Lielākoties jā. Elektrības, gāzes un ūdens skaitītāju rādījumu izsekošana, atšķirību signalizēšana un ietaupījuma pasākumu piedāvāšana ir uzdevums, kas labi piemērots AI aģentam, ar noteikumu, ka dati ir pieejami. Objektā bez viedajiem skaitītājiem vai ar patēriņu, kas tiek nolasīts manuāli, atbilde ir citāda. Šī lapa izskaidro, kāpēc, izmantojot profilu, ko mēs lietojam šim uzdevumam.
Te izšķirošas ir trīs asis: strukturētība, kļūdu izmaksas un apjoms.
Elektrības, gāzes vai ūdens patēriņš nāk no sistēmām, kas jau piegādā strukturētus datus: skaitītāju rādījumus, laika spiedogus, rēķinus. Nav brīva teksta, kas jāinterpretē, nav telefonsarunas, kas jāveic, nav dokumenta, kas jālasa un kas katram piegādātājam ir atšķirīgi formatēts. Energijas pārvaldības sistēma piegādā skaitļu rindu, un atšķirību tajā -- pīķi svētdienas pēcpusdienā, patēriņu, kas trīskāršs salīdzinājumā ar līdzīgām nedēļām -- var atpazīt ar fiksētu aprēķina noteikumu. Tas ir tieši tāds darbs, kurā AI aģents jau šodien uzrāda labus rezultātus: modeļu atpazīšana strukturētās sekvencēs, nepārtraukti, bez tā, ka uzmanība mazinās pēc piecdesmitā skaitītāja rādījuma.
Kļūdu izmaksas ir ierobežotas. Ja analīze signalizē patēriņa pīķi dienu vēlu, vai piedāvā ietaupījuma priekšlikumu, kas nav optimāls, tas nemaksā klientu, nemaksā sodu un nemaksā ražošanas apstāšanos. Tas maksimāli izmaksā pāris eiro par energiju vai palaistu ietaupījuma iespēju, kas nākamajā nedēļā tomēr tiek pamanīta. Salīdziniet to ar uzdevumu kā kvalitātes kontrole produktam, kur palaista atšķirība tieši rada produktu, kas neatbilst specifikācijai: tur kļūdu izmaksas ir būtiski augstākas, un tas izskaidro, kāpēc tur uzraudzība ir organizēta stingrāk.
Apjoms ir augsts un atkārtojošs. Objekts ar vairākiem skaitītājiem, vairākiem piegādātājiem un ikdienas vai ikstundas rādījumiem rada pastāvīgu datu plūsmu, kas nav piemērota gadījuma rakstura, manuālai kontrolei. Facilitāšu vadītājs, kurš to dara tagad, parasti periodiski aplūko informācijas paneli vai rēķinu; aģents var uzraudzīt nepārtraukti un ziņot uz augšu tikai to, kas neatbilst normai.
Citas trīs asis relativizē šo priekšstatu: spriešanas telpa, radošums un atbilstība normatīviem ir vidējā līmenī, ne zemā.
Atšķirības signalizēšana atšķiras no ietaupījuma pasākuma īstenošanas. Vai ūdens patēriņa pīķis norāda uz noplūdi, iekārtas kļūmi, vai vienkārši uz tīrīšanas komandu, kas nostrādāja papildu maiņu, prasa kādu, kas pazīst objektu. Aģents var izdot signālu un piedāvāt vairākus izskaidrojumus; facilitāšu vadītājs vai tehniskais dienests nosaka, kurš pasākums ir piemērots un kad tas tiek veikts. Tas ir modelis, kas atbilst šim uzdevumam: AI signalizē un aprēķina, cilvēks novērtē ar uzraudzību, kas apstiprina vai noraida ar pamatojumu.
Atbilstība normatīviem kļūst svarīga, tiklīdz patēriņa dati tiek izmantoti ziņošanai regulatoram, sertifikācijai vai ilgtspējas pārskatam. Tur nepieciešama fiksēta atbildība par to, kurš ir pārbaudījis skaitļus, pirms tie tiek publiskoti ārēji, arī tad, ja pamatā esošo analīzi ir veikusi sistēma.
Vai šis šodien jau darbojas konkrētā uzņēmumā, ir atkarīgs no divām priekšnosacījumiem. Sensoru datiem jābūt pieejamiem: viedajiem skaitītājiem vai energijas pārvaldības sistēmai, kas nepārtraukti vai regulāros intervālos nodod rādījumus. Bez šī savienojuma nav nekā, ko analizēt, un paliek manuāla nolasīšana, ko kāds periodiski ieraksta izklājlapā. Papildus tam noderīga ir savienojums ar piegādātāja rēķinu izrakstīšanu, lai patēriņa atšķirību varētu tieši pārvērst summā, nevis tikai kilovatstundu vai kubikmetru skaitā.
Uzņēmumiem ar vecākām iekārtām, īrētiem telpām bez pašu skaitītāju datiem, vai objektiem, kur komunālie pakalpojumi tiek nodrošināti ar iznomātāja starpniecību, šie priekšnosacījumi bieži trūkst. Tur uzraudzība pagaidām paliek cilvēku darbs, kamēr mērīšanas infrastruktūra nav pielāgota.
Tas, kas šeit mainās, nav facilitāšu vadības izzušana, bet darba pāreja no periodiskas nolasīšanas uz nepārtrauktu uzraudzību ar izņēmumu apstrādi. Tāda pati tendence redzama citos uzdevumos, kas balstīti uz strukturētiem datiem: materiālu vajadzības aprēķins pēc pasūtījuma sekmē līdzīgu modeli, kur fiksēts aprēķina noteikums veic lielāko darba daļu, un cilvēks novērtē izņēmumu. Arī pie ienākošo preču iebookāšanas tas ir redzams: daudz strukturētas ievades, maza spriešanas telpa, un uzraudzība, kas koncentrējas uz atšķirībām. Atbrīvotā laika apjoms tātad nav atkarīgs no nozares, bet no tā, cik strukturēti pamatā esošie dati jau ir.
Tas nav ieteikums likvidēt amatus. Ja pārmaiņas uzdevumos ietekmē personālu, tam ir savas juridiskās prasības; tās šeit netiek aplūkotas. Šī lapa aprakstīti tikai to darba daļu, kuru, pamatojoties uz uzdevuma raksturu, var pārņemt sistēma, un to daļu, kurai joprojām nepieciešama uzraudzība.
Vai tas konkrēti attiecas uz jūsu objektu, ir atkarīgs no tā, kādi skaitītāji, sistēmas un piegādātāji jums ir, un no tā, kā jūsu facilitāšu vai tehniskais dienests jau tagad strādā ar šiem datiem. FTE TO AI bezmaksas ātrā pārbaude sastāv no divpadsmit jautājumiem, bez konta, un sniedz norādi, kuru daļu no stundām šādā profilā šodien var pārņemt AI. Pilnā darba analīze, kas kartēs veselas uzņēmuma darbu līdz uzdevumu līmenim, joprojām ir izstrādes procesā.
Vraag maar. Ik ken de kennisbank van deze site; wat ik niet weet, zeg ik erbij.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.