A AES é uma empresa líder em energia renovável com operações globais. A empresa produz energia e distribui energia para organizações privadas, públicas e governamentais.
A AES foi recentemente nomeada uma das Empresas Mais Éticas do Mundo pelo nono ano consecutivo e ganhou o Edison Award do Edison Electric Institute (EEI’s) – o prêmio de maior prestígio da indústria por contribuir para o avanço da indústria elétrica.
A AES transformou com sucesso seus negócios de combustíveis fósseis para renováveis e está acelerando essa mudança com transformações digitais e de IA bem-sucedidas.
Desafio
Ouvimos falar de mudanças climáticas quase todos os dias. Ver histórias de nosso mundo em mudança foi um momento transformador na história da AES e colocou a empresa no caminho para acelerar consideravelmente sua mudança para a construção e fornecimento de energia renovável em escala.
A transformação dos negócios gerou a necessidade de uma transformação digital e de IA para prever e otimizar melhor a produção de energia de fontes renováveis, prever falhas e otimizar a distribuição de carga.
A AES iniciou sua jornada de transformação da IA há dois anos.“Não tínhamos um único cientista de dados na folha de pagamento quando iniciamos nossa transformação de IA.
Começamos com alguns casos de uso de alto valor, montamos uma equipe e encontramos uma plataforma para acelerar nossos resultados”, disse Sean Otto, diretor e chefe de IA da AES.
Solução
Definir e Pilotar
A AES começou criando uma estratégia de IA e depois trabalhou em estreita colaboração com seus parceiros de negócios para determinar os melhores casos de uso iniciais:(1) manutenção preditiva de turbinas eólicas,(2) estratégia de licitação de energia para usinas hidrelétricas,(3) e medidores inteligentes.
A equipe da AES se reunia com cada parte interessada do negócio todas as semanas para impulsionar a adoção e o sucesso.
Manutenção Preditiva de Aerogeradores
A AES administra vários parques de turbinas eólicas, gerando gigawatts de energia renovável. As turbinas eólicas têm inúmeras partes móveis que estão sujeitas a ambientes hostis e vibrações significativas que agravam o desgaste de suas peças.
Muitos projetos de manutenção exigem guindastes especializados e caros, que podem custar mais de US$ 100 mil para cada reparo. Se a manutenção puder ser prevista e planejada, os custos serão 2/3 menores – cerca de US$ 30.000.
Além disso, enviar caminhões para o campo para consertar equipamentos apenas para descobrir que eles não traziam as peças certas era um desperdício e consumia muito tempo.
Embora a economia de custo e tempo fosse a medida de negócios mais clara, a parte de maior valor da iniciativa era reduzir o risco de falta de energia para seus clientes.
“Se não produzirmos a energia que dizemos que vamos produzir, empresas como linhas de produção não poderão operar e os cidadãos enfrentarão quedas de energia. Precisamos prever com precisão o tempo de inatividade para prever com precisão a geração de energia e, em seguida, atender às nossas previsões sempre, sem exceção.”
Iniciou-se um projeto para prever falhas em dezenas de componentes de turbinas eólicas.
Eles começaram com os dados existentes dos fabricantes de turbinas eólicas, aproveitando modelos baseados em física e combinando-os com o H2O AI Cloud para construir cerca de uma dúzia de modelos que forneciam mais de 90% de precisão.
A iniciativa gerou imediatamente economia de custos e fornecimento de energia mais consistente, de modo que a equipe trabalhou na captura de mais dados, adicionando sensores a vários componentes de turbinas eólicas e automatizando a amostragem de óleo.
A equipe da AES agora tem 35 modelos em produção para ajudar a prever falhas em sua frota de turbinas eólicas.
A iniciativa gerou milhões de dólares em economia de custos e melhorou o fornecimento consistente de energia para a empresa.
Habilite e Evolua
Todas as linhas de negócios da AES agora estão gerando valor com a IA, e o próximo passo em sua evolução é desenvolver uma mentalidade de solução de problemas que priorize a IA dentro da empresa.
Além disso, a equipe de ciência de dados está fazendo parceria com seus parceiros de negócios de RH para continuar trazendo a experiência de IA para o processo de contratação e gerenciamento de desempenho.
O H2O AI Feature Store ajudará o crescente número de cientistas e analistas de dados a encontrar rapidamente recursos úteis que foram criados por outros cientistas de dados, diminuindo o tempo de construção do modelo e aumentando a precisão.
O H2O Hydrogen Torch, um produto sem código para aprendizado profundo, ajudará a acelerar a tomada de decisões da AES com base em streaming de vídeo em tempo real, imagens e dados de texto de técnicos e outras fontes.
Além disso, a H2O.ai está trabalhando com a AES para ajudá-los com pessoas adicionais e mudanças de processos que são essenciais para passar para a fase de Capacitação do AI Maturity.
Conclusão
A AES, está entregando um valor comercial significativo, aumentando a receita, diminuindo os custos e melhorando os compromissos de energia e tempo de atividade para seus clientes.
Em apenas dois anos, foram resolvidos mais de 85 desafios de negócios importantes em todas as linhas de negócios da AES e ainda estão apenas começando o que é possível.
Fonte: H2O
