Mengapa Pemadam Listrik Terus Terjadi—dan Bagaimana Analitik Prediktif Mengakhiri Waktu Henti

Pemadam listrik adalah penyebab utama waktu henti IT dan kehilangan data di seluruh dunia, melebihi ancaman dari serangan siber. Pada April, pemadaman listrik besar di San Francisco menghentikan perusahaan high-tech, lampu lalu lintas, BART, dan bus kota, menggambarkan dampak merusak dari listrik yang tidak terpercaya. Sementara banyak bisnis masih bernegosiasi dengan PG&E Corp., estimasi kerugian berkisar dari $100.000 hingga $300.000 per perusahaan, total jutaan dolar di seluruh sektor IT yang ramai kota.

Lihat Juga: eleven-x memajukan jaringan IoT daya rendah di seluruh Kanada

Tantangan Daya dan Infrastruktur

San Francisco tidak sendirian. New York mengalami pemadaman listrik luas yang meninggalkan penumpang terperangkap di terowongan subway selama jam sibuk. Kartu Laporan Infrastruktur kota konsisten mendapat nilai buruk, menimbulkan kekhawatiran bahwa jaringan listrik tua yang terbeban berlebihan di metropoli AS besar akan semakin rentan seiring dengan lonjakan populasi.

Menerima pemadaman sebagai hal yang tidak dapat dihindari tidak lagi berkelanjutan. Teknologi muncul—terutama analitik prediktif—menawarkan jalan menuju mitigasi risiko proaktif dan, akhirnya, penghindaran pemadaman.

Analitik Prediktif: Bola Kristal Industri

Dengan memanfaatkan data real-time, utilitas dapat mendeteksi titik kegagalan potensial hari atau minggu sebelumnya. Peringatan dini memungkinkan kru untuk memindah beban, menjadwalkan pemadaman terencana, dan melakukan pemeliharaan terpadu sebelum pemadaman terjadi. Pendekatan proaktif ini juga menyempurnakan jendela pemeliharaan, memastikan bagian pengganti tiba tepat waktu dan mengurangi waktu henti yang tidak terjadwal.

Shahar Chen, pendiri bersama Aquant berbasis NY, mencatat: "Menggunakan AI dan machine learning, kami mengoptimalkan jadwal pemeliharaan, mengidentifikasi komponen berisiko tinggi untuk diganti, dan melengkapi teknisi dengan alat yang tepat yang mereka butuhkan, menghilangkan perjalanan yang tidak perlu."

Sementara ROI yang tepat sulit untuk diukur, umur perangkat yang diperpanjang, efisiensi yang ditingkatkan, dan produktivitas yang ditingkatkan memberikan manfaat bagi utilitas dan pelanggan mereka.

Mengantisipasi Bencana Alam dengan AI

Peneliti Texas A&M telah mengembangkan model yang meramalkan dampak angin kencang pada garis listrik, memungkinkan pemangkasan pohon pencegahan di zona kritis. Dr. Mladen Kezunovic menjelaskan, "Data lingkungan apa pun yang relevan dengan sistem daya dapat dimasukkan ke dalam kerangka kerja ini."

Perusahaan seperti Exacter menggunakan algoritma serupa untuk menandai perangkat yang rusak sebelum badai, memungkinkan utilitas untuk memprioritaskan pemeliharaan pencegahan di daerah padat penduduk dan mempercepat pemulihan pasca-badai.

Lihat Juga: Nokia membantu membuat wilayah Chengdu menjadi pusat daya cerdas

Kesinambungan untuk Utilitas dan Pelanggan

Analitik prediktif memberikan keuntungan ganda: utilitas menerima pemberitahuan risiko yang dapat ditindaklanjuti, sementara klien mendapatkan peringatan waktu henti canggih yang memungkinkan perencanaan kontensi internal. Hasilnya adalah operasi yang lebih lancar dan pengurangan kehilangan produktivitas.

Utilitas sudah berinvestasi besar dalam teknologi ini. Navigant Research memproyeksikan $50 miliar pengeluaran pemantauan grid pada 2023. Seiring AI dan machine learning matang, kami berharap pengurangan biaya lebih lanjut dan adopsi yang lebih luas—membuka jalan menuju masa depan dengan lebih sedikit, jika ada, pemadaman yang mahal.