Wspólny projekt B+R Globema i innogy Stoen Operator

By Wrzesień 24, 2020 Badania i Rozwój, Ciepłownictwo
globiq innogy

W lipcu br. Globema i innogy Stoen Operator Sp. z o.o. podjęły współpracę przy realizacji projektu badawczo-rozwojowego pod nazwą GlobIQ, którego celem jest rozpoznanie możliwości wykorzystania sztucznej inteligencji (AI) w tym uczenia maszynowego (ML) w procesach pozyskiwania danych z materiałów źródłowych.

Projekt koncentruje się przede wszystkim na usprawnieniu procesów obsługi dokumentów w Dziale Nieruchomości oraz Dziale Dokumentacji Sieci. Testowaniu podlegają możliwości poprawy wydajności w wyniku:

  • zmniejszenia nakładów pracy związanych z archiwizacją dokumentów prawnych dotyczących nieruchomości;
  • skrócenia czasu pracy przeznaczanego na wprowadzanie i aktualizację danych o sieci w systemie GIS na postawie dokumentacji sieci;
  • ograniczenia zaangażowania pracowników jedynie do analizy wyjątkowych przypadków;
  • zwiększenia ilości dokumentacji przechowywanej i udostępnianej w postaci cyfrowej;
  • przypisania przestrzennych lokalizacji do zakresu tytułów prawnych do nieruchomości oraz dokumentacji technicznej obiektów i urządzeń;
  • powiązania dokumentów z nieruchomościami i obiektami systemu GIS.

Prototyp narzędzia, opracowany przez Globemę, wykorzystuje automatyczne rozpoznawanie obrazów oraz ich interpretację połączone z analizą tekstów. Budowane modele pracują w oparciu o rzeczywiste dane udostępniane przez innogy Stoen Operator. Poszczególne procesy są starannie weryfikowane. Dzięki temu zwiększa się ich automatyzacja: zarówno podczas pozyskiwania danych atrybutowych i przestrzennych z dokumentacji papierowej i cyfrowej, jak i ich wprowadzania do systemów IT. Ocena tempa realizacji poszczególnych procesów będzie również prowadzona w oparciu o dane rzeczywiste udostępniane przez innogy Stoen Operator. Oszacowane zostaną także zyski oraz koszty związane wprowadzenia rozwiązań usprawniających realizację badanych procesów. Uzyskane wyniki, z uwzględnieniem aspektów ekonomicznych, będą podstawą decyzji o dalszej współpracy stron i budowie docelowego narzędzia do zastosowania produkcyjnego.

Testowany prototyp był już wcześniej sprawdzany w terenie przy inwentaryzacji sieci energetycznej nN na pilotażowym obszarze innego OSD. Uzyskane rezultaty trafności rozpoznawania obiektów i urządzeń w sprzyjających warunkach sięgały nawet 90%. To pozwala optymistycznie myśleć o zastosowaniu narzędzia w rozwiązaniach komercyjnych.