Предиктивная аналитика: новый уровень

Увеличение количества и качества умных датчиков и непрерывного потока данных способствует усилению важности аналитики. Одновременно возникает потребность выведения на новый уровень и дальнейшего усовершенствования систем интеллектуального учета и необходимость модернизации существующей инфраструктуры.
По мере расширения внедрения предиктивной аналитики и искусственного интеллекта неизбежно изменится процесс принятия решений. Усиленная искусственным интеллектом предиктивная аналитика в разы ускорит процесс принятия решений. Ее использование позволит как можно раньше получить информацию о совокупности событий, в результате которых происшествие может произойти в ближайшее время с высокой вероятностью. Это, в частности, даст возможность персоналу начать отработку аварийной ситуации заранее, по мере ее развития, чтобы предотвратить и само событие, и его разрушительные последствия. И чем более эффективной будет аналитика, тем быстрее будут приняты соответствующие и необходимые по ситуации решения.
Границы применения предиктивной аналитики и искусственного интеллекта в отрасли неизбежно будут расширяться, и мы уже сейчас наблюдаем стремительное развитие информационных технологий. Если говорить о сегодняшнем дне, то, по моему мнению, прежде всего необходимо расширить применение различных датчиков. Например, одна из важнейших задач — уменьшить потери электроэнергии. Для ее решения необходимо иметь датчики измерения мощности не только в цепях 220/380 В на стороне потребителя, но и на подходящих к ним линиях 6, 10 и 35 кВт (не говоря уже о дистанционном съеме этих показаний). Сравнение показаний с помощью несложных арифметических действий позволит понять, есть в этой группе потери или нет. Сложнее будет определить, где именно случаются потери. Здесь потребуется помощь искусственного интеллекта. Помимо этого, в отрасли всегда актуальны задачи наиболее оптимального обслуживания потребителей с точки зрения удовлетворенности качеством. В будущем интеллектуальные Grid-системы практически полностью будут построены на различных ИТ-инструментах.
Переход от организации и мониторинга серьезных физических процессов к их контролю и управлению с помощью ИТ всегда непрост. Должен измениться подход к обучению специалистов. Иногда проще обучить работе с ИТ энергетиков, чем заставить соблюдать правила работы с энергетическими установками айтишников. Это особенно актуально для отраслей, работа в которых связана с рисками для жизни и здоровья. Известно, что специалисты в области релейно-защитной автоматики растут и трудятся целыми династиями и соблюдение определенных правил у них в крови. В ИТ такого нет. Необходимо понимать, что с помощью ИТ можно не только управлять целыми энергетическими районами, но и легко нарушить их работу. Эти риски требуется предусмотреть в проектах информационных систем, в предиктивной аналитике, а также в подготовке специалистов.