liệu và Internet vạn vật để theo dõi hoạt động theo thời gian thực và tạo hình ảnh hiệu suất.
Kiểm toán năng lượng AI định lượng các mô hình tiêu thụ trước đây mơ hồ. Những hiểu biết có thể giảm thiểu tới 10% lượng khí thải nhà kính vào năm 2030. Các bên liên quan thậm chí có thể so sánh số liệu của họ với các chuẩn mực cạnh tranh hoặc kỳ vọng của cơ quan quản lý bằng cách yêu cầu AI tạo ra. Quá tải dữ liệu là một rào cản tiềm ẩn, nhưng đào tạo có chọn lọc và dọn dẹp dữ liệu thường xuyên sẽ duy trì tính toàn vẹn và độ chính xác.
Các thuật toán học máy của mô hình trở nên thành thạo hơn trong việc xác định các bất thường về năng lượng theo thời gian, các nguồn tiêu thụ nhiều năng lượng nhất và các tham chiếu số mà nhà sản xuất sử dụng để xây dựng mục tiêu của họ.
Triển khai bảo trì dự đoán
Khi AI biết được mức tiêu thụ năng lượng của cơ sở, nó có thể gợi ý các khu vực có cơ hội. Nó có thể nhận thấy hệ thống HVAC đã quá hạn thay bộ lọc và sử dụng nhiều năng lượng hơn mức cần thiết cho kiểu máy và tuổi thọ của nó. Bảng điều khiển AI cũng có thể tiết lộ rằng đèn vẫn sáng qua đêm, ngay cả khi không có người ở. Sau khi AI phát hiện ra hành vi kỹ thuật không mong muốn, nó có thể truyền cảm hứng cho các kỹ thuật viên xem xét các lỗi trong hệ thống phát hiện chuyển động.
Hệ thống giám sát tình trạng cũng là công cụ mạnh mẽ để duy trì chất lượng sản xuất và ngăn ngừa thời gian chết. Các nền tảng học máy của công ty phát hiện lỗi, dự đoán lỗi thiết bị và gửi lời nhắc khi cần bảo trì phòng ngừa. Các ứng dụng này có thể không tương thích với tất cả các máy móc, chủ yếu là các hệ thống cũ. Tuy nhiên, các cơ quan có thể trải qua quá trình cải tiến dần dần và cài đặt phần mềm trung gian để hỗ trợ bảo trì dự đoán AI cho đến khi có thể triển khai hoàn chỉnh.
Bạn có thể thích
Tối ưu hóa quy trình sản xuất
AI giúp bảo trì thiết bị tiêu tốn nhiều năng lượng trở nên chu đáo hơn. Giờ đây, AI có thể giúp cải thiện thói quen quy trình sản xuất và hành vi của nhân viên để tạo ra tác động rộng rãi hơn. Các bên liên quan nên cân nhắc nguyên tắc sản xuất tinh gọn với các đề xuất của AI để tìm ra các cơ hội tối ưu hóa hiệu quả năng lượng. Chúng có thể nằm trong các lĩnh vực sản xuất sau:
- Lên lịch cho máy chạy vào thời gian ngoài giờ cao điểm
- Tìm kiếm máy phát điện năng lượng tái tạo
- Khai thác điện khí hóa
- Áp dụng các chiến lược Công nghiệp 4.0 như hệ thống năng lượng tự động
- Thay thế thiết bị lỗi thời
- Giải quyết vấn đề vệ sinh năng lượng kém do thiếu đào tạo nhân viên
Nhân viên có thể chống lại sự thay đổi, nhưng ban quản lý có thể làm dịu đi điều này bằng cách đưa ra các ưu đãi tại các hội thảo đào tạo để khuyến khích sự tham gia. Việc làm quen với các công cụ AI và hiểu được tầm quan trọng của hiệu quả năng lượng có thể là sự khác biệt duy nhất giữa nhân viên cứng đầu và những người sẵn sàng nâng cao kỹ năng. Phần mềm mô phỏng tích hợp AI hữu ích cho việc mô hình hóa các thay đổi quy trình trước khi triển khai để kiểm tra xem chúng có tác động năng lượng như dự kiến hay không.
Vẻ đẹp của AI nằm ở tính linh hoạt và khả năng tương thích với các công nghệ và lĩnh vực kinh doanh khác. Ví dụ, nếu các công ty muốn nhân viên được đào tạo trong quá trình làm việc, AI nâng cao trải nghiệm điện toán Lĩnh vựcđược gọi là thực tế mở rộng (XR). Dữ liệu tạo ra một bối cảnh thực tế, ảo để người vận hành kiểm tra kỹ năng của họ trong các tình huống ít rủi ro với khả năng tương tác thực hành theo thời gian thực mà các mô-đun đào tạo trực tuyến không có.
Vòng lặp phản hồi và giám sát liên tục
Giám sát năng lượng bằng AI là một quá trình liên tục. Nó không bao giờ được dừng lại vì có thể phát hiện ra những bất thường hoặc báo hiệu rằng nhân viên đang đi chệch khỏi chương trình đào tạo về tính bền vững. Việc thiết lập một hệ thống quan sát liên tục có nghĩa là sự tự mãn không bao giờ phát triển, dẫn đến sự sụt giảm hiệu quả năng lượng.
Tuy nhiên, các kho dữ liệu và bên thứ ba khiến điều này trở thành thách thức vì các nguồn lực sản xuất thường bị phân tán. Giải quyết vấn đề này bằng cách biến AI thành yêu cầu liên phòng ban và kỳ vọng của đối tác.
Ví dụ, các ngành AI và trung tâm dữ liệu đều tăng lượng khí thải carbon hàng năm. Tuy nhiên, các ngành công nghiệp và sản xuất dựa vào chúng để tính toán lượng thông tin khổng lồ một cách nhanh chóng. Tận dụng AI trong các trung tâm dữ liệu được kết nối với các nhà sản xuất có thể giảm mức tiêu thụ năng lượng của họ xuống 96% vì các tối ưu hóa lấy cảm hứng từ việc giám sát 24/7. Việc giám sát liên tục diễn ra bên trong và bên ngoài cơ sở để đạt được hiệu quả năng lượng toàn diện.
Triển khai năng lượng cao, kết quả năng lượng thấp
Việc kết hợp AI để tăng hiệu quả năng lượng đòi hỏi sự tận tụy, nhưng nỗ lực này sẽ tạo ra một cỗ máy tự cung tự cấp được tối ưu hóa. Những người áp dụng AI sớm sử dụng AI để thúc đẩy trách nhiệm xã hội của doanh nghiệp và giảm lượng khí thải trong tòa nhà sẽ nhận được sự ủng hộ từ các cơ sở khách hàng cho sáng kiến của họ. Ngoài ra, họ thiết lập tư duy lãnh đạo trong thế hệ cải tổ công nghiệp tiếp theo này được thúc đẩy bởi cuộc cách mạng môi trường. Cách duy nhất để có được kết quả nhanh chóng và chính xác như nhu cầu của thị trường hiện tại là sử dụng AI.
Nguồn: https://www.manufacturingtomorrow.com/story/2024/09/implementing-ai-for-energy-efficiency-in-manufacturing/23394/ .
