elligent և թվային բաշխման ձեռնարկը
IoT-ի և կողմնային հաշվարկի տեխնոլոգիաները lehetővé teszik az իրական ժամանակի դիմացքը
Բազմաչափ սենսորային ցանցեր. Ապագայում բաշխման ձեռնարկաները ինտեգրության կենտրոնացած կլինեն բարձր ճշգրտությամբ ջերմաստիճանային սենսորներ, տատանումների սենսորներ, մասնակի էլեկտրական ներթալու սենսորներ և լուծված գազային անալիզ (DGA) սենսորներ, որպեսզի հասնեն սարքավորումների աշխատանքային վիճակների լրիվ հետևումը: Օրինակ, հիպերձայնային սենսորները կարող են հայտնաբերել մասնակի էլեկտրական ներթալու սիգնալները, որպեսզի նախապես հայտնաբերեն այցելիության ծույլացումը կամ ներքին խախտումները, որպեսզի կանխարձակեն ակնկալի ոչ կարգավորությունները:
Կողմնային հաշվարկի հանգույցների տեղադրումը. Կողմնային հաշվարկի սարքավորումները տեղադրվելու են ձեռնարկանների վրա կամ նրանց կարեւորում, որպեսզի լոկալ մշակեն և վերլուծեն սենսորային տվյալները, որպեսզի միայն կրիտիկական անոմալիաների տվյալները բերվեն մեฆային պլատֆորմ: Սա կնվազեցնի տվյալների փոխանցման լագը և կբարելավի պատասխանի արագությունը: Օրինակ, կողմնային հաշվարկը կարող է անմիջապես հայտնաբերել բեռնավորումի փոփոխությունները կամ ջերմաստիճանի անորոշությունները և ներկայացնել լոկալ պաշտպանության գործողություններ:
Դիջիթալ կրկնող տեխնոլոգիան հնարավորում է լրիվ կյանքի ցիկլի ẢNản lý
Վիրական կապում և սիմուլյացիա. Դիջիթալ կրկնող տեխնոլոգիայի հիման վրա կստեղծվեն բաշխման ձեռնարկանների վիրական մոդելներ, որպեսզի համադրեն ֆիզիկական սարքավորումների իրական ժամանակի տվյալները: Սիմուլյացիայի վերլուծության միջոցով կարող է նախատեսվել սարքավորումների աշխատանքը տարբեր աշխատանքային պայմանների դեպքում, օպտիմիզացնելով աշխատանքային ստրատեգիաները: Օրինակ, դիջիթալ կրկնող մոդելները կարող են սիմուլյացիայով նախատեսել ձեռնարկանների ջերմաստիճանի աճի տենդենցիան բարձր ջերմաստիճանի կամ բարձր բեռնավորման պայմաններում, որպեսզի ուղղություն տան նախապատրաստական միջոցների վերցնման համար պահպանման աշխատակիցներին:
Պրոգնոստիկա և աշխատանքային կառուցվածքի կառուցապատրաստում (PHM): Մեքենայական սովորումի ալգորիթմների հետ կունենան խորացած վերլուծություն նախագահ աշխատանքային տվյալների հիման վրա, որպեսզի ստեղծեն ստուգման նախատեսման մոդելներ: Օրինակ, տատանումների սիգնալների և մասնակի էլեկտրական ներթալու տվյալների վերլուծության միջոցով կարող է նախատեսվել սպիրալների դեֆորմացիան կամ այցելիության սխալները շաբաթներ կամ ամիսներ առաջ, որպեսզի տրամադրեն գիտական հիմք պահպանման որոշումների համար:
AI-ն և մեծ տվյալները հեղինակացնում են ինտելեկտուալ որոշումները
Ինտելեկտուալ աշխատանք և պահպանության պլատֆորմներ. Մեծ տվյալների և AI-ի հիմնական աշխատանք և պահպանման պլատֆորմները կիнтեգրում կեն բազմադիմացի տվյալներ (օրինակ, առաջացող տվյալներ, ցանցային բեռնավորման տվյալներ, սարքավորումների աշխատանքային տվյալներ), որպեսզի հնարավորացնեն սխալների արմատային պատճառների վերլուծությունը և օպտիմիզացնեն պահպանման ռեսուրսների դիմաց: Օրինակ, պլատֆորմները կարող են նախատեսել սարքավորումների ռիսկերը կրակ առաջացող պայմանների դեպքում առաջացող պրոգնոստիկայի և նախկին սխալների տվյալների հիման վրա, ավտոմատ կերպով կորեցնելով հանդիպման պլանները:
