Haalarihommista dataan – miksi ennakoiva valvonta tarvitsee myös prosessiosaamista

Energiantuotannon valvomotyö on muuttunut vuosikymmenten aikana perusteellisesti. Ennen laitoksilla kierrettiin mittareiden luona ja reagoitiin hälytyksiin paikan päällä. Nykyään seuraamme tuhansia signaaleja etänä, ennakoimme vikoja algoritmeilla ja äänianalytiikalla – ja parhaimmillaan estämme häiriöt ennen kuin asiakas edes huomaa niitä. Mutta pelkkä tekniikka ei riitä. Ilman syvällistä prosessiymmärrystä data on vain numeroita ruudulla.

Miksi ennakoivaa valvontaa tehdään?

Caverionin Intelligence -tiimissä seuraamme energia-alan asiakkaiden prosesseja mm. Anomaly Detection- ja äänianalytiikkapalvelun avulla. Ennakoimme tulevia vikoja ennen kuin ne eskaloituvat paikalliseen hälytysjärjestelmään. Kyse on ennakoivasta kunnossapidosta ja prosessin valvonnasta digitaalisin keinoin.

Asiakkaan näkökulmasta kyse on kahdesta asiasta: rahasta ja huoltovarmuudesta.

Energia-alan laitteet hajoavat usein juuri pahimpaan aikaan – joulupyhinä, kovilla pakkasilla, kun tuotannon tarve ja sähkön hinta ovat korkeimmillaan. Jos laakeri- tai turbiinivian saa kiinni etukäteen ja korjauksen voi ajoittaa suunnitellusti, säästöt voivat olla miljoonia euroja.

Mutta varsinkin tässä ajassa vielä tärkeämpää on huoltovarmuus: kun laitteet pysyvät verkossa, energiaa riittää silloin kun sitä eniten tarvitaan.

Valvonta tietysti myös lisää turvallisuutta. Energia-alan laitteissa voimat ovat valtavia. Olen nähnyt tapauksen, jossa suuren puhaltimen laakeri hajosi ja osa meni kymmenen senttimetrin teräspalkista läpi. Kun tällainen vikaantuminen havaitaan ajoissa, voidaan pelastaa ihmishenkiä.

Kun tuntee prosessin, tunnistaa poikkeaman

Seurannassamme on tällä hetkellä noin 1 500 megawattia sähkötehoa ja noin 10 000 signaalia – jokainen mittaus on oma signaalinsa. Kaasuturbiineja, teollisuustasoisia lämpöpumppuja, biokattilaa, hakekattilaa ja valtavasti vesivoimaa.

Jokaisesta turbiinista on algoritmimalli, joka vertaa reaaliaikaista dataa normaalitilaan. Kun jokin mittaus poikkeaa – vaikkapa laakerin lämpötila tai värähtely – järjestelmä nostaa sen esiin. Äänianalytiikka puolestaan kuuntelee prosessialuetta jatkuvasti. Jos jossain vinkuu tai paukkuu, saamme äänitiedoston analysoitavaksi.

Tässä asiantuntemus korostuu. Tunnistan suoraan n. 80 prosenttia vikasignaaleista, ilman että tarvitsee kysyä kollegoilta tai asiakkaalta. Tiedän, mitä kannatuslaakerin lämpötilan nousu kertoo tai mitä epätavallinen värähtely tarkoittaa kyseisessä laitostyypissä. Se on kokemusta, joka on kertynyt vuosien aikana laitosten sisällä, koneiden vieressä ja vuorojen aikana.

Palvelun laadun kannalta tämä on olennaista. Jos joutuisimme kyselemään jokaisen poikkeaman kohdalla asiakkaalta neuvoa, emme juuri pystyisi heidän kuormaansa keventämään.

Haalarihommat opettivat lukemaan prosessia – digitalisaatio antoi uudet työkalut

Ennen nykyistä tehtävääni tein parikymmentä vuotta käyttö- ja kunnossapitotöitä energia-alalla. Urani alkoi oppisopimuskoulutuksella Inkoon hiililauhdelaitokselta – Pohjoismaiden suurimmalta – jossa opin, mitä energia-alan prosessit vaativat käytännössä. Parin vuosikymmenen jälkeen minua pyydettiin Caverion Intelligence -tiimiin tuomaan prosessipuolen kokemusta algoritmien rinnalle.

Noista ajoista digitalisaatio on muuttanut toimintaa perusteellisesti. Ennen paikallisautomaatioon tuli hälytys, siitä seurasi seuraava ja seuraava – ja laitos tippui verkosta. Nykyään digitaaliset järjestelmät ja etävalvonta antavat aikaa reagoida. Tuotantokatkoksia on energiantuotannossa huomattavasti vähemmän kuin aiemmin.

Mutta algoritmien tuottama data vaatii edelleen tulkintaa, joka perustuu vuosien kokemukseen laitosympäristöstä. Haalarihommien tausta ei ole pelkästään ansioluettelon rivi – se on edellytys sille, että poikkeamat osataan tulkita oikein ja nopeasti.

Tekniikka ja tiimi tekevät palvelusta kokonaisuuden

En kuitenkaan ole algoritmien asiantuntija. Tiimissämme on ihmisiä, jotka rakentavat ja kehittävät malleja, ja minä tuon siihen prosessipuolen tulkinnan. Kun joku signaali poikkeaa, tiedän mitä se käytännössä tarkoittaa ja miten siitä kannattaa viestiä asiakkaalle. Kokonaisuus syntyy porukasta, jossa edistyksellinen tekniikka ja käytännön kokemus yhdistyvät.

Työpäiväni alkaa aamulla poikkeamien läpikäynnillä – mitä yön aikana on tapahtunut. Merkittävistä havainnoista otan yhteyttä asiakkaaseen sähköpostilla tai puhelimella. Viikoittain käymme poikkeamia läpi yhteisissä palavereissa. Kuukausiraportteihin kokoamme merkittävimmät löydökset ja laskemme, mitä olisi voinut tulla kustannuksia ilman ennakointia.

Tulevaisuus tuo lisää mahdollisuuksia – ihmistä tarvitaan silti

Digitalisaatiossa ollaan vasta alkutaipaleella. Kuvantunnistus paranee, äänianalyysi kehittyy ja algoritmipohjaiset palvelut tulevat seuraavan kymmenen vuoden aikana vielä merkittävästi paremmiksi. Datavirrat nopeutuvat. Asiakkaat luottavat digitaalisiin palveluihin entistä enemmän, ja sukupolvimurroksen myötä asenne tekniikkaa kohtaan muuttuu avoimemmaksi.

Silti ihmisen tarve ei katoa kokonaan. Viimeinen venttiilin kääntö vaatii aina ihmisen päätöksen. Ja ennen kaikkea: datan tulkinta vaatii kokemusta prosesseista – ymmärrystä siitä, mitä luvut todella kertovat laitoksen tilasta.

Alalle tarvitaan lisää tekijöitä – sekä haalarihommiin että digitaaliseen valvontaan. Itse en ole katunut, että lähdin haalarihommista kohti dataa ja tekoälyä. Parasta tässä työssä on, kun asiakas antaa kiitosta siitä, että palvelu on ollut laadukasta ja se on oikeasti auttanut heitä. Se kertoo, että yhdistelmä kokemusta ja edistyksellistä tekniikkaa toimii. 

Tutustu tarkemmin energiantuotannon  kunnossapidon ja käytön palveluihimme