Данные как драйвер роста: исследование Fluke выявляет ключевые барьеры и решения для будущего солнечной энергетики
Fluke выявляет ключевые барьеры и решения для будущего
Одним из наиболее тревожных выводов исследования стало несоответствие между долгосрочными целями и текущими операционными практиками.
Мировая энергетика стоит на пороге исторического перехода, и солнечная генерация призвана стать его основой. Однако путь к «солнечному» будущему сопряжён не только с технологическим оптимизмом, но и с комплексом практических вызовов. Компания Fluke Corporation представила данные нового масштабного исследования, которое даёт детальную картину этого пути. Опросив более 400 профессионалов отрасли — от производителей панелей до монтажников и сервисных инженеров в ключевых странах (США, Германия, Испания, Великобритания) — эксперты выявили три фундаментальных барьера, сдерживающих потенциал сектора. Результаты однозначно указывают: преодолеть эти барьеры и достичь амбициозных целей по декарбонизации возможно только через трансформацию подхода к данным.
Информация, собираемая на каждом этапе жизненного цикла солнечной электростанции, превращается из архива показаний в главный катализатор инноваций, эффективности и роста.
Барьер 1: Унаследованная культура реагирования и вызовы эффективности
Одним из наиболее тревожных выводов исследования стало несоответствие между долгосрочными целями и текущими операционными практиками. Несмотря на то, что 63% респондентов верят в будущее солнечной энергии как основного источника, сегодняшние методы обслуживания инфраструктуры часто не готовы к этой миссии.
Главная проблема кроется в доминировании реактивной модели технического обслуживания (ТО). Около трети (28.7%) специалистов открыто признают, что их стратегия сводится к реагированию на уже случившиеся поломки. Это приводит к неизбежным простоям, потерям генерации и срочным, а потому более затратным, ремонтам. Симптомами этой системной болезни являются конкретные боли: 39% опрошенных отмечают регулярные отказы инверторов — «мозга» любой солнечной установки, а 91% экспертов выражают озабоченность недостаточной эффективностью современных фотоэлектрических модулей. Эти цифры указывают на замкнутый круг: оборудование не раскрывает заявленный потенциал, а подход к его обслуживанию не позволяет своевременно выявлять и устранять деградационные процессы. Более половины компаний (свыше 52%) вынуждены полагаться на внешние сервисные бригады, что увеличивает время реакции и операционные расходы, вместо того чтобы развивать внутренние компетенции.
Ответом на этот вызов, согласно исследованию, является целенаправленный переход к предиктивному (прогнозному) обслуживанию. Более 50% участников опроса обозначили его внедрение как ключевую стратегическую цель. Эта модель основана не на графиках или фактах поломок, а на постоянном мониторинге состояния оборудования и анализе данных. Такая практика позволяет предсказывать отказы за дни, недели или даже месяцы до их возникновения, планируя ремонты в периоды минимальной генерации и кардинально повышая общую доступность и рентабельность актива.
Главная проблема кроется в доминировании реактивной модели технического обслуживания (ТО). Около трети (28.7%) специалистов открыто признают, что их стратегия сводится к реагированию на уже случившиеся поломки. Это приводит к неизбежным простоям, потерям генерации и срочным, а потому более затратным, ремонтам. Симптомами этой системной болезни являются конкретные боли: 39% опрошенных отмечают регулярные отказы инверторов — «мозга» любой солнечной установки, а 91% экспертов выражают озабоченность недостаточной эффективностью современных фотоэлектрических модулей. Эти цифры указывают на замкнутый круг: оборудование не раскрывает заявленный потенциал, а подход к его обслуживанию не позволяет своевременно выявлять и устранять деградационные процессы. Более половины компаний (свыше 52%) вынуждены полагаться на внешние сервисные бригады, что увеличивает время реакции и операционные расходы, вместо того чтобы развивать внутренние компетенции.
