Ciepłownictwo potrzebuje danych

Współczesne sieci ciepłownicze są coraz bardziej rozległe. Obejmują swoim zasięgiem duże miasta i regiony pozamiejskie. To oznacza rosnącą liczbę źródeł generujących energię cieplną, węzłów i komór ciepłowniczych, dużą liczbę zróżnicowanych odbiorców – publicznych, prywatnych, biznesowych. W procesie utrzymywania kontroli nad tak rozporoszonym systemem nie wystarcza już tradycyjne raportowanie w trybie miesięcznym. Konieczna staje się analiza danych w czasie rzeczywistym.

Duże firmy ciepłownicze w Polsce wykorzystują systemy informatyczne, które wspomagają gromadzenie i analizę danych. Problemem jest jednak integracja danych z wielu heterogenicznych, rozproszonych źródeł. Rozproszone systemy mają to do siebie, że w ich częściach dane zbierane są w różnych formatach, z różną częstością, z wykorzystaniem różnych narzędzi informatycznych, a często nadal manualnie w arkuszach kalkulacyjnych. Najczęstszym wyzwaniem jest zharmonizowanie czy ujednolicenie tych danych i unikanie tzw. silosów danych, które utrudniają prowadzenie zaawansowanych analiz, prowadzą do sytuacji, w której te same dane są przechowywane w wielu miejscach, co zwiększa redundancję i ryzyko błędów, ograniczają dostęp pracowników do informacji, co zmniejsza efektywność działań. Drugim problemem jest konieczność utrzymania odpowiedniej ich jakości (np. usuwanie duplikatów, uzupełnianie braków w pomiarach, wyłapywanie i czyszczenie wartości poza standardowym zakresem itp.), aby wyniki realizowanych analiz oddawały stan faktyczny, a decyzje biznesowe podejmowane na ich podstawie były pozbawione oczywistych błędów.

Rozwój technologii i zmiany w przepisach w ostatnich latach zainicjowały szereg zmian w branży ciepłowniczej. Wcześniej systemy ciepłownicze były dość mocno scentralizowane. Brano pod uwagę prognozy pogody i w zależności od nich, centralnie planowano zapotrzebowanie systemu na moc cieplną. Od kilku lat ta kalkulacja jest nieco bardziej skomplikowana, ze względu na rosnące zaangażowanie klientów w produkcję energii. Ci coraz częściej wykorzystują montowane w domach pompy ciepła bądź ogrzewają swoje pomieszczenia z wykorzystaniem energii pochodzącej z własnych źródeł odnawialnych.

Często też, w związku z rosnącymi cenami energii klienci końcowi starają się optymalizować jej pobór, stosując ograniczenia zużycia w wybranych pomieszczeniach, na przykład przy wykorzystaniu inteligentnych termostatów. To sprawia, że zebranie danych na temat infrastruktury, ale też modelowanie zapotrzebowania na energię cieplną staje się coraz trudniejsze, wymaga stosowania bardziej złożonych algorytmów, zasilanych coraz większymi zbiorami danych.

Dodatkowo zmieniają się same przedsiębiorstwa ciepłownicze. Chcąc wychodzić naprzeciw potrzebom klientów muszą myśleć o znacznie precyzyjniejszych pomiarach oraz transformacji w kierunku zielonej energii. Ponadto pojawia się oczekiwanie, że będą świadczyć usługi nieco bardziej kompleksowe niż dotychczas, że będą na przykład sprzedawać nie tylko ciepło, ale też energię elektryczną, że będą świadczyć usługi serwisowe 24 godziny na dobę, nie tylko dla węzłów cieplnych. Wszystko to sprawia, że branża ciepłownicza coraz mocniej odczuwa potrzebę wykorzystywania narzędzi informatycznych pozwalających skutecznej zarządzać ewoluującą infrastrukturą i coraz bardziej skomplikowanymi procesami oraz rosnącymi oczekiwaniami odbiorców.

Systemy informatyczne do zbierania danych w ciepłownictwie

Wiele firm decyduje się na systemy telemetryczne, które dzięki rozległej sieci czujników dostarczają precyzyjnych danych w czasie rzeczywistym do centralnego systemu informatycznego, takiego jak AVEVA PI. System ten oferuje szereg korzyści, które czynią go wartościowym narzędziem w zarządzaniu danymi operacyjnymi. Przede wszystkim, umożliwia bieżące monitorowanie procesów w czasie rzeczywistym, co pozwala na szybkie wykrywanie problemów i optymalizację produkcji. Dzięki zaawansowanym narzędziom wizualizacyjnym, takim jak interaktywne wykresy i dashboardy, użytkownicy mogą łatwo analizować i interpretować dane. AVEVA PI bezproblemowo integruje się z innymi systemami biznesowymi, takimi jak systemy GIS, ERP czy MES.

Zaletą tego systemu jest również możliwość wykorzystania kodyfikacji danych opartej na międzynarodowych normach, dzięki czemu – niezależnie od tego, kto jest producentem urządzeń przyłączanych do systemu, zapis pochodzących z nich danych będzie prowadzony w tym samym formacie. Dane są więc zharmonizowane, a sam system zbierania danych jest łatwo skalowalny (przystosowany do podłączania kolejnych czujników), co w pewnym stopniu przystosowuje firmę ciepłowniczą do zmieniających się warunków, w tym rozbudowy sieci, oraz stanowi solidny fundament dla tak wymaganej analizy danych czasu rzeczywistego.  

Jakie korzyści procesowe daje system zbierania danych w ciepłownictwie

Wdrożenie odpowiedniego systemu gromadzenia danych umożliwia bieżące raportowanie z różnych perspektyw, co zapewnia pełne pokrycie wszystkich obszarów działalności przedsiębiorstw ciepłowniczych. Zarząd ma pełne i aktualne informacje na temat bieżącej aktywności, może śledzić czy i w jakim tempie realizowane są plany czy założenia strategiczne. Dodatkowo systemy informatyczne mają opcję archiwizowania danych, przez co łatwo można śledzić historyczne zapisy i wyciągać wnioski dotyczące przyszłości. Systemy te najczęściej tworzone są w architekturze otwartej, co daje możliwość skalowania, ale też na przykład łatwego dostosowywania się do nowych regulacji. Dają też możliwość prowadzenia diagnostyki w trybie ciągłym i usuwania potencjalnych usterek nawet zanim one nastąpią i zanim klient się zorientuje, że wystąpił jakiś problem. Dokładne dane pozwalają wreszcie precyzyjnie modelować zużycie ciepła i wykluczyć sytuacje, w których zbyt mało ciepła dociera do klienta.

Jak wdrażać systemy do analizy danych w ciepłownictwie

Proces implementacji rozwiązań, które przynoszą takie korzyści należy podzielić na etapy. Pierwszym zawsze powinno być rozpoznanie potrzeb i określenie, gdzie te rozwiązania informatyczne mogą przynieść największe korzyści. Można posłużyć się zasadą Pareta i skupić na znalezieniu tych obszarów, w których 20% wysiłku przyniesie 80% korzyści. Warto też na wczesnym etapie pomyśleć nad wsparciem zewnętrznego podmiotu doradczego, takiego jak Connectpoint. Firmy takie mają ogromne doświadczenie wynikające z realizacji wielu wdrożeń u różnych klientów. Samo wdrożenie inteligentnego systemu informatycznego zależy od specyfiki przedsiębiorstwa, ale na każdym etapie powinno być realizowane w zgodzie z jego strategią rozwojową.

Gdy rozwiązania są już zaimplementowane, niezbędne jest zapewnienie narzędzi umożliwiających automatyczne raportowanie, diagnostykę i monitorowanie pracy systemu oraz wykonywanie zaawansowanych analiz z wykorzystaniem predykcji, uczenia maszynowe lub coraz bardziej popularnych algorytmów sztucznej inteligencji (Smart RDM). Na każdym etapie prac można spodziewać się oporu przed zmianą ze strony załogi, co oznacza, że trzeba tą zmianą umiejętnie zarządzać. Komunikacja wewnętrzna każdego etapu, rozwiewanie obaw, akcentowanie korzyści są kluczowe w całym procesie.

Jakie są najważniejsze korzyści w wymiarze biznesowym

Skuteczne wdrożenie takich rozwiązań to prawdziwe turbodoładowanie dla biznesu. Przede wszystkim pozwala poprawić efektywność operacyjną przedsiębiorstwa ciepłowniczego, zarządzanie infrastrukturą w czasie rzeczywistym oraz usprawnić obszary związane z dystrybucją ciepła i utrzymaniem sieci. Drugą korzyścią jest optymalizacja zarządzania zapotrzebowaniem czy planowaniem produkcji. Jeśli mamy precyzyjne dane dotyczące zużycia energii, możemy prognozować dalsze zapotrzebowanie z uwzględnieniem aktualnych trendów na rynku.

Zdolność szybkiego wykrywania awarii, czasem nawet zanim wystąpią, pozwala znacznie ograniczyć koszty serwisowe i wydatki związane z przestojami. Można odejść od serwisowania opartego na harmonogramie w kierunku skupienia większej uwagi na tych częściach systemu, które rzeczywiście wymagają interwencji serwisowej dużo częściej niż inne.

Wszystkie te korzyści znajdują odzwierciedlenie w poprawiających się wynikach finansowych przedsiębiorstwa, mniejszych kosztach operacyjnych, większych przychodach będących wynikiem daleko posuniętej optymalizacji. Ostatecznie także przekładają się na rosnącą pozycję konkurencyjną przedsiębiorstwa i dalszy rozwój w przyszłości.