� DRIFT
ARROW-CI Gode målinger krever kalibrering .
Hvis du leser dette og jobber for Tunturiverkko , kudos til deg . Finlands nordligste verktøy , Tunturiverkko , har den krevende oppgaven med å sikre jevn strømforsyning til finsk Lappland . Å installere og vedlikeholde strøm under nesten arktiske forhold er en utfordrende oppgave , med komponentfeil som en vanlig forekomst . Hvordan løste de dette ? Ved å utnytte kraften til prediktive teknologier og et intelligent nettverkssystem som utnyttet avanserte sensorer og maskinlæring . Tunturiverkko klarte å forutsi tre isolatorfeil i løpet av en uke , og sparte over 40 000 euro . Når jeg leser dette eksempelet på prediktive teknologier i aksjon i mitt hjemland , kan jeg bare undre meg over potensialet til dramatisk å sikre sikkerhet , trygghet og effektivitet i ulike bransjer over hele verden .
Fremtiden for prediktive teknologier En rapport fra Emergen Research spår at markedet for prediktivt vedlikehold vil ha en global markedsandel på 70,05 milliarder USD innen 2032 . Jeg tror det tallet sannsynligvis vil bli overgått etter hvert som bruken av AI øker og selskaper prøver å forutsi alt de kan . Så langt har kapasiteten til prediktive teknologier blitt delt inn i tre kategorier :
• Teknologi som brukes til feilprediksjon , der data og maskinlæring forutsier direkte og indirekte feil på forskjellige komponenter ( som sett i Tunturiverkko-tilfellet ).
• Deretter er det anomali-deteksjon , som er en trend jeg har sett vise sterk vekst de siste årene . Her brukes prediktive teknologier til å identifisere avvik eller avvik fra vanlige driftsmønstre for utstyr og prosesser . Dette kan være både positivt eller negativt , og hvis det
50