ໃນຍຸກສະໄໝໃໝ່, ອຸດສາຫະກຳລົດໄຟຟ້າ (EV) ໄດ້ກາຍເປັນຈຸດໃຈກາງຂອງການປະຕິວັດເຕັກໂນໂລຊີ. ນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນມີບົດບາດສຳຄັນໃນການປ່ຽນຂໍ້ມູນດິບໃຫ້ກາຍເປັນຄວາມຮູ້ທີ່ມີຄຸນຄ່າ. ການນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ (Big Data) ຈາກຍານພາຫະນະເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຜະລິດສາມາດພັດທະນາຜະລິດຕະພັນໃຫ້ດີຂຶ້ນຢ່າງກ້າວກະໂດດ.
ການເກັບກຳຂໍ້ມູນຈາກລະບົບຕ່າງໆໃນລົດຊ່ວຍໃຫ້ບໍລິສັດເຂົ້າໃຈພຶດຕິກຳຂອງຜູ້ໃຊ້ໄດ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງ. ຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ຊ່ວຍໃນການບຳລຸງຮັກສາເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງເປັນພື້ນຖານໃນການອອກແບບລົດລຸ້ນໃໝ່ໆ ໃຫ້ມີປະສິດທິພາບສູງຂຶ້ນ [1].
ບົດບາດຂອງຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ໃນອຸດສາຫະກຳລົດໄຟຟ້າ
ການວິເຄາະຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຜະລິດສາມາດຕິດຕາມວົງຈອນຊີວິດຂອງລົດໄດ້ຢ່າງລະອຽດ. ຂໍ້ມູນທີ່ໄດ້ຮັບຈາກການຂັບຂີ່ຕົວຈິງຊ່ວຍໃຫ້ທີມວິສະວະກອນປັບປຸງລະບົບຄວາມປອດໄພ ແລະ ປະສິດທິພາບຂອງແບັດເຕີຣີ ໃຫ້ເໝາະສົມກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງຜູ້ໃຊ້ [2].
ນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນຍັງນຳໃຊ້ລະບົບ Machine Learning ເພື່ອຄາດການຄວາມຜິດປົກກະຕິຕ່າງໆ. ການບຳລຸງຮັກສາແບບຄາດການ (Predictive Maintenance) ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຕົ້ນທຶນການສ້ອມແປງ ແລະ ເພີ່ມຄວາມເຊື່ອໝັ້ນໃຫ້ແກ່ລູກຄ້າ. ທ່ານສາມາດສຶກສາເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບ ການນຳໃຊ້ AI ເພື່ອຄາດການການບຳລຸງຮັກສາລົດໄຟຟ້າຊ່ວຍຫຼຸດຕົ້ນທຶນການສ້ອມແປງ ໄດ້ທີ່ນີ້.
ການປັບປຸງຜະລິດຕະພັນຜ່ານຄວາມເຂົ້າໃຈໃນພຶດຕິກຳຜູ້ໃຊ້
ຂໍ້ມູນຈາກຜູ້ໃຊ້ຊ່ວຍໃຫ້ບໍລິສັດຕັດສິນໃຈໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງກ່ຽວກັບການອອກແບບ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ, ການວິເຄາະເສັ້ນທາງການເດີນທາງຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຜະລິດອອກແບບແບັດເຕີຣີທີ່ມີຄວາມຈຸເໝາະສົມກັບການໃຊ້ງານໃນແຕ່ລະພື້ນທີ່. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ຂໍ້ມູນຍັງຊ່ວຍໃນການ ປັບປຸງລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງ ໃຫ້ມີຄວາມຄ່ອງຕົວຫຼາຍຂຶ້ນ [3].
ໃນຕະຫຼາດລົດໄຟຟ້າທີ່ມີການແຂ່ງຂັນສູງ, ການປັບຕົວຕາມຄວາມຕ້ອງການຂອງຕະຫຼາດແມ່ນສິ່ງຈຳເປັນ. ບາງບໍລິສັດໄດ້ເລືອກປັບປ່ຽນຍຸດທະສາດການຜະລິດໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນການຂາຍ ແລະ ການໃຊ້ງານຕົວຈິງ ເພື່ອໃຫ້ສອດຄ່ອງກັບທິດທາງເຕັກໂນໂລຊີໃໝ່ [4].
ເຕັກໂນໂລຊີທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງການວິເຄາະຂໍ້ມູນ
ການວິເຄາະຂໍ້ມູນໃນລົດໄຟຟ້າຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີພະລັງການປະມວນຜົນສູງ. ສະຖາປັດຕະຍະກຳແບບ Zonal Architecture ກຳລັງຖືກນຳມາໃຊ້ເພື່ອຈັດການກັບຂໍ້ມູນຈຳນວນມະຫາສານທີ່ໄຫຼເຂົ້າສູ່ລະບົບ. ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍໃຫ້ການເຊື່ອມຕໍ່ລະຫວ່າງຊອບແວ ແລະ ຮາດແວມີຄວາມສະຖຽນພາບ.
ນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນຕ້ອງເຮັດວຽກຢ່າງໃກ້ຊິດກັບທີມພັດທະນາຊອບແວ. ພວກເຂົາຕ້ອງສ້າງຄູ່ມືການເຮັດວຽກໃໝ່ໆ ເພາະເຕັກໂນໂລຊີນີ້ຍັງຢູ່ໃນໄລຍະເລີ່ມຕົ້ນຂອງການພັດທະນາລະດັບໂລກ ເຊິ່ງຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການຮຽນຮູ້ດ້ວຍຕົນເອງ [5].
ການນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນເພື່ອຄວາມປອດໄພ ແລະ ປະສົບການຜູ້ໃຊ້
ຄວາມປອດໄພແມ່ນບູລິມະສິດອັນດັບໜຶ່ງ. ຂໍ້ມູນຈາກເຊັນເຊີຕ່າງໆຊ່ວຍໃຫ້ລະບົບຊ່ວຍເຫຼືອຜູ້ຂັບຂີ່ (ADAS) ມີຄວາມຖືກຕ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນ. ທ່ານສາມາດສຶກສາເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບ ການເຊື່ອມໂຍງ lidar, radar ແລະ ກ້ອງຖ່າຍຮູບ ເພື່ອຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງລະບົບ adas ໄດ້ທີ່ນີ້.
- ການວິເຄາະຮູບແບບການຂັບຂີ່ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນອຸບັດຕິເຫດ.
- ການປັບແຕ່ງລະບົບຄວາມບັນເທີງໃນລົດໃຫ້ເໝາະສົມກັບຜູ້ໃຊ້.
- ການເພີ່ມປະສິດທິພາບການສາກໄຟໃຫ້ໄວຂຶ້ນ ແລະ ປອດໄພກວ່າ.
ອະນາຄົດຂອງການວິເຄາະຂໍ້ມູນໃນລົດໄຟຟ້າ
ໃນອະນາຄົດ, ລົດໄຟຟ້າຈະກາຍເປັນສ່ວນໜຶ່ງຂອງໂຄງລ່າງພື້ນຖານອັດສະລິຍະ. ການວິເຄາະຂໍ້ມູນຈະບໍ່ຈຳກັດພຽງແຕ່ພາຍໃນລົດ, ແຕ່ຈະເຊື່ອມຕໍ່ກັບລະບົບການຈະລາຈອນທັງໝົດ. ນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນຈະມີບົດບາດສຳຄັນໃນການສ້າງເມືອງອັດສະລິຍະຜ່ານຂໍ້ມູນການເດີນທາງ.
ການພັດທະນາລະບົບຊອບແວທີ່ສາມາດອັບເດດຜ່ານອາກາດ (OTA) ຈະເຮັດໃຫ້ລົດມີຄວາມທັນສະໄໝຢູ່ສະເໝີ. ຂໍ້ມູນທີ່ເກັບກຳໄດ້ຈະຖືກນຳໄປວິເຄາະເພື່ອປ່ອຍຟີເຈີໃໝ່ໆ ທີ່ຕອບສະໜອງຄວາມຕ້ອງການຂອງຜູ້ໃຊ້ໃນທັນທີ.
ສະຫຼຸບ
ການວິເຄາະຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ຈາກລົດໄຟຟ້າແມ່ນກຸນແຈສຳຄັນໃນການພັດທະນາຜະລິດຕະພັນ. ມັນຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຜະລິດເຂົ້າໃຈຜູ້ໃຊ້, ຫຼຸດຜ່ອນຕົ້ນທຶນ, ແລະ ເພີ່ມຄວາມປອດໄພ. ສຳລັບນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ນີ້ແມ່ນໂອກາດອັນຍິ່ງໃຫຍ່ໃນການສ້າງຜົນກະທົບທາງບວກຕໍ່ອຸດສາຫະກຳຍານພາຫະນະໂລກ.
More Information
- Big Data: ຊຸດຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ ແລະ ຊັບຊ້ອນທີ່ເກັບກຳຈາກແຫຼ່ງຕ່າງໆ ເຊິ່ງຕ້ອງການເຄື່ອງມືວິເຄາະຂັ້ນສູງເພື່ອສະກັດເອົາຄວາມຮູ້ ແລະ ຂໍ້ມູນທີ່ມີປະໂຫຍດໃນການຕັດສິນໃຈທາງທຸລະກິດ.
- Predictive Maintenance: ເຕັກນິກການບຳລຸງຮັກສາທີ່ໃຊ້ຂໍ້ມູນຈາກເຊັນເຊີ ແລະ ການວິເຄາະສະຖິຕິເພື່ອຄາດການວ່າອຸປະກອນຈະເສຍຫາຍເມື່ອໃດ, ຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດສ້ອມແປງໄດ້ກ່ອນທີ່ຈະເກີດບັນຫາ.
- Machine Learning: ສາຂາໜຶ່ງຂອງປັນຍາປະດິດ (AI) ທີ່ສອນໃຫ້ຄອມພິວເຕີສາມາດຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນ ແລະ ປັບປຸງປະສິດທິພາບການເຮັດວຽກໄດ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງມີການຂຽນໂປຣແກຣມແບບລະອຽດໃນທຸກຂັ້ນຕອນ.
- Zonal Architecture: ສະຖາປັດຕະຍະກຳການອອກແບບລະບົບໄຟຟ້າໃນລົດທີ່ແບ່ງການຄວບຄຸມອອກເປັນເຂດ (Zone) ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຊັບຊ້ອນຂອງສາຍໄຟ ແລະ ເພີ່ມປະສິດທິພາບການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນ.
- OTA (Over-the-Air): ເຕັກໂນໂລຊີທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ຜະລິດລົດສາມາດອັບເດດຊອບແວ, ແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດ ຫຼື ເພີ່ມຟີເຈີໃໝ່ໃຫ້ກັບລົດໄດ້ໂດຍຜ່ານການເຊື່ອມຕໍ່ອິນເຕີເນັດໄຮ້ສາຍໂດຍບໍ່ຕ້ອງນຳລົດເຂົ້າສູນ.
