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AI Overhead Network Inspection

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Solución basada en inteligencia artificial que optimiza la inspección de los componentes aéreos de la red de transmisión y distribución para identificar tanto componentes defectuosos como otras situaciones como corrosión, anidamientos, vegetación próxima..etc que podría causar interrupciones de servicio. El objetivo es la identificación temprana de problemas que permitan acciones de mantenimiento preventivo de la red que solucionarán la situación antes de que se convierta en un problema real.

Indicadores y procesos de mejora

Reducir el número de averías y mantenimientos correctivos. Los algoritmos de inteligencia artificial permiten detectar componentes defectuosos con el objetivo de minimizar el número de averías.
Evolucionar hacia un modelo monitorizado.
Incrementar la eficiencia en las operaciones sobre campo. Se actúa en el momento adecuado en base a los resultados de la inspección autónoma.
Minimizar los riesgos aumentando la seguridad de los operarios al reducir el número de averías urgentes.
Aumentar la seguridad de las instalaciones. Identificando elementos externos a la red como anidamientos de pájaros.
Mejorar de la experiencia de usuario. Se aumenta la confiabilidad de la red, por lo que se producen menos interrupciones que afecten al consumidor.
Reducir el OPEX para inspecciones físicas. Los gastos operativos disminuyen drásticamente por la reducción de averías, minimización de visitas a campo por parte de operarios, etc.
Reducir las emisiones de CO2 por ahorro en desplazamientos.

Cuantificación/Estimación reducción consumo

Reducción del riesgo por fallas no detectadas en equipos en alrededor de un 31%.
Mayor cobertura en la inspección de equipos, comparado con otros sistemas de inspección actuales a cerca de un 89%.
Reducción del OPEX para inspecciones físicas en cerca de un 73%.
Reducción de consumo en combustibles fósiles (vehículos convencionales) o de consumo eléctrico (vehículos eléctricos) asociado a los desplazamientos a las instalaciones.

Cuantificación/Estimación reducción emisiones CO2

Utilizando la solución como elemento primario de inspección en la totalidad de la red aérea se ha estimado que la reducción de emisiones de CO2 por ahorro en desplazamientos en torno a 630mt CO2 gracias a:
– Minimización de los desplazamientos a las instalaciones, los cuales producen emisiones de CO2 por el uso de vehículos que usan combustibles fósiles.
– Reducción de desplazamientos urgentes debido al alto nivel de monitorización remota que permite obtener información precisa y planificar el momento en que se deben abordar los desplazamientos.

Innovación aplicada y buenas prácticas

Las empresas de servicios públicos de EE. UU. Tienen flotas de camiones relevantes que están en continuo movimiento y llevan a la fuerza laboral a sus destinos de campo para cumplir con sus deberes. El enfoque se basa en la instalación de dispositivos desatendidos en los camiones que monitorean la red en el vuelo mientras los equipos de campo están haciendo su trabajo. Los drones también serían una alternativa, pero menos eficientes y con restricciones regulatorias.

Usabilidad de Tecnologías de la Información y Comunicaciones

La solución consiste en una plataforma centralizada que incluye distintos módulos tecnológicos alrededor de:
El módulo de Inteligencia Artificial donde se entrenan los algoritmos de Deep Learning hasta su preparación para el despliegue en los dispositivos de borde (despliegue en los dispositivos de borde para procesamiento en vuelo).
El hardware edge basado en una placa NVIDIA optimizada para ejecutar inferencias a partir de captura de video en tiempo real.
Se usan distintos algoritmos para la detección de componentes e identificación de deficiencias.