Oracle Data Platform for Energy and Water

Como os insights de dados alimentados por IA podem ajudar a melhorar o gerenciamento da vegetação

Aprimore sua estratégia de gerenciamento de vegetação com previsões mais precisas

Para muitas organizações, o gerenciamento da vegetação é o maior custo operacional não relacionado com combustíveis. Para priorizar esse trabalho, as organizações devem capturar e mesclar dados de diversas fontes, incluindo imagens, dados de sistemas de gestão de trabalho, requisitos regulatórios, informações meteorológicas, modelos de risco, dados geoespaciais e muito mais. Elas devem então ser capazes de usar esses dados para planejar e prever com precisão a distância entre os ativos e a vegetação, registrando e combinando cuidadosamente modelos 3D da rede e do ambiente. Ao aproveitar dados de levantamentos topográficos juntamente com análises (por exemplo, índices fitossanitários), as concessionárias podem otimizar seus recursos, orçamentos e rotinas de trabalho de manutenção da vegetação.

Reduza custos e melhore as estratégias de gerenciamento da vegetação com técnicas avançadas de processamento de imagens

Avaliar a altura da copa das árvores e, mais geralmente, de qualquer tipo de vegetação, como parte de um plano de manejo de vegetação é uma das aplicações mais conhecidas da detecção e alcance de luz (LiDAR) e da fotogrametria. Ambas as técnicas, que muitas vezes são combinadas, requerem algoritmos avançados de classificação e filtragem para derivar com precisão a altura e a condição da vegetação. As concessionárias usam essas técnicas para identificar árvores estruturalmente insalubres, analisar trepadeiras que possam impactar fios e componentes elétricos e gerenciar vegetação que possa atrair vida selvagem indesejada perto de equipamentos críticos.

A arquitetura a seguir demonstra como podemos usar a Oracle Modern Data Platform em conjunto com técnicas avançadas de ML/IA e GPUs NVIDIA para não apenas obter uma imagem bidimensional da vegetação, mas também adicionar uma terceira dimensão que fornece detalhes mais refinados. Esse detalhe permite determinar com maior precisão o tipo de árvore, o seu crescimento e a sua distância da infraestrutura, bem como outros detalhes.

Reduza custos e melhore as estratégias de gerenciamento da vegetação com técnicas avançadas de processamento de imagens. diagrama, descrição abaixo

Esta imagem mostra como a Oracle Data Platform para energia e água pode ser usada para dar suporte a um caso de uso de gerenciamento de vegetação. A plataforma inclui os seguintes cinco pilares:

  1. 1. Fontes de dados, Descoberta
  2. 2. Ingestão, Transformação
  3. 3. Persistência, Curadoria, Criação
  4. 4. Análise, Aprendizado, Predição
  5. 5. Medição, Ação

O pilar Fontes de Dados, Descoberta inclui três categorias de dados.

  1. 1. Os dados primários são compostos por metadados de ativos, dados GIS, imagens LiDAR e de satélite.
  2. 2. As aplicações incluem sistemas de gerenciamento de interrupções e manutenção.
  3. 3. Os dados de terceiros incluem informações de fontes meteorológicas.

O pilar Ingestão, Transformação compreende dois recursos.

  1. 1. A ingestão em lote usa Oracle Integration Cloud, Spatial Studio, OCI Data Integration e Data Studio.
  2. 2. A captura de dados alterados usa OCI GoldenGate e Oracle Data Integrator.

Ambos os recursos se conectam unidirecionalmente ao armazenamento de dados de serviço e na nuvem no pilar Persistência, Curadoria, Criação.

O pilar Persistência, Curadoria, Criação abrange quatro recursos.

  1. 1. O armazenamento de dados de serviço usa o Autonomous Data Warehouse.
  2. 2. O armazenamento em nuvem usa OCI Object Storage.
  3. 3. O processamento em lote usa OCI Data Integration, Functions e Data Flow.
  4. 4. A governança usa o OCI Data Catalog.

Esses recursos estão conectados no pilar. O armazenamento em nuvem é conectado unidirecionalmente ao armazenamento de dados de serviço; ele também é conectado bidirecionalmente ao processamento em lote.

As linhas de metadados conectam-se unidirecionalmente a partir do armazenamento de dados de serviço e na nuvem à governança.

Dois recursos se conectam ao pilar Análise, Aprendizado, Previsão: O armazenamento de dados de serviço e na nuvem se conectam unidirecionalmente aos serviços de análise e visualização, AppDev low-code, previsão, aprendizado e IA.

O pilar Análise, Aprendizado, Previsão abrange seis recursos.

  1. 1. Análise e visualização usam Spatial Studio, Oracle Analytics Cloud e ISVs.
  2. 2. Produtos de dados e APIs usam OCI API Gateway, Oracle Integration Cloud e OCI Functions.
  3. 3. AppDev low-code usa APEX e Oracle Visual Builder.
  4. 4. O Predict usa os serviços OCI Data Science e Oracle Machine Learning.
  5. 5. O Learn usa notebooks OCI Data Science e Oracle Machine Learning.
  6. 6. Os serviços de IA usam OCI Vision, OCI Language e terceiros.

O recurso de produtos de dados e APIs é conectado unidirecionalmente ao de previsões.

O armazenamento de dados de serviço e o de objetos fornecem metadados para o OCI Data Catalog.

O pilar Medição, Ação captura como a análise de dados pode ser aplicada para dar suporte a um modelo de gerenciamento da vegetação e monitorar o desempenho. Essas aplicações são divididas em dois grupos.

  1. 1. O primeiro grupo, Pessoas e Parceiros, inclui a equipe de gerenciamento de vegetação, confiabilidade do sistema e operações e manutenção.
  2. 2. O segundo grupo, Aplicações, inclui Oracle Field Service, Oracle Utilities Work and Asset Management, gestão de ativos corporativos, sistema de gerenciamento de trabalho e gestão de serviços de campo.

Os três pilares centrais—Ingestão, Transformação; Persistência, Curadoria, Criação; e Análise, Aprendizado, Previsão — têm suporte de infraestrutura, rede, segurança e IAM.


Arquitetura lógica do gerenciamento de vegetação

Existem duas maneiras principais de injetar dados em uma arquitetura para permitir que as concessionárias desenvolvam efetivamente uma estratégia de gerenciamento de vegetação.

  • Usaremos a ingestão em lote para importar dados de sistemas que não suportam streaming (por exemplo, sistemas mais antigos de controle de supervisão e aquisição de dados (SCADA) ou sistemas de gerenciamento de manutenção). Nesse caso de uso, imagens de alta resolução, dados meteorológicos e de GPS, manutenção e sistemas de gerenciamento de interrupções serão ