A korai stádiumú elektromos hibák gyakran észrevétlenek maradnak, amíg költséges áramszüneteket vagy biztonsági kockázatokat nem okoznak. Ennek a kihívásnak a megoldására az ABB azt tervezi, hogy integrálja az IPEC mesterséges intelligencia által vezérelt monitorozási technológiáját prediktív karbantartási portfóliójába. A felvásárlás a részleges kisülések – az energiaellátó berendezések meghibásodásának egyik fő okának – észlelésére összpontosít a kritikus infrastruktúrákban, például a gyártóüzemekben, adatközpontokban, közlekedési rendszerekben és közművekben, segítve az üzemeltetőket abban, hogy még azelőtt cselekedjenek, mielőtt a kisebb szigetelési problémák súlyos zavarokká fajulnának.Az elektromos rendszerek megbízhatósága fontos a kritikus infrastruktúra hálózatában működő globális vállalkozások számára. A kép az ABB jóvoltából származik.Az energiagazdálkodás és az eszközfelügyelet szükségességeAz Uptime Institute 2025-ös éves leálláselemzési jelentése szerint az adatközpontok leállásainak/nagy hatású incidenseinek elsődleges kiváltó oka az energiaellátással kapcsolatos problémák voltak, beleértve a generátor meghibásodásait, a közüzemi kimaradásokat és a szünetmentes áramellátó rendszer meghibásodásait (a résztvevők válaszainak 54%-a). Az adatközpontok hűtése a második helyen állt 19%-kal. Ezek a leállások költségesek: a válaszadók 54%-a számolt be súlyos, 100 000 dollár feletti leállási költségekről, és minden ötödik szerint a közelmúltbeli leállások több mint 1 millió dollárba kerültek. Az energiaigényes mesterséges intelligencia infrastruktúrák, a hálózat instabilitása és az elöregedő régi rendszerek a három fő tényező, amelyek ezeknek az energiaellátással kapcsolatos hibáknak az alapját képezik.A Siemens és a Senseye által közzétett, a „The True Cost of Downtime 2024” (A leállás valódi költsége 2024) című jelentés a világ 500 legnagyobb ipari szereplője és gyártója számára körülbelül 11%-os bevételkiesést becsül, ami 1,4 billió dollárnak felel meg. Az elöregedő hálózati rendszer és a zavaró időjárás csak néhány a megbízható energiaellátást övező problémák közül, amelyek negatívan befolyásolják a gyártás termelékenységét. Az energiaellátással kapcsolatos problémák a gyártási környezetben előforduló nem tervezett leállások egyik fő okai. Az olyan gyakori problémák, mint az emberi hiba és a berendezéshibák, rávilágítanak a hatékonyabb energiagazdálkodás és a berendezések felügyeletének szükségességére a prediktív karbantartási stratégiák részeként.Az ABB szerint a részleges kisülések (ahol a szigetelőanyag sérülése vagy tökéletlenségei rést hoznak létre, és nem szigetelik teljesen a vezetőket, szikrákat okozva) a fő oka a berendezések meghibásodásainak 80%-ában, mielőtt egy nem tervezett leállás következne be. Az IPEC mesterséges intelligenciával támogatott technológiái képesek észlelni és azonosítani a részleges kisüléseket, lehetővé téve a vállalkozások számára a gyors reagálást és az eszközök proaktív kezelését. Az ABB szerint az IPEC felügyeleti platformjainak használatával segíthet ügyfeleinek a karbantartási költségek 85%-kal, illetve 90%-kal csökkenteni az állásidőt.Az IPEC DeCIFer algoritmusaAz IPEC saját fejlesztésű DeCIFer algoritmusa segíthet a vállalkozásoknak az eszközök szigetelésének romlásának korai szakaszában észlelni, kiszűrve a háttérzajt (egyéb eszközadatokat/tevékenységeket), hogy a részleges kisüléseket célzottan kezelje a gyors javítás és karbantartás érdekében. Egy ilyen rendszer segíthet meghosszabbítani a kritikus eszközök élettartamát a gyártási és adatközponti környezetekben, növelni a biztonságot, kiküszöbölni a leállási forgatókönyveket, mérsékelni az állásidőt és csökkenteni a hosszú távú berendezésköltségeket. Az ABB és az IPEC közötti megállapodás várhatóan 2026 elején zárul le.Az IPEC DeCIFer algoritmusa wavelet-analízist használ a háttérzaj eltávolítására és a részleges kisülési események izolálására a teljes érzékelő sávszélességen. A kép az IPEC jóvoltából származik.A DeCIFer algoritmus alapvető eszköz az eszközkezelők számára, mivel olyan platformot biztosít, amely összegyűjti a kritikus eszközadatokat, és azokat hasznosítható információkká alakítja. Ennek eredményeként megnő a transzformátorok és kapcsolóberendezések üzemképessége, és a romló kábelezés azonosítható az azonnali cseréhez, ami hatékonyabb karbantartási priorizáláshoz vezet.Az IPEC technológiájának az ABB prediktív karbantartási szolgáltatási portfóliójába való felvétele átfogó megoldást kíván nyújtani az ABB ügyfeleinek a berendezések meghibásodásai elleni védelemre és a költséges állásidő megelőzésére a kritikus elektromos infrastruktúrában. Az ABB családjához való csatlakozással az IPEC és technológiái szélesebb ügyfélkört érhetnek el, és tovább bővíthetik technológiai képességeiket.
