危机避免:我们的人工智能服务如何帮助防止工厂火灾

在我们每天遇到的品牌背后是一个庞大的基础设施——工厂、办公室、仓库和运输网络——这使得提供它们的产品和服务成为可能。更远的地方是为这些基础设施提供动力的能源系统，它们越来越依赖电力。然而，看不见并不意味着不重要——最近施耐德电气的人工智能驱动的分析显示了利害关系有多大。

我们的一个客户是一家全球食品和饮料制造商，在拉丁美洲经营着一家大型工厂。该工厂每周7天、每天24小时运营，雇佣了4000名工人，每天生产价值超过100万美元的产品。电源的任何故障都会产生很大的影响。这在2019年得到了强调，当时一个中压柜发生爆炸，导致工厂关闭。仅关闭一天半来更换组件意味着该公司的营业额受到了重大打击。

人工智能驱动的分析

对这家公司来说，保持稳定的生产水平至关重要。因此，火灾发生后不久，该公司决定开始使用我们的更有效地监控其电气系统数字化服务计划。这包括在电力系统的组件上和周围环境中安装热传感器。这物联网传感器测量关键位置的温度，以提供连续的读数，可从基于云的仪表板访问。然后，可以将这些值与类似连接和电气负载的典型水平进行比较，以突出可能的问题。

这并不总是一件简单的事情，因为温度会随着时间的推移而变化很大。为了实现更高的准确性，分析还纳入了第二维度，由人工智能提供支持。A机器学习模型用于比较预期温度和实际温度的模式，有助于在早期识别任何风险。

一旦在这个地点设置了监控，就非常清楚地看到一个变压器出现了问题，那里的传感器给出了非常高的读数。温度超过了125°C(超过257°F ),而实际温度应该在70°C(158°F)左右，理论上的安全极限是90°C(194°F)。该公司的工程师在我们专家的远程监督下尽快检查了组件。他们发现一个连接处的螺丝没有拧紧，结果一根重要的电缆连接得太松了。这使得电流更难通过，从而导致连接处的温度升高。

专家意见

这造成了危险的局面。当铜制电气部件变热时，电流更难通过它们，从而导致温度更高，螺旋上升。在这种情况下，电缆已经非常热，以至于其周围的绝缘层正在融化——而且这是在变压器仅加载50%容量的情况下。电力负荷的任何增加都很容易引起爆炸。

除此之外，还有一个不受欢迎的发现。在对故障进行调查时，在同一台变压器上发现了另一个严重且独立的问题。施耐德电气的一名专家在电话中远程建议客户时，发现了以下迹象局部放电。当电缆放置得过于靠近时，就会出现这个问题。电缆之间的电荷交换会逐渐侵蚀绝缘层，并可能再次导致重大爆炸。幸运的是，由于及时发现了问题，客户能够更换电缆并在安全距离内重新安装。

预警系统

公司的投资很快就有了回报。施耐德电气的预测分析提供的警告，以及我们的专家指导，对于帮助避免不止一次，而是两次代价高昂的进一步关闭至关重要。虽然现场的一些活动可能会在一天左右的时间内恢复，但更换损坏的变压器可能意味着系统在危险的高风险水平下运行数月。看到这些好处后，客户现在正在扩展其监控——安装额外的传感器以提供更丰富的数据。

在工作方式上，我们的数字化服务计划包括生态关怀*，可以比作一个可穿戴的健身设备，像智能手表。通过跟踪包括心率和运动在内的输入，这些设备可以生成关于一些事情的准确模型，如某人正在进行什么运动，他们是醒着还是睡着，以及他们的呼吸频率。

还可以进一步分析这些信息，以提供一系列指数和建议，例如建议在任何给定的一天是活动还是休息最好。通过这种方式，可穿戴追踪器可以充当早期预警系统，帮助我们管理和降低风险。他们可能会指出生活方式或饮食的改变在哪些方面有助于保持健康，例如，减少未来的医疗干预需求或将其集中在最需要的地方。

健身追踪器对人体有什么作用;施耐德电气的人工智能分析为世界各地的电力系统提供支持。不关闭系统的大部分，很难对电气设备进行物理检查。但是，我们的实时数据和精确建模为工程师提供了保持一切顺利运行所需的信息——及时调整以保持性能，同时避免破坏性紧急情况。例如，如果这家工厂的某个部件将来开始过热，工程师会在更早的时候就知道。

当然，人工输入仍然至关重要，正如我们在本案例中所看到的那样，我们远程支持团队的贡献对于帮助企业检测、确认和解决出现的问题至关重要。但同样，他们的指导之所以成为可能，是因为这些分析的洞察力。通过这种方式，为支持工厂电力供应而采取的步骤概括了我们更广泛的方法:专家和技术共同努力，以支持更好、更可靠的服务。