В 2024 году Неха Джоши впервые узнала о компании ANYbotics от коллеги, который недавно внедрил четырехногого робота швейцарского производства на энергетическом объекте в Израиле. Тогда она еще не догадывалась, что ближайшие недели ее карьеры будут посвящены анализу данных, собранных на Ближнем Востоке, их тестированию в Скенектади (штат Нью-Йорк), где базируется специалист, и последующей отправке робота на площадку в Ирландии для верификации результатов.

Машина справилась с задачами безупречно: преодолевала лестничные пролеты, проникала в тесные отсеки, фиксировала изображения, проводила тепловизионное сканирование и выявляла акустические аномалии. Единственным препятствием стал колоссальный объем информации, который робот успел накопить за время работы.

«У них скопился огромный массив невостребованных визуальных данных, хранившихся локально», — поясняет Джоши, отвечающая в GE Vernova за продукты в сфере искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения. Это означало, что информация лежала на физических серверах на месте, а не в облаке, что делало ее недоступной для современных инструментов обработки. «Из-за этого они не могли применять эти данные для углубленного анализа».

Это наблюдение стало катализатором серии открытий, приведших к сотрудничеству GE Vernova и ANYbotics. Цель партнерства — внедрить передовые возможности ИИ и облачных вычислений в процесс промышленных инспекций на местах. Как производитель оригинального оборудования, чьи технологии обеспечивают генерацию около 25% мировой энергии, GE Vernova стремится помочь энергокомпаниям эксплуатировать станции безопасно и эффективно. Интеграция робототехники, ИИ и облачных решений с ANYbotics призвана укрепить эти обязательства.

Для подразделения программного обеспечения Power & Energy Resources компании GE Vernova автономные роботы стали физическим воплощением ИИ. Экспертиза группы в области управления производительностью активов (APM) находит мощное применение при мониторинге трубопроводов, проверке газовых турбин и обследовании опасных или труднодоступных зон на нефтеперерабатывающих заводах. «Роль роботов в энергетике постоянно растет», — отмечает Райан Фингер, маркетолог продуктов GE Vernova, специализирующийся на ИИ и программном обеспечении как услуге (SaaS). Оборудование, требующее обслуживания, часто работает в экстремальных условиях, где высокое напряжение и перепады температур делают использование робототехники наиболее логичным решением.

«ИИ проявляется как в физической форме — например, в виде роботов, собирающих данные, недоступные стационарным камерам и людям, — так и в программной, через алгоритмы машинного обучения. Оба формата помогают лидерам отрасли принимать обоснованные решения по техобслуживанию», — утверждает Фингер.

ANYbotics + APM = Ускорение результатов

И Фингер, и Джоши уже оценили потенциал компьютерного зрения для трансформации инспекций. «У клиентов было 400 снимков фланцев, болтов и труб, на ручной анализ которых, по их словам, ушло бы две недели», — рассказывает Фингер. «Наши модели обработали этот объем за 30 минут. Именно такой качественный скачок мы и наблюдаем».

Помимо снижения рисков для персонала в опасных зонах, устройство ANYmal от ANYbotics предоставляет операторам «мультимодальную платформу сбора данных», объясняет Джоши. Робот оснащен лидаром (LiDAR), RGB-камерой, ультразвуковым микрофоном, а также датчиками газа и температуры. Локальные серверы не способны эффективно обрабатывать такой разнообразный и большой поток информации. Размещая данные в облаке, система APM от GE Vernova, созданная для повышения надежности активов, снижения затрат и операционных рисков, интегрирует показания робота. Она преобразует их во временные ряды, выявляя тенденции, и объединяет с известной оператору информацией об оборудовании. По итогам пилотного проекта в Израиле команда выяснила, что симбиоз APM и робототехники снижает количество непредвиденных ситуаций и незапланированных простоев, ускоряет диагностику и сокращает расходы на реактивное обслуживание и охрану труда вплоть до 40%.

Верификация работы робота через автономную инспекцию

Для проверки системы команды Джоши и Фингера провели двухнедельный пилот в Передовом исследовательском центре GE Vernova в Скенектади. «Первую неделю мы полностью тестировали робота в помещениях и на улице», — говорит Джоши. Специалисты искали утечки воды, следы коррозии и даже ультразвуковые шумы от трансформаторов. «На второй неделе мы пропустили все сырые данные через приложение Autonomous Inspection, которое служит «глазами» нашего ПО APM. Результаты робота полностью совпали с данными ручного осмотра».

Следующим этапом стало развертывание ANYmal на объекте клиента GE Vernova в Ирландии. «Робот уже на месте», — сообщает Джоши. «Сейчас мы настраиваем его, подключаем к облачным серверам и системе APM. Первая задача — тепловой мониторинг, затем перейдем к ультразвуковому анализу, детекции газа и другим функциям».

Применение APM для газовых турбин, химзаводов и не только

Эти кейсы лишь частично раскрывают потенциал связанных платформ. «Наша система APM не привязана к конкретному типу робота или актива», — заявляет Фингер. «Мы начинаем с газовых турбин, но подход применим к трансформаторам, химическим предприятиям и любым сложным объектам с высокими рисками. Мы даже видим перспективы использования в дата-центрах».

Джоши и Фингер envision будущее, где APM сможет отдавать команды роботу. «Предположим, система обнаруживает проблему», — говорит Джоши. «Она видит коррозию на детали и решает: «Нужно отправить робота на повторную проверку, возможно, в выходные, когда людей нет». В таком случае APM добавляет новый пункт в маршрут робота и отправляет команду. К этому мы стремимся».

Независимо от развития технологий, человек остается главным управляющим звеном. Роботы не принимают ключевых решений, отмечает Фингер, «но возможность быстро запланировать дополнительный маршрут на основе сигналов ПО станет мощным преимуществом».

Путь ИИ от пилота в Израиле до полноценного внедрения в Ирландии был быстрым, но опирался на базовые принципы GE Vernova. «Роботы расширяют возможности инспекторов», — резюмирует Джоши. «А ПО превращает данные в решения. Но в итоге все сводится к безопасности, экономии и эффективности».

Источник