Основанная Томасом Эдисоном GE работает в энергетическом, промышленном, медицинском, авиационном, нефтяном, газовом и финансовом секторах. На ее турбины и генераторы приходится 30% мирового электричества. В каком-то смысле энергетическая промышленность последовала по пути Эдисона, проложенному в XVIII веке. Основной процесс заключается в генерации электронов и их передаче в одну сторону, от источника в место назначения.
Цифровая революция и потребность в более экологичных источниках энергии ставят перед компаниями новые задачи и одновременно несут уникальные возможности. На решение задач GE затратила пять лет и вложила 1 млрд долларов. Из промышленной компании она трансформировалась в программную и аналитическую. Фокус — на разработке интеллектуальных самообучаемых машин.
С ростом мирового населения и развитием промышленности повышается спрос на электричество. Эта тенденция сохранится с дальнейшей индустриализацией развитых стран мира. В то же время ухудшение экологической обстановки заставляет искать более безопасные и не загрязняющие окружающую среду источники энергии. В будущем ими станут преимущественно ветер, солнце и вода.
Сейчас электроэнергия растрачивается понапрасну из-за неэффективного производства и неточных прогнозов потребления. Регулировка выходной мощности установок — это дорогостоящий процесс, а из-за перемены погоды потребление непредвиденно снижается или повышается.
GE занимается разработкой «цифровой электростанции», которая должна стать первым шагом к «интернету энергии». Инженеры GE Power используют большие данные, машинное обучение и прогностическую аналитику, чтобы понять требования к работе современной энергетической станции. Благодаря этому завод в итальянском Кивассо, отключенный из-за невозможности быстро реагировать на изменения, снова запущен. Его негативное воздействие на экологию уменьшилось вдвое.
Данные c датчиков оборудования завода анализируют алгоритмы машинного обучения. Они определяют оптимальные рабочие параметры и находят скрытые проблемы, ранее приводившие к потерям энергии.
На практике это значит, что производство энергии можно регулировать в соответствии с прогнозируемым спросом, а поломки устранять заблаговременно.
«Интернет энергии» GE построен на промышленной платформе Predix. На ней GE наблюдает за выработкой энергии на международных предприятиях: угольных, газовых, ядерных, а также ветряных и солнечных фермах.
Обычно за всеми аспектами работы следят более 10 тыс. датчиков. Каждый собирает около 2 Тб данных ежедневно. Платформа Predix интерпретирует данные датчиков со всего оборудования, а не только произведенного и продаваемого GE.
Данные GE использует для создания «цифровых близнецов» — компьютерных копий всех аспектов производства. При этом учитываются факторы внешней среды, такие как рост потребления и погода.
Энергетические операторы — Exelon и другие — инсталлировали систему Predix в установки на территории США и точнее прогнозируют факторы влияния на условия работы. Например, с точным прогнозом погоды известно, в какие периоды от солнечных ферм поступит недостаточно электричества и надо повысить выход газовых установок. Эту часть «интернета энергии» GE Power называет «управление производительностью ресурсов».
Еще ИИ используется в оптимизации бизнеса: ПО Tamr на базе машинного обучения управляет многочисленными закупочными операциями. Подразделения GE делают сотни тысяч заказов у международных поставщиков, и раньше процесс никак не координировали. После обучения на данных счетов и учета закупок система не дает приобретать излишки и обеспечивает эффективность затрат в случаях, когда несколько подразделений планируют закупить одно и то же у разных поставщиков.
Ганеш Белл, директор по цифровым технологиям GE Power, рассказал: «Незапланированные простои сократились на 5%, число ложноположительных срабатываний уменьшилось на 75%, издержки на эксплуатацию и техобслуживание теперь ниже на 25%. Суммарно это ощутимая выгода».
По словам вице-президента по техническому управлению продуктом GE Digital Thread Эмили Галт, с платформой Tamr на управлении закупками и запасами компания сэкономила 80 млн долларов за три года.