Fotografija je generirana s pomočjo umetne inteligence( Gemini)
Projekt Inno2Mare želi okrepiti raziskovalne in inovacijske zmogljivosti za pametnejši, bolj zelen pomorski sektor – s posebnim poudarkom na tem, kako lahko digitalni dvojčki in umetna inteligenca podprejo trajnostno upravljanje z energijo v ladjedelnicah in pristaniščih.
V okviru te vizije ima pilotni projekt v Kranju, ki so ga vodili in koordinirali strokovnjaki podjetja DIGITEH d.o.o. in ISKRA d.o.o., zelo konkretno poslanstvo: razviti in preizkusiti digitalnega dvojčka za upravljanje z energijo, ki ga omogoča umetna inteligenca, v realnem industrijskem okolju ter ga pripraviti za prenos v pomorske aplikacije.
V ta namen je bila že na začetku kot prototipno okolje izbrana proizvodna lokacija ISKRA d.o.o. v Kranju. Kar se tam gradi in potrjuje, je od prvega dne zasnovano tako, da je ponovno uporabno v ladjedelnicah in pristaniščih.
Od tovarniškega prototipa do koncepta, pripravljenega za uporabo v pomorstvu
Tovarna ISKRA ponuja kombinacijo proizvajalcev in porabnikov energije, ki natančno odraža kompleksnost sodobnega pristanišča ali ladjedelnice: transformatorji, fotovoltaika, kogeneracija so-proizvodne enote, proizvodne linije, sistemi stavb, polnilne postaje in IT oprema. Zaradi tega je idealen poligon za zasnovo in preizkušanje konceptov, podatkovnih tokov in algoritmov, ki bodo kasneje podpirali pomorsko infrastrukturo.
Osnovna ideja je preprosta, a močna: zgraditi digitalnega dvojčka, ki nenehno odraža, kako se energija proizvaja, porablja in shranjuje na lokaciji, nato pa ga nadgraditi z modeli umetne inteligence, ki lahko napovedujejo in pomagajo upravljati prihodnje energetsko vedenje.
Da bi to omogočili, je projektna skupina zasnovala arhitekturo, kjer:
- Sistemi ERP in merilni sistemi ISKRA zagotavljajo strukturirane podatke o naročilih, dejavnosti linij in energetskih tokovih.
- Varni, nadzorovani vmesniki zagotavljajo, da občutljivi proizvodni podatki ostanejo zaščiteni, medtem ko so energetski in operativni podatki na voljo za analizo.
Ta arhitektura je bila že od začetka zasnovana kot predloga za pristanišča in ladjedelnice: proizvodne linije zamenjamo z žerjavi in ladijsko opremo, tovarniško polnjenje pa s priklopom na kopno omrežje (ang. shore-power) in e-mobilnostjo v pristanišču, in uporabljen je isti pristop.
Živ, samoprilagajajoč se digitalni dvojček
Ko je bil podatkovni cevovod vzpostavljen, se je digitalni dvojček razvil iz statičnega modela v živo predstavitev lokacije Kranj. Proizvodnja energije iz fotovoltaike in soproizvodnje, poraba na transformatorjih in linijah, časovni razpored delovnih nalogov ter integracija prediktivnih podatkov o vremenu iz agencije ARSO – vse to teče v dvojčka. To omogoča vizualizacijo, ponovitev in analizo dni delovanja, ne le z vidika proizvodnje, temveč tudi z vidika rabe in učinkovitosti energije.
Vendar realni industrijski podatki nikoli niso popolni. Ekipa je naletela na manjkajoče odčitke, nenormalne vrhove, vrzeli zaradi ponastavitev števcev ali komunikacijskih težav. Namesto da bi to obravnaval kot nadlogo, so v pilotnem projektu to izkoristil kot priložnost za vgradnjo robustnosti v rešitev:
- Mehanizmi za odkrivanje anomalij in manjkajočih časovnih žigov.
- Zaščitni ukrepi, ki preprečujejo, da bi očitno napačni podatki izkrivljali simulacije in modele umetne inteligence.
- Povratne informacije za izboljšanje merjenja in beleženja na fizični strani.
Hkrati se sistem sam nenehno spreminja: linije se dodajajo, premikajo ali razgrajujejo. Da bi se s tem spopadel, dvojček vključuje logiko samogradnje in samo prilagajanja. Preprosti indikatorji v energetskih delovnih listih določajo, katere linije so aktivne in pomembne ; dvojček samodejno vključi nove linije, preneha uporabljati napačne števce in odstrani zastarele. Ta zmožnost je bistvena za dolgoročno delovanje v dinamičnih okoljih, kot so pristanišča.
Dodajanje umetne inteligence za napovedovanje in podporo odločanju
Z zanesljivim, prilagodljivim digitalnim dvojčkom je naslednji korak inteligenca. Pilotni projekt uvaja nevronske mreže (UI), da se učijo iz zgodovinskega vedenja in napovedujejo, kaj sledi. Ti modeli se uporabljajo za:
- Napovedovanje porabe energije proizvodnih linij in drugih porabnikov na podlagi delovnih načrtov in preteklih vzorcev.
- Napovedovanje proizvodnje energije iz fotovoltaike z uporabo vremenskih informacij, zgodovinskih profilov in drugih proizvajalcev energije.
- Ocenjevanje povpraševanja na prilagodljivih točkah, kot so polnilne postaje.
Poleg napovedovanja se razvijajo algoritmi za upravljanje, ki podpirajo vprašanja, kot so:
- Kdaj je najboljši čas za izvajanje energetsko intenzivnih operacij?
- Kako naj se lokalno proizvedena zelena energija prednostno razdeli med različne porabnike?
- Kdaj je smiselno energijo shraniti, porabiti ali izvoziti?
Rezultat je več kot le orodje za vizualizacijo. Je sistem za podporo odločanju, ki povezuje operativno načrtovanje z razpoložljivostjo in stroški energije – točno takšno funkcionalnost bodo potrebovale ladjedelnice in pristanišča, ko bodo elektrificirale delovanje in integrirale več obnovljivih virov.
Pripravljen za premik iz Kranja na pomol
Pilotni projekt v Kranju dokazuje sledeče:
- Kompleksno industrijsko lokacijo je mogoče preslikati v digitalnega dvojčka, ki ostane sinhroniziran z realnostjo.
- Težave s kakovostjo podatkov je mogoče obravnavati sistematično.
- Model se lahko prilagodi spreminjajoči se bazi sredstev.
- UI lahko zagotovi smiselne napovedi za energetsko ozaveščeno načrtovanje.
To niso funkcije, specifične za tovarno; so temeljne zmožnosti, potrebne v pomorskih okoljih, kjer ladje, terminali, žerjavi, sistemi za oskrbo z elektriko s kopnega (cold ironing) in pomožne storitve tekmujejo za energijo.
Hkrati pa način, na katerega so bili modeli razviti, omogoča hitro spremembo smeri napovedovanja, kar pomeni, da lahko podpirajo napovedno vzdrževanje, napovedovanje in optimizacijo zalog v skladišču ali napovedi prodaje.
dr.Hugo Zupan, dr, Filip Jure Vuzem
Digiteh d.o.o.