Ադապտիվ կառավարում և օպտիմիզացիա. Ստեղծողական սովորումի ալգորիթմները կհնարավորացնեն ձեռնարկանների ադապտիվ կառավարման հնարավորությունը: Օրինակ, բեռնավորման փոփոխությունների ընթացքում ձեռնարկանները կարող են ավտոմատ կերպով կարգավորել սահմանափակումների դիրքերը կամ սառույցի համակարգի աշխատանքային ռեժիմները, որպեսզի օպտիմիզացնեն էներգիայի էֆեկտիվությունը և կայունությունը:
5G-ն և կապի տեխնոլոգիաները ապահովում են տվյալների անվտանգությունը և իրական ժամանակի աշխատանքը
Բարձր արագության կապի ցանցեր. 5G-ի տեխնոլոգիայի ցածր լագ և բարձր լայնուղղանցի բնութագրերը կապահովեն ձեռնարկանների և մեฆային պլատֆորմների միջև իրական ժամանակի տվյալների փոխանցումը: Օրինակ, բաշխված էներգիայի միջոցով միջոցառման սցենարներում ձեռնարկանները կկարողանան արագ պատասխանել ցանցային դիսպեշներին, հասնելով վայրկյանների սահմանափակումի կառավարման:
Կիբեռապայան ապահովություն. Դիջիթալացման մեծացման հետ ձեռնարկանները կհանդիպեն կիբեռապայան հարցման ռիսկերին: Ապագայի լուծումները կընդունեն բլոկ շղթա, քվանտային գաղտնագրություն և այլ տեխնոլոգիաներ, որպեսզի կառուցեն բազմաշերտ անվտանգության պաշտպանական համակարգեր, ապահովելով տվյալների փոխանցման և սարքավորումների կառավարման անվտանգությունը:
Մարդ-մեքենայական համագործակցությունը և AR/VR տեխնոլոգիաների կիրառումը
AR-ով օգնակալ պահպանություն. Պահպանման աշխատակիցները կկարողանան օգտագործել AR կապոցներ, որպեսզի իրական ժամանակում հասնեն ձեռնարկանների աշխատանքային տվյալներին և պահպանման ցուցումներին, բարելավելով դաշտային գործողությունների էֆեկտիվությունը: Օրինակ, սխալների հայտնաբերման ընթացքում AR սարքավորումները կկարողանան կոմպոզիցիայի ներսի կառուցվածքը և սխալների կետերի դիրքերը ներկայացնել, օգնելով արագ հայտնաբերել խնդիրները:
VR-ի հիմնավորված ուսուցման համակարգեր. Տրանսֆորմատորների հիմնավորված VR-ով վիրական սիմուլյացիայի միջավայրը կտրահանի պահպանման աշխատակիցներին ընկղմած ուսուցման փորձեր, բարելավելով նրանց կարողությունները և արագ պատասխանատու կարողությունները:
Ստանդարտացումը և բաց արქիտեկտուրան խթանում են էկոսիստեմայի համագործակցությունը
Բաց կապի պրոտոկոլներ. Ապագայում բաշխման ձեռնարկանները կհամապատասխանեն IEC 61850 և DL/T 860 նման միջազգային ստանդարտներին, հնարավորում նրանց ինտերօպերաբիլությունը տարբեր պարագայի արտադրողների սարքավորումների հետ: Օրինակ, ձեռնարկանները կկարողանան անհատական կապով կապվել ինտելեկտուալ հաշվիչների և բաշխված էներգիայի համակարգերի հետ ստանդարտային ինտերֆեյսների միջոցով, կառուցելով կայուն էներգիայի ցանցեր:
Մեฆ-կողմնային-վերջնային համագործակցող արկիտեկտուրա. Մեծ էկոսիստեմայի համագործակցող ինտելեկտուալ էներգիայի բաշխման համակարգ կստեղծվի, որտեղ մեծ կենտրոնը կպաշտոնակատե գլոբալ օպտիմիզացիան և որոշումները, կողմնային հանգույցները կպաշտոնակատե լոկալ տվյալների մշակումը, իսկ վերջնային սարքավորումները (օրինակ, ձեռնարկանները) կպաշտոնակատե կառավարման հրամանների կատարումը, հասնելով էֆեկտիվ համագործակցող աշխատանքի:
Համագործակցություն
Ներդրումը ինտելեկտուալ և դիջիթալային տեխնոլոգիաների մեջ կձեռնարկի ձեռնարկանները կայացնելով ակտիվ դիմացք, ինտելեկտուալ որոշումներ էներգիայի հանգույցների մեջ: Ապագայում ձեռնարկանները կունենան սեփական դիմացք, սեփական դիագնոսական, սեփական օպտիմիզացիա և սեփական վերականգնում հնարավորություններ, որոնք կտրահանեն հիմք ամրագրավ և հասանելի, հավասարակշռված և էֆեկտիվ ինտելեկտուալ էներգիայի ցանցերի կառուցման համար:
