Zastosowane technologie
Automatyzacja i robotyzacja
Big Data
Chmura obliczeniowa
Sztuczna inteligencja
Opis przedsiębiorstwa
Branża: Wytwarzanie i zaopatrywanie w energię elektryczną, gaz, parę wodną, gorącą wodę i powietrze do układów klimatyzacyjnych
Wielkość: MSP
Lokalizacja wdrożenia: 44-100 Gliwice, ul. Stanisława Konarskiego 18C
MEITILL Solutions wspiera przedsiębiorstwa w opracowywaniu i realizacji zadań badawczo-rozwojowych, a także w obszarze procesów decyzyjnych gospodarki wodorowej, magazynowania energii i ochrony środowiska.
Zajmuje się budowaniem projektów układów z elektrolizerem poprzez sporządzanie analiz technicznych dostępnych zasobów oraz lokalizacji, w kontekście planowanej inwestycji wodorowej.
Opis sytuacji przed zastosowaniem technologii
Przed wdrożeniem projektu bazującego na automatyzacji procesu budowania koncepcji układów z elektrolizerem, dużo czasu poświęcano na obliczenia, niezbędne do optymalizacji kosztów i procesów w planowanych inwestycjach. Przygotowanie koncepcji, mapowanie zasobów, sprawdzanie czy jest ich wystarczająco dużo do osiągnięcia celu było bardzo żmudne i zajmowało kilka tygodni. Dlatego też firma postanowiła skorzystać z usług consultingowych AI i wprowadzić optymalizację w tym obszarze.
Co zostało zrealizowane?
H2B Group rozpoczęło od wdrożenia systemów SCADA oraz IoT w celu zbierania danych z elektrolizerów, stacji tankowania i sieci dystrybucyjnych. Wprowadzono zautomatyzowane systemy elektrolizerów oraz robotyczne stacje tankowania wodoru. Zaawansowane narzędzia symulacyjne zostały wykorzystane do optymalizacji produkcji wodoru i dystrybucji. Interaktywne sesje modelowania scenariuszy pomogły zidentyfikować obszary ryzyka i dostosować strategie operacyjne. Uczenie maszynowe zostało wdrożone do analizy danych operacyjnych i prognozowania popytu.
Infrastruktura wodorowa została poddana dokładnej analizie zagrożeń, a strategie obronne zostały wdrożone. Symulacje ataków pomogły w doskonaleniu planów reagowania na incydenty. Integracja systemów wodorowych z inteligentnymi sieciami pozwoliła na efektywne zarządzanie popytem i magazynowaniem energii. Narzędzia i metody analizy dużych zbiorów danych zostały wykorzystane do wyciągania informacji o procesach wodorowych. Praktyczne warsztaty z analizy danych operacyjnych, finansowych i rynkowych umożliwiły optymalizację dostaw i popytu na wodór.
Jakie efekty przyniosło?
Długoterminowa symulacja pracy systemu (5-20 lat) połączona z innowacyjną technologią ninja pozwoliła na optymalizację parametrów systemu, uwzględniając lokalizację i innowacyjne rozwiązania, co przyczyniło się do zwiększenia efektywności i oszczędności. Integracja API w analizie danych do generowania grafów, usprawniła analizę danych, prognozowanie popytu, oraz prezentację wyników w klarowny sposób. Nastąpiła optymalizacja parametrów systemu, z uwzględnieniem śladu węglowego. Wykorzystanie GANs oraz narzędzi do planowania przestrzennego opartych na sztucznej inteligencji pozwoliło na efektywne dopasowywanie aranżacji przestrzennej z uwzględnieniem odległości przeciwpożarowych. Wskazanie konieczności stosowania muru oporowego oraz analiza lokalizacyjna z wykorzystaniem GIS i geoportalu (ALERT/MONIT) umożliwiły szczegółową analizę terenu, pobliskich zabudowań, warunków przyrodniczych i archeologicznych, co było kluczowe dla bezpiecznej lokalizacji infrastruktury wodorowej.
