كيف قلّصت شركة TNB وقت التحقق من مخزون المستودعات بمقدار 90 ضعفًا باستخدام الطائرات المسيّرة المتصلة بالمستودعات في ماليزيا

تُزوّد ​​شركة تيناجا ناسيونال برهاد (TNB) حوالي 10 ملايين أسرة بالطاقة بصفتها المورّد الرئيسي للطاقة في ماليزيا، حيث تُشغّل شبكة واسعة من خطوط التوزيع والنقل في جميع أنحاء شبه جزيرة ماليزيا. كما تُدير الشركة صادرات الطاقة إلى الدول المجاورة، بما في ذلك سنغافورة وتايلاند. وفي إطار استراتيجيتها للتحوّل التكنولوجي، سعت TNB إلى إيجاد طرق فعّالة لمراقبة وإدارة عمليات مستودعاتها الضخمة.

‍

خلال إحدى جلسات مؤتمر NestGen '25، تحدثنا مع أزفر حلمي، مدير المنتجات التقنية في قسم العمليات والهندسة في مجموعة إيروداينشركة رائدة عالميًا في تكنولوجيا الطائرات بدون طيار وتحليلات البيانات، ولها حضور في 45 دولة. يتمتع أزفار بخبرة تزيد عن تسع سنوات في مجال الاستشعار عن بُعد، مع تخصص دقيق في تكنولوجيا الطائرات بدون طيار، لا سيما في صياغة مبادرات أيروداين المتكاملة للطائرات بدون طيار في قطاعي التعدين والطاقة. إليكم ما قالوه حول إحداث ثورة في مراقبة أصول المستودعات:

"يستغرق الفحص اليدوي وقتًا طويلاً. في الواقع، عندما تحدثنا مع عميلنا لأول مرة في عام 2023، كانت المشكلة الرئيسية هي ضيق الوقت، حيث كان إكمال كل جولة من جولات فحص الأصول يستغرق حوالي ثلاثة أشهر." - أزفر حلمي، مدير المنتجات التقنية، مجموعة إيروداين

واجهت شركة TNB العديد من التحديات الحرجة في إدارة عمليات مستودعاتها:

• التحقق من المخزون الذي يستغرق وقتاً طويلاً: كانت دورات الفحص اليدوي تستغرق ثلاثة أشهر لإكمالها، مما يجعل البيانات قديمة في غضون أيام بسبب حركة الأصول اليومية.
  
• رؤية محدودة في المساحات الشاسعة: إن تشغيل مستودع بمساحة 43 هكتارًا مقسم بين أصول التوزيع والنقل جعل المراقبة الشاملة شبه مستحيلة من خلال الأساليب التقليدية.
  
• صعوبات تحسين استخدام المساحة: مع المعدات الكبيرة مثل المحولات وبكرات الكابلات التي تتطلب مساحة تخزين كبيرة، احتاجت شركة TNB إلى رؤى في الوقت الفعلي حول المساحة المتاحة لزيادة كفاءة التخزين إلى أقصى حد.
  
• دقة تتبع الأصولأدى التحرك اليومي للأصول خلال ساعات العمل العادية إلى حدوث اختلافات مستمرة بين سجلات المخزون ومحتويات المستودع الفعلية.

احتوى المستودع على معدات كهربائية متنوعة، بما في ذلك المحولات والعوازل والمفاتيح وبكرات الكابلات، وكلها بكميات وأبعاد متفاوتة. لم تكن الطرق التقليدية قادرة على توفير السرعة أو الدقة أو التكرار اللازم للحفاظ على رقابة فعالة على المخزون في هذه البيئة الديناميكية.

في سبتمبر 2023، دخلت شركة TNB في شراكة مع شركة Aerodyne لتطبيق حلٍّ لمنصة إنزال طائرات بدون طيار ذاتية التشغيل مدعوم بتقنية FlytBase Enterprise. يجمع هذا النظام بين تقنية منصة إنزال DJI وتحليلات الذكاء الاصطناعي المتقدمة لإحداث نقلة نوعية في إدارة أصول المستودعات.

تضمن التنفيذ ما يلي:

• تركيب قاعدة DJI باستخدام طائرة DJI Matrice 30 بدون طيار
• اتصال ستارلينك من أجل اتصالات موثوقة
• تكامل منصة FlytBase Enterprise مع البنية التحتية لخوادم AWS
• خوارزميات الذكاء الاصطناعي المخصصة التي تم تطويرها خصيصًا للكشف عن المعدات الكهربائية وتصنيفها
• برامج متخصصة لعرض معلومات الأصول بتنسيق يسهل الوصول إليه

يتبع نظام الطائرات المسيرة ذاتية القيادة عملية منهجية لتقديم رؤى قابلة للتنفيذ:

1. تم تقسيم منطقة المستودع إلى خمسة قطاعات لتغطية منظمة
2. تقوم الطائرة المسيرة المخصصة للرسو برحلات يومية عبر جميع القطاعات (إذا سمحت الأحوال الجوية بذلك).
3. يتم التقاط ما يقرب من 2000 صورة خلال كل مهمة كاملة
4. يتم نقل جميع البيانات من منصة FlytBase إلى AWS للمعالجة
5. تقوم خوارزميات الذكاء الاصطناعي بتحليل الصور لاكتشاف الأصول وتصنيفها وتحديد كميتها
6. يعرض برنامج التصور البيانات المعالجة لفريق إدارة المستودعات في شركة TNB
7. يتم تسليم النتائج في غضون 24 ساعة، مما يتيح اتخاذ قرارات التخطيط في اليوم التالي

تم تدريب نظام الكشف المدعوم بالذكاء الاصطناعي على التعرف على مختلف المكونات الكهربائية بدقة عالية، بما في ذلك المحولات (بدقة 95%)، وحزم الكابلات (بدقة 80-85%)، والعوازل (بدقة تزيد عن 90%). كما يمكن للنظام تحديد المساحات الفارغة لأغراض تخطيط المخزون.

اتبع التنفيذ نهجًا دقيقًا ومنهجيًا بدءًا من تركيب النظام في أكتوبر 2023. وبدلًا من تحديد مواعيد طيران ثابتة، اعتمد الفريق استراتيجية مرنة لتنفيذ المهام لمراعاة تقلبات الطقس في ماليزيا. وبقي الطيارون في الموقع على أهبة الاستعداد لتنفيذ المهام يدويًا عند تعطل الجداول الزمنية الآلية بسبب الأمطار أو الرياح القوية.

‍

تمثل التحدي الأكبر في التنفيذ في تطوير وتحسين خوارزميات الكشف بالذكاء الاصطناعي. فقد تبين صعوبة تحديد المكونات الصغيرة من صور الخرائط وحدها، مما استلزم تدريباً إضافياً لتقدير الكميات في التكوينات المتراكمة. ومن خلال التحسينات المتكررة، حقق الفريق دقة الكشف الإجمالية الحالية البالغة 90% في غضون أشهر من بدء التشغيل.

"لقد كنا على اتصال مع شركة TNB بخصوص هذا المشروع المحدد منذ سبتمبر 2023. وبحلول أكتوبر 2023، قمنا بنشر قاعدة شحن DJI واحدة في مستودع TNB." - أزفر حلمي، مدير المنتجات التقنية، مجموعة إيروداين

لقد حقق حل الطائرات المسيرة في أرصفة الشحن تحسينات تشغيلية كبيرة لإدارة مستودعات شركة TNB:

• تقليل وقت التحقق بشكل كبيرما كان يستغرق ثلاثة أشهر في السابق يمكن الآن إنجازه يومياً، مع توفر النتائج في غضون 24 ساعة - وهو تحسن بمقدار 90 ضعفاً في سرعة التحقق.
  
• تحسين رؤية المخزونيوفر التحقق اليومي من الأصول معرفة شبه فورية بمحتويات المستودع، بما في ذلك الكميات والتصنيفات والمواقع الدقيقة للمكونات الهامة.
  
• الاستخدام الأمثل للمساحةيتلقى مهندسو شركة TNB الآن معلومات محدثة حول مناطق التخزين المتاحة كل يومين، مما يسمح لهم بتخطيط عمليات تسليم المعدات ووضعها بكفاءة.
  
• تحسين دقة التصنيف: يستطيع نظام الذكاء الاصطناعي التمييز بين أنواع مختلفة من المكونات الكهربائية (المحولات، والعوازل، والمفاتيح، وما إلى ذلك) بدقة تصل إلى 95٪ لفئات معينة من المعدات.
  
• اتخاذ القرارات بناءً على البياناتأصبح بإمكان مديري المستودعات الآن اتخاذ القرارات بناءً على حالة المخزون الحالية بدلاً من المعلومات القديمة، مما يحسن تخصيص الموارد والتخطيط.

"بدون الذكاء الاصطناعي، سيضطر الشخص العادي للذهاب إلى الموقع وإجراء التحقق يدويًا، أو حتى إذا أردنا الاعتماد على الخرائط وترك مهمة تحديد المواقع لمحللي نظم المعلومات الجغرافية يوميًا، فإن تصنيف خريطة واحدة سيستغرق أسبوعين على الأقل. أما مع الذكاء الاصطناعي، فيمكننا التقاط الصور اليوم، وستحصل شركة TNB على النتائج بنهاية يوم العمل التالي. وبحلول اليوم الثالث، يمكنهم استخدام هذه المعلومات بالفعل." - أزفر حلمي، مدير المنتجات التقنية، مجموعة أيروداين

بعد نجاح التنفيذ الأولي، تقوم شركة TNB بتوسيع نطاق استخدام تقنية الطائرات المسيرة ذاتية القيادة في أرصفة الموانئ:

• نشر أرصفة إضافية في نفس موقع المستودع لأغراض المراقبة الأمنية
• خطة للتوسع لتشمل مرافق أخرى تابعة لشركة TNB من أجل مراقبة أمنية شاملة
• مرحلة اختبار نشر الأرصفة في المحطات الفرعية الكهربائية لإجراء عمليات تفتيش أسبوعية أو شهرية.
• التحسين المستمر لخوارزميات الكشف لتحسين الدقة لجميع أنواع المعدات
• استكشاف التطبيقات المحتملة للمستودعات الداخلية باستخدام تقنية SLAM وLIDAR

تُظهر تجربة شركة TNB الطبيعة القابلة للتطوير لتكنولوجيا الطائرات بدون طيار ذاتية القيادة، حيث يخلق كل تطبيق ناجح فرصًا للتوسع إلى حالات استخدام ومواقع إضافية.

تُجسّد الشراكة بين TNB وAerodyne و FlytBase كيف يُمكن لتقنية الطائرات المسيّرة ذاتية القيادة أن تُحدث نقلة نوعية في إدارة أصول المستودعات في قطاع الطاقة. فمن خلال تقليص وقت التحقق من شهور إلى أيام، وتحسين دقة المخزون، وتمكين الاستخدام الأمثل للمساحة بناءً على البيانات، يُقدّم هذا الحل قيمة تشغيلية فورية، ويُوفّر في الوقت نفسه أساسًا للابتكار والتوسع المستمر.