Ответом на этот вызов, согласно исследованию, является целенаправленный переход к предиктивному (прогнозному) обслуживанию. Более 50% участников опроса обозначили его внедрение как ключевую стратегическую цель. Эта модель основана не на графиках или фактах поломок, а на постоянном мониторинге состояния оборудования и анализе данных. Такая практика позволяет предсказывать отказы за дни, недели или даже месяцы до их возникновения, планируя ремонты в периоды минимальной генерации и кардинально повышая общую доступность и рентабельность актива.
Барьер 2: Критический дефицит компетенций в эпоху цифровизации
Технологический переход в энергетике опережает кадровый. Исследование Fluke выявило острую нехватку квалифицированных специалистов, способных работать с современными диагностическими системами и интерпретировать генерируемые ими массивы информации. Это создаёт серьёзный риск для отрасли, будущее которой всё больше зависит от «интеллектуальных» решений.
Почти 60% респондентов (59%) указали на острую необходимость в обучении персонала работе со сложными диагностическими приборами — тепловизорами, анализаторами качества электроэнергии, датчиками вибрации. Ещё 53% подчеркнули дефицит навыков в области поиска и устранения неисправностей в сложных электротехнических системах. Этот кадровый разрыв не позволяет компаниям в полной мере использовать возможности современного оборудования и извлекать пользу из данных, которые оно производит. Без грамотного специалиста, способного правильно настроить прибор, провести замеры и интерпретировать результаты, даже самая совершенная система мониторинга остаётся бесполезной. Преодоление этого разрыва требует системных усилий по переобучению существующих кадров, обновлению образовательных программ и созданию новых, привлекательных карьерных траекторий в области «зелёной» энергетики и цифровых технологий.
Почти 60% респондентов (59%) указали на острую необходимость в обучении персонала работе со сложными диагностическими приборами — тепловизорами, анализаторами качества электроэнергии, датчиками вибрации. Ещё 53% подчеркнули дефицит навыков в области поиска и устранения неисправностей в сложных электротехнических системах. Этот кадровый разрыв не позволяет компаниям в полной мере использовать возможности современного оборудования и извлекать пользу из данных, которые оно производит. Без грамотного специалиста, способного правильно настроить прибор, провести замеры и интерпретировать результаты, даже самая совершенная система мониторинга остаётся бесполезной. Преодоление этого разрыва требует системных усилий по переобучению существующих кадров, обновлению образовательных программ и созданию новых, привлекательных карьерных траекторий в области «зелёной» энергетики и цифровых технологий.
Барьер 3: Необходимость интеграции интеллектуальных технологий
еТретий барьер носит технологический характер и связан со скоростью внедрения прорывных решений. Профессионалы отрасли ясно видят вектор развития, но его реализация требует решительных действий и инвестиций.
Отрасль демонстрирует высокую активность: почти все респонденты заявили о реализации программ по повышению эффективности, от инвестиций в ПО для оптимизации массивов панелей до сотрудничества с научными центрами. При этом наиболее перспективными направлениями они считают искусственный интеллект (ИИ). 45% опрошенных видят большой потенциал в применении ИИ для проектирования, оптимизации конфигурации и обслуживания солнечных электростанций. Ещё 36% возлагают надежды на диагностические системы на базе ИИ, способные автоматически анализировать термограммы, данные датчиков и выявлять аномалии. Эти технологии являются логичным развитием концепции предиктивного обслуживания, позволяя автоматизировать анализ данных, выявлять сложные корреляции и перекладывать рутинные задачи с человека на алгоритм.
Отрасль демонстрирует высокую активность: почти все респонденты заявили о реализации программ по повышению эффективности, от инвестиций в ПО для оптимизации массивов панелей до сотрудничества с научными центрами. При этом наиболее перспективными направлениями они считают искусственный интеллект (ИИ). 45% опрошенных видят большой потенциал в применении ИИ для проектирования, оптимизации конфигурации и обслуживания солнечных электростанций. Ещё 36% возлагают надежды на диагностические системы на базе ИИ, способные автоматически анализировать термограммы, данные датчиков и выявлять аномалии. Эти технологии являются логичным развитием концепции предиктивного обслуживания, позволяя автоматизировать анализ данных, выявлять сложные корреляции и перекладывать рутинные задачи с человека на алгоритм.