AI Optimizacija Archives

Za podjetje BTS Group (UK) smo razvili celovito informacijsko rešitev za upravljanje vegetacije ob infrastrukturi za prenos električne energije, katere osrednji del je AI‑podprt optimizacijski sistem za razporejanje terenskih ekip.

Leto začetka uporabe: 2025
Kontekst: upravljanje vegetacije okrog električnih omrežij, Velika Britanija
Tehnologija: AI optimizacija, Druge tehnologije

AI model podpira razporejanje terenskih nalog z upoštevanjem geolokacije, nujnosti posegov, razpoložljivosti ekip ter operativnih omejitev. Omogoča konsistentno, ponovljivo in podatkovno utemeljeno planiranje dela, kar je ključno za zanesljivo podporo elektro distribucijskim podjetjem.

Rešitev za BTS Group v Veliki Britaniji pa presega optimizacijo razporejanja. Gre za celovito informacijsko podporo upravljanju vegetacije MightyFields Vegetation Management, ki podpira terensko delo pri pregledih, posegih in vzdrževanju vegetacije ob daljnovodih ter omogoča učinkovito vodenje celotnega procesa.

Učinki:

AI‑podprto, transparentno in podatkovno zasnovano planiranje terenskih posegov.
Poenoteno delo vseh terenskih ekip na različnih lokacijah (tudi zunanjih izvajalcev).
Optimiziran zajem podatkov na terenu in večja sledljivost posegov.
Avtomatizirano pošiljanje privolitev lastnikom parcel takoj ob zaznavi potrebe po posegu.
Boljši nadzor nad obsežnimi operacijami upravljanja vegetacije, ključnimi za varno delovanje omrežja.

Za podjetje Dekor Senčila smo razvili optimizacijski modul za razrez aluminijastih in plastičnih profilov, ki izračuna optimalne kombinacije razreza iz posamezne palice, z minimalnim ostankom.

Leto: 2025
Kontekst: proizvodnja, optimizacija razreza profilov
Tehnologija: AI optimizacija

Sistem upošteva dolžine profilov, število naročil, tehnične omejitve strojev in serije izdelkov.

Učinki:

Občutno zmanjšanje odpadnega materiala.
Nižji stroški materiala in večja trajnostna učinkovitost.
Večja kontrola nad proizvodnim procesom.

Leto: 2025
Naročnik: EU projekt, za elektrodistribucijska podjetja v Sloveniji

Opis projekta

V projektu MF.MKN Scheduler smo razvili modul za inteligentno razporejanje ekip za odpravo napak in rutinske posege na distribucijskem omrežju.
AI‑modul optimizira usklajevanje ekip glede na bližino, zahtevnost posega, razpoložljivost opreme in nujnost incidenta.

Učinki:

Hitrejše odzivanje na napake.
Manj podvojenih voženj.
Optimizirano operativno delo v realnem času.

Za MightyFields stranke smo v sodelovanju z Inštitutom Jožef Stefan na projektu MFScheduler razvili optimizacijski modul za avtomatsko razporejanje terenskega dela.

Leto: 2022
Kontekst: EU projekt, v sodelovanju z Inštitutom Jožef Stefan
Tehnologija: AI optimizacija

MFScheduler administratorjem, ki razporejajo terenske ekipe, pomaga razporediti delovne naloge na najbolj optimalen način glede na lokacijo ekip, zahtevnost nalog, časovne omejitve in prioritete.

AI‑model izračuna optimalno kombinacijo nalog in ekip ter tako omogoča hitrejše razporejanje nalog ter boljšo razporeditev dela po ekipah.

Učinki

Hitrejše razporejanje, manj napak in boljša izkoriščenost ekip.
Krajše poti ter s tem manjši potni stroški in manjši ogljični odtis.

Rezervirajte posvet

Obvestite me o novih vsebinah.