Digitalisering av energiproduktion och kapitalförvaltning ökar effektiviteten – maskininlärning förbättrar beslutsfattandet

Målsättningar för koldioxidneutralitet och hållbarhet driver på förändringar som inte har skådats tidigare, och som pressar företag att driva sina energitillgångar och materiella tillgångar mer effektivt för att skapa konkurrensfördelar. Denna föränderliga marknadsmiljö skapar nya utmaningar, men också nya möjligheter och arbetssätt. Automation och maskininlärning är kraftfulla verktyg för att öppna dörren till dessa möjligheter, tillsammans med kompetenserna som krävs för att förverkliga effektiviseringen.

Framtidssäkra stora anläggningar med en driftsmodell baserad på maskininlärning och högt kvalificerad expertis

Att bibehålla konkurrenskraften och samtidigt fokusera på förbättrad hållbarhet och minskad miljöpåverkan är en välkänd utmaning för dagens energiproducenter och ägare av materiella tillgångar. Traditionell energiproduktion har en viss naturlig ineffektivitet, såsom variationer mellan olika skift och en oförmåga att snabbt reagera på förändrade priser och efterfrågan. En studie från McKinsey* uppskattar att 44 % av arbetet inom energisektorn kan automatiseras, men helt klart behövs nya arbetssätt för att uppnå detta.

Även om ett mer miljövänligt beteende ofta går hand i hand med kostnadseffektivitet, eftersom resurser används mer effektivt, finns det också andra möjligheter att hjälpa företag att utveckla sina konkurrensfördelar.

Automation och maskininlärning lyfts alltmer fram som ovärderliga verktyg för att arbeta på ett mer intelligent sätt, förbättra tillförlitligheten och effektiviteten, samt minimera avfallet och minska kostnaderna. Genom att koppla ihop detta med högt kvalificerade experter, som övervakar och driver anläggningar, skapas en unik driftsmodell och ett nytt sätt att arbeta.

Anslutning till en sofistikerad plattform för digital drift och underhåll ger möjlighet att digitalisera både produktionen och verksamheten utanför anläggningen. Baserat på centraliserad data och analys samlar plattformen in all den information som krävs för att stödja smarta affärsbeslut, vilket ger betydande synergifördelar tillsammans med direkta kostnadsbesparingar. Anläggningarna styrs av avancerade algoritmer för maskininlärning, tillsammans med skickliga experter som övervakar anläggningarna dygnet runt. Automatiseringssystemen maximerar energi- och materialeffektiviteten och optimerar driften, samt minskar OPEX och utsläpp. Detta kan inte bara förbättra processer, prestanda och lönsamhet, utan även sänka kostnaderna, vilket gör att resurserna kan fokuseras på proaktivt, förutsägbart underhåll under kontorstid som förbättrar både tillförlitlighet och tillgänglighet.

Beprövad framgång

Ett bra exempel på en fullständig implementering som beskrivs ovan är i en av våra egna anläggningar i Forssa, Finland. Anläggningens maximala kapacitet är 70 MW. Den använder fast bioenergi som huvudbränsle och drivs dygnet runt från vårt fjärrdriftscenter. Genom att helt digitalisera verksamheten vid anläggningen har vi kunnat optimera förbränningsprocessen och minska resterande syrgasnivåer, CO₂– och NO_X-utsläpp. Ökad energieffektivitet och förändringar i driftmodellen har möjliggjort OPEX-besparingar på 600 000 euro per år, och ökat andelen förnybara bränslekällor.