Внимание
У Вас отключена поддержка Cookie в браузере. Возможно некорректное отображение сайта!

Облако для промышленности и энергетики: 5 основных сценариев применения

Облако для промышленности и энергетики: 5 основных сценариев применения

Материал подготовлен сотрудниками G‑Core Labs исключительно в информационных целях и по данным из открытых источников.

Облака становятся всё более востребованными в энергетике и промышленности.

Это обусловлено модернизацией и цифровой трансформацией предприятий по всему миру, стремящихся к росту эффективности и повышению своей конкурентоспособности.

Современные облака дают целый ряд преимуществ:

  • Ускорение разработки специализированных приложений, систем сбора и анализа производственных данных.
  • Быстрый и удобный доступ к вычислительным мощностям и масштабированию виртуальной инфраструктуры.
  • Мониторинг производственных процессов в режиме реального времени, контроль их эффективности.
  • Обеспечение стабильной и безопасной работы предприятий при пиковых нагрузках или незапланированном отказе оборудования.
  • Сокращение затрат на IT-инфраструктуру.

Рассмотрим подробнее некоторые сценарии применения облачных технологий в энергетике и промышленности.

Ускоренная разработка приложений

Облако для промышленности и энергетики: 5 основных сценариев применения

Облачные технологии сокращают временные и финансовые затраты на внедрение новых сервисов, позволяющих организациям модернизировать производственные мощности или предлагать клиентам дополнительные продуктовые линейки.

Автоматизация и управление данными

Облако для промышленности и энергетики: 5 основных сценариев применения

HEP, национальная энергетическая компания Хорватии, в ходе цифровой трансформации столкнулась с проблемой медленного предоставления необходимых бизнесу вычислительных ресурсов.

Это существенно затягивало сроки реализации новых проектов. Миграция в облако позволила HEP существенно ускорить процессы разработки и тестирования необходимых приложений, автоматизировав множество рутинных операций.

Первым проектом в облаке стало развитие «Угольной информационной системы», которая отвечает за управление данными о запасах угля на теплоэлектростанции в Пломине. Стояла задача обеспечить управляющую компанию и ТЭС точными данными о поставках угля и его актуальном запасе, а также дать возможность управлять контрактами.

По итогам первых двух месяцев работы в облаке IT-департамент HEP отметил ускорение выпуска нового функционала и обновлений для приложения более чем на 50%. Теперь команда разработчиков HEP получает готовые для работы среды, не беспокоясь о приобретении и настройке аппаратного и программного обеспечения. После внедрения процесса облачной разработки HEP отмечает экономию и снижение рисков благодаря стандартизированной архитектуре и процессам.

Использование технологий AR и VR

Облако для промышленности и энергетики: 5 основных сценариев применения

Одним из направлений масштабной цифровой трансформации нефтехимической компании СИБУР стало внедрение технологий дополненной и виртуальной реальности.

Летом 2020 года на базе нашей стриминговой платформы был запущен AR-сервис для проведения удалённых видеоконсультаций по обслуживанию и ремонту оборудования.

Такой подход должен был заменить выезды сервисных экспертов на промышленные объекты, а также сократить сроки и снизить стоимость проведения необходимых работ, экономя до $10–15 тыс. на каждом видеозвонке.

Подробнее о реализации проекта читайте в кейсе «Как СИБУР экономит миллионы рублей в год, обслуживая оборудование с помощью AR-сервиса».

Для промышленных и энергетических компаний, желающих ускорить процессы цифровой трансформации, наши специалисты готовы осуществить полный цикл разработки и тестирования специализированных программ и сервисов.

Управление пиковыми нагрузками

Облако для промышленности и энергетики: 5 основных сценариев применения

Облачные технологии обеспечивают оперативный доступ к дополнительным вычислительным мощностям в случае резкого увеличения объёма данных, генерируемых на предприятии и требующих дальнейшего анализа.

Подобные ситуации возникают при подключении новых производственных линий или систем контрольно-измерительной аппаратуры, где датчики фиксируют основные параметры работы оборудования (например, температуру и давление).

Неравномерность распределения нагрузок — типичная ситуация, связанная, например, с пиками и спадами потребления электроэнергии. Оптимизировать работу инфраструктуры позволяют виртуальные электростанции на базе облачных платформ. Для систем возобновляемой энергетики (например, солнечных или ветряных станций) характерна дополнительная проблема — неравномерность выработки электроэнергии, обусловленная динамикой погодных условий.

Виртуальная электростанция Tesla

Облако для промышленности и энергетики: 5 основных сценариев применения

Компания Tesla реализует крупнейший в мире проект виртуальной электростанции: для обеспечения устойчивого энергоснабжения Южной Австралии в единую сеть объединены 50 тыс. солнечных и аккумуляторных батарей.

В том же регионе к ветряной электростанции «Хорнсдейл» компания подключила крупнейшее энергохранилище. Оптимальное распределение энергии между потребителями обеспечивается за счёт облачной платформы.

Системы телеметрии отслеживают текущее состояние элементов энергетической инфраструктуры (батарей, инверторов, зарядных устройств). Собранные данные обрабатываются в облаке. Затем создаются программные модели — цифровые двойники, применяющиеся для прогнозирования энергопотребления и управления периферийными устройствами системы. Рабочую нагрузку между промышленными приложениями распределяют кластеры Kubernetes, обеспечивая отказоустойчивость виртуальной электростанции.

Моделирование нагрузок с помощью AI

Для моделирования пиковых нагрузок систем энергопотребления подходит AI-платформа G‑Core Labs. В неё интегрирован целый ряд инструментов получения и обработки данных: Kafka, Storm, Spark, PySpark, PostgreSQL, MS SQL, Oracle, MongoDB.

Подключение дополнительных вычислительных мощностей в пиковые периоды и отключение ненужных виртуальных машин при снижении нагрузки осуществляется в облаке всего за несколько минут.

Модель pay-as-you-go позволяет оплачивать только фактически потребляемые ресурсы с поминутной тарификацией.

Аварийное восстановление

Облако для промышленности и энергетики: 5 основных сценариев применения

Облачные технологии снижают издержки предприятий в случае возникновения аварийных ситуаций, связанных с отказами систем контроля и мониторинга, сбоями оборудования, потерями данных или ошибками производственного персонала. Компании получают возможности подключения дополнительных вычислительных ресурсов в экстренных ситуациях, создания резервных копий данных, а также автоматического восстановления прерванных процессов.

Перейдя на облачное решение для резервного копирования и аварийного восстановления, нефтегазовая компания Ultra Petroleum на 50% сократила расходы на содержание IT-инфраструктуры. Процесс внедрения новой системы занял менее 8 часов.

В облаке G‑Core Labs аварийное восстановление предоставляется как услуга: оплата производится только за фактическое использование виртуальных машин, потребность в которых возникает при тестировании отказоустойчивости оборудования или возникновении непосредственных сбоев в его работе. Система легко масштабируется, позволяя при необходимости внедрять новые приложения. В случае аварии полное восстановление прерванных процессов осуществляется за несколько минут.

Большие данные и искусственный интеллект

Облако для промышленности и энергетики: 5 основных сценариев применения

Для современных промышленных и энергетических компаний ключевым фактором конкурентоспособности становится умение работать с большими данными. Это требует внедрения приложений для их анализа, в том числе на базе искусственного интеллекта.

Облачная инфраструктура помогает сократить время на разработку, тестирование и развёртывание таких приложений и обеспечить их бесперебойное функционирование.

Нефтегазовая отрасль

Облако для промышленности и энергетики: 5 основных сценариев применения

Концерн Shell развивает целый ряд проектов на базе облачной платформы с искусственным интеллектом.

Предиктивное техническое обслуживание. Проводные и беспроводные датчики собирают данные о текущем состоянии нефтедобывающего и нефтеперерабатывающего оборудования (например, клапанов и компрессоров). Используя сведения об изменениях температуры и давления в деталях, алгоритмы машинного обучения заранее предсказывают необходимость их замены. Решение применяется на 23 объектах компании (нефтеперерабатывающих заводах и морских нефтяных платформах), позволяя не допускать сбоев в их работе. По оценкам Shell, предиктивное техническое обслуживание, используемое на заводе Pernis в Нидерландах, уже сэкономило компании несколько миллионов долларов.

Поиск новых нефтегазовых месторождений. Алгоритмы машинного обучения сокращают время обработки данных сейсмических исследований океанического шельфа на 80%. В наземном бурении искусственный интеллект применяется для точного определения контуров нефтяной скважины и снижения износа буровых установок.

Облако для промышленности и энергетики: 5 основных сценариев применения

Безопасность. Заправочные станции Shell в Таиланде и Сингапуре оснащены системами анализа видеоизображений. Искусственный интеллект выявляет случаи курения и оповещает сотрудников о необходимости принятия мер для предотвращения пожаров и взрывоопасных ситуаций. В дальнейшем Shell планирует применять подобные системы для обеспечения безопасности и на других объектах компании: например, контролировать состояние подводного оборудования или наличие у нефтяников защитной спецодежды.

Повышение качества обслуживания. Искусственный интеллект анализирует данные о ранее совершённых клиентами Shell заказах, помогая разрабатывать персонализированные предложения и программы лояльности.

Электротехника

Облако для промышленности и энергетики: 5 основных сценариев применения

Компания ABB добивается устойчивой работы энергетической инфраструктуры, контролируя состояние инверторов и трансформаторов с помощью облачных цифровых двойников с искусственным интеллектом. Для клиентов, желающих обеспечить безопасность на промышленном предприятии, разработано недорогое решение на основе технологий распознавания изображений. Выявление коррозии на снимках электропроводки и оценку риска выхода её из строя осуществляют нейросети, использующие инструменты машинного обучения TensorFlow и Keras.

Разработка и тестирование сервисов на основе искусственного интеллекта — перспективное направление деятельности промышленных и энергетических компаний, позволяющее им модернизировать производственные мощности и создавать новые услуги. Ускорить этот процесс при минимальных затратах на IT-инфраструктуру также поможет облачная AI-платформа с интегрированными инструментами машинного обучения TensorFlow, TensorRT, OpenVINO, Keras, fast.ai, PyТorch, BigDL.

Интернет вещей

Облако для промышленности и энергетики: 5 основных сценариев применения

Облачные технологии обеспечивают функционирование систем промышленного интернета вещей. Централизованное управление умным производством осуществляется за счёт непрерывного сбора и анализа данных о производственных и логистических процессах на предприятии.

Облако для промышленности и энергетики: 5 основных сценариев применения

Компания Tonsjö использует облако для автоматизации производства металлических изделий. Датчики, подключенные к фрезерным, токарным, сверлильным станкам и промышленным роботам, в режиме реального времени отслеживают исправность, скорость и эффективность работы оборудования.

Собранные сведения хранятся и обрабатываются в облаке совместно с данными CRM-систем и финансовой информацией. На цифровые мониторы, установленные на предприятии, выводятся предупреждения о рисках неисправности оборудования и актуальные статистические показатели. По оценкам компании Tonsjö, выработка продукции на производственных линиях, подключенных к облаку, выросла на 4%.

руководитель направления облачных платформ G‑Core Labs

Всеволод Вайнер

«Команда G‑Core Labs обладает многолетней экспертизой и успешным опытом в проектировании, строительстве и эксплуатации облачных систем различных типов: частных, публичных и гибридных. Наши облака надёжно защищены, выдерживают любые пиковые нагрузки и масштабируются за минуты, что особенно важно в контексте задач современных промышленных и энергетических компаний. К каждому клиенту у нас индивидуальный подход, по запросу мы готовы к кастомизациям наших решений и добавлению необходимых фичесетов»

руководитель направления облачных платформ G‑Core Labs

Всеволод Вайнер

Ищете новые решения по оптимизации и автоматизации производства, а также хотите сократить затраты на инфраструктуру?

Попробуйте сервисы нашего облака или начните с бесплатной консультации нашего эксперта.


Подпишитесь на полезную рассылку

Выгодные предложения и важные новости раз в месяц. Без спама