Tekoäly ja koneoppiminen ovat yhä keskeisemmässä roolissa.
KUVA: DESIGNED BY DC STUDIO- FREEPIK. COM
”
Tekoäly ja koneoppiminen ovat yhä keskeisemmässä roolissa.
Lämpö- ja kaukolämpöverkkojen puolella valvonnan painopiste on pumppaamoissa, lämmönvaihtimissa ja putkistoissa. Vuotojen, tukosten ja hyötysuhteen heikkenemisen havaitseminen ajoissa vähentää energiahäviöitä ja parantaa verkon käytettävyyttä.
Teollisessa energiantuotannossa, kuten voimalaitoksissa, kunnonvalvonta kohdistuu turbiineihin, kattiloihin ja generaattoreihin. Värähtely- ja prosessidatan analysointi tukee turvallista käyttöä ja optimoi tuotantoa. Kaasu- ja LNG-järjestelmissä korostuvat paineenhallinta ja vuotovalvonta, joissa etäseuranta on myös turvallisuuskysymys.
Uusiutuvien energialähteiden, kuten tuuli- ja aurinkovoiman, valvonta perustuu usein hajautettuihin mittauspisteisiin ja keskitettyihin alustoihin. Tuulivoimaloissa seurataan mekaanista rasitusta ja sääolosuhteita, aurinkokentillä paneelien suorituskykyä ja vikaantumista. Vetyinfrastruktuurissa ja energiavarastoissa vaatimustaso on erityisen korkea, sillä järjestelmät ovat teknisesti vaativia ja turvallisuuskriittisiä.
Teknologiat mahdollistavat ennakoinnin Etävalvonnan ja kunnonvalvonnan kehitys nojaa useiden teknologioiden yhteispeliin. IoT-sensorit tuottavat jatkuvaa tietoa esimerkiksi lämpötilasta, paineesta, värähtelystä ja sähköisistä ilmiöistä. Data siirtyy SCADA-järjestelmiin( Supervisory Control and Data Acquisition) tai pilvipohjaisille alustoille, joissa sitä yhdistetään muihin lähteisiin.
Tekoäly ja koneoppiminen ovat yhä keskeisemmässä roolissa, kun tavoitteena on vikojen ennustaminen eikä pelkkä reagointi. Algoritmit tunnistavat poikkeavia kehityskulkuja ja auttavat priorisoimaan kunnossapitotoimia. Digitaaliset kak-
1 / 2026 enertec 17