太陽光発電分野では、運用・保守の効率が発電量と経済的利益に直接影響します。ある太陽光発電所の運用・保守ディレクターは、厄介な問題に直面しています。それは、AI運用・保守システムを効果的に導入し、予測の精度を向上させると同時に、誤判断による余分な費用を回避する方法です。
毎時のダウンタイムは約3000キロワット時の損失を意味し、約2000元に相当します。この損失を減らすために、AIを導入して機器の稼働データを分析し、潜在的な故障を予測することは魅力的な選択肢となりました。しかし、実際の課題は予想以上に複雑です。
過去の試みでは、AIシステムが半年間に3回の誤報を出し、その都度不必要な現場検査と出張費用が発生しました。さらに深刻なのは、システムが太陽光パネルの遮蔽問題を予測できず、8時間のダウンタイムと16,000元の損失を引き起こしたことです。これらの経験は、AIの信頼性と責任の所在についての深い考察を引き起こしました。
複数のAIサービスプロバイダーとの接触の中で、いくつかの重要な問題が浮上しました:AIの誤報や漏報をどのように定義し対処すべきか?誰がAIの判断ミスに対して責任を負うべきか?データの保存とアクセス権はどのように公平かつ公正に保証されるべきか?これらの問題は技術的な側面だけでなく、ビジネスモデルや法的責任の定義にも関連しています。
典型的なケースは、AIが鳥の糞を部品
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