كيف يمكن للتوائم الرقمية من الجيل الثالث التي تعمل بالذكاء الاصطناعي توفير الطاقة

التضخم هو الأعلى منذ سنوات ، وخلاصة القول أن كل شيء – وخاصة الطاقة – أغلى. كانت تكاليف الطاقة منخفضة في ذروة جائحة COVID-19 ، لذا فإن استخدام الموارد بشكل أكثر كفاءة أصبح مشكلة أساسية. لكن هذا تغير. تحتاج الحكومات الغربية إلى التعامل مع عائد جديد أكثر تكلفة بكثير – خاصة الآن ، حيث تتجه أمريكا الشمالية وأوروبا إلى شتاء قاتم وبارد.

وبينما تبنت الحكومات عددًا من الخطط طويلة الأجل لضمان إمدادات طاقة موثوقة ، يحتاج مقدمو الطاقة إلى حلول فورية أكثر تمكنهم من ضمان إمدادات قوية وثابتة قدر الإمكان.

أدخل التوائم الرقمية من الجيل الثالث

إحدى الطرق المهمة التي تستخدمها المرافق لتقليل استخدام الموارد والهدر هي التكنولوجيا الرقمية المزدوجة: أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة (AI) التي توفر نماذج واضحة يمكن أن تساعد في ضمان بقاء الأضواء وأنظمة التدفئة على الإنترنت. لكن التوائم الرقمية لها تكلفة كبيرة ، وتتطلب العديد من التقنيات والعديد من الخبراء لتكون فعالة.

>> لا تفوّت إصدارنا الخاص: أجندة CIO: خارطة طريق 2023 لقادة تكنولوجيا المعلومات. <

أدخل التوائم الرقمية من الجيل الثالث: الأنظمة التي تحدد أفضل الطرق لتقليل استخدام الموارد ، ولكن يمكن تشغيلها والتحكم فيها بواسطة موظفي المرافق عبر واجهة تحكم قياسية دون الحاجة إلى إيجاد خبراء الذكاء الاصطناعي وتوظيفهم. تجمع هذه التوائم الرقمية المتقدمة جميع البيانات المتاحة وتمكن المستخدمين من تطوير سيناريوهات “ماذا لو”. في إنتاج الطاقة ، على سبيل المثال ، يمكنهم تحديد كيفية عمل المصانع بأمان أكبر وبجودة أعلى ؛ كن أسرع وأرخص ؛ واستخدام الطاقة والموارد بكفاءة.

لطالما تبنت شركات الطاقة التكنولوجيا الرقمية المزدوجة الأساسية ؛ يوفر النموذج الافتراضي لجميع أجزاء التشغيل في النظام نظرة ثاقبة حول كيفية عمل الأنظمة المختلفة معًا وحيث توجد مشكلات محتملة ، مثل التسرب أو الاستخدام غير الفعال. باستخدام هذه الأفكار ، يمكن للموظفين تعديل العمليات لتجنب المشاكل أو زيادة الإنتاج والكفاءة إلى أقصى حد ، وتوفير عملائهم وتقليل الموارد لاحتياجات الإنتاج الخاصة بهم.

يمكن أن تساعد التوائم الرقمية أيضًا شركات الطاقة على توفير المال من خلال توقع المشكلات المحتملة بسبب أعطال المعدات. من خلال الفحص الدقيق للعلاقة بين المكونات ، يمكن للأنظمة تحديد ما إذا كان هناك أي تقلب في استخدام الطاقة أو الإنتاج أو أي جانب آخر من جوانب النظام ، وتنبيه الموظفين إلى المشكلات المحتملة.

تطوير قدرات التوأم الرقمي

تعتمد التوائم الرقمية الحالية على النموذج الرياضي للمبادئ الأولى ، والذي يطبق قوانين الفيزياء ، مثل خصائص المواد والعلاقة بينها – لفهم العملية وتوفير ضوابط لها.

في إنتاج الطاقة ، على سبيل المثال ، قد يستلزم ذلك جلب البيانات من جميع المصادر وتقييم كيفية تأثير تغييرات العالم الحقيقي على العملية ، وتغطي بشكل أساسي جميع جوانب الإنتاج وتمكين المديرين من تحديد أفضل السبل لنشر الموارد. وفقًا لخبراء الصناعة ، زادت شركات الطاقة التي نشرت التوائم الرقمية من موثوقية التشغيل بنسبة تصل إلى 99٪ ؛ توفير ما يصل إلى 40٪ على الصيانة ؛ وانخفضت النفقات بمقدار 11 مليون دولار من خلال منع الفشل.

توفر التوائم الرقمية المستخدمة حاليًا بالفعل زيادة كبيرة في الكفاءة والموثوقية ، ولكنها تأتي بسعر. تستلزم أنظمة توفير النماذج التي تقوم بتحديث نفسها بناءً على البيانات عشرات التقنيات – معظمها يجب أن يكون مرخصًا بتكلفة كبيرة. ويجب أن يتم تشغيله من قبل أفراد لديهم معرفة عميقة بأنظمة الذكاء الاصطناعي – وهو مورد في حد ذاته يعاني من نقص شديد.

على الرغم من كل ذلك ، بدأت العديد من المرافق في الاستفادة من التوائم الرقمية ، ومن المحتمل أن يقوم الكثير منهم بذلك في السنوات القادمة ، حيث تزداد الحاجة إلى تقليل استخدام الموارد بشكل أكثر حدة. ولكن في حين أن التقنيات الرقمية المزدوجة التي تستخدمها معظم المرافق ستعمل بالتأكيد على تقليل الفاقد وزيادة استخدام الموارد إلى أقصى حد ، إلا أنها لن تقلل التكاليف.

التقنيات التي يجب أن تكون مرخصة وخبراء الذكاء الاصطناعي الذين يتقاضون رواتب عالية يضمنون أنه على الرغم من أنه من المحتمل أن يكون هناك المزيد من الطاقة المتاحة ، إلا أنه سيكون أكثر تكلفة. والمرافق الأصغر التي لا تستطيع تحمل هذه التكاليف ، أو التي تخدم الولايات القضائية حيث يتم تقييد تكاليف الطاقة من قبل المنظمين ، قد لا تتمكن من الاستفادة من التكنولوجيا الرقمية المزدوجة ، بأي ثمن.

ضمان التدفق المستمر للطاقة

يكمن الحل لهذه المرافق – والصناعة بشكل عام – في تنفيذ التوائم الرقمية المتقدمة من الجيل الثالث ، والتي توفر تلقائيًا تحديثات بناءً على البيانات فور ورودها ، حتى إذا كانت تلك البيانات لا تتناسب مع النموذج. باستخدام هذه الأنظمة المتقدمة ، يمكن لشركات الطاقة تحديد جميع جوانب العمليات في مصنع أو شبكة أو سلسلة من الشبكات بناءً على بيانات العالم الحقيقي – مع تعديل إنتاج أو نشر الطاقة أثناء التنقل. وتوجد جميع البيانات والضوابط في واجهة قياسية يمكن للموظفين فهمها والتحكم فيها ، بما في ذلك أولئك الذين لم يتم تدريبهم على إدارة الذكاء الاصطناعي.

يمكن تدريب النظام على تحديد طرق تحسين العمليات. إذا كان التحسين ممكنًا ، فيمكن تدريب خوارزميات الذكاء الاصطناعي بناءً على الخوارزميات التوليدية ونماذج الانتشار ، على غرار ما يتم استخدامه في مساحة معالجة اللغة الطبيعية (NLP).

على عكس البرمجة اللغوية العصبية – التي تُستخدم عمومًا لإنشاء الصور والنصوص والموسيقى ومقاطع الفيديو – يساعد تطبيق التكنولوجيا هذا في حل المشكلات في المنشآت الصناعية وأنظمة التصنيع ومحطات الطاقة. ويمكن استخدام العديد من مشكلات العالم الحقيقي التي يعالجونها لتطوير حلول أساسية لتحقيق أهداف خالية من الكربون.

وبالتالي ، إذا كانت محطة الطاقة خارج الخدمة بسبب أضرار العاصفة ، يمكن أن يقوم التوأم الرقمي من الجيل الثالث تلقائيًا بتحويل الطاقة إلى المحطات الفرعية المتصلة لتعويض النقص – مما يقلل مؤقتًا من توافر الطاقة في المناطق التي يكون فيها الاستخدام أو الطلب أقل. توفر التكنولوجيا المتقدمة نماذج واضحة من شأنها أن تساعد في ضمان بقاء الأضواء وأنظمة التدفئة متصلة بالإنترنت. يمكن للموظفين الاستجابة للتحديات والأزمات في الوقت الفعلي ، باستخدام واجهة قياسية ، مما يضمن تدفقًا ثابتًا وفعالًا للسلطة قدر الإمكان.

التوائم الرقمية “الحية”

يمكن أن يساعد الجيل الثالث من التوائم الرقمية أيضًا في جعل الصيانة أكثر كفاءة. من خلال جمع البيانات وتحليلها فور ورودها ومطابقتها مع نموذج يتم تحديثه باستمرار ، يمكن للمنتجين معرفة ما إذا كانت هناك مشكلة على الفور وتتبعها إلى قطعة معينة من المعدات – مما يمنح أطقم الإصلاح الفرصة لإصلاحها أو استبدالها قبلها . فشل. تجعل هذه الأنظمة أيضًا التوسع أسهل بكثير ، حيث توفر بيانات واضحة حول كيفية تغيير العالم الحقيقي للأنظمة ، مثل تلبية الطلب الإضافي الذي يتطلب على الفور نشر موارد إضافية.

المفتاح لتحقيق ذلك هو تطوير توأم رقمي “حي” يتم تحديثه باستمرار بناءً على البيانات الواردة – وهو تقدم كبير مقارنة بالجيل السابق من التوائم الرقمية ، التي أنتجت نماذج ثابتة لم تعدل نفسها تلقائيًا.

من خلال هذه التحديثات التلقائية ، يمكن لمنتجي الطاقة منع الخسائر وضمان الاستخدام الأقصى للموارد. في عصر يصعب فيه الحصول على هذه الموارد ، يحتاج المنتجون إلى كل المساعدة التي يمكنهم الحصول عليها – ويمكن أن تساعدهم التوائم الرقمية المتقدمة من الجيل الثالث ، باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي ، في تحقيق هذه الأهداف.

رالف هالر هو نائب الرئيس التنفيذي في NNAISENSE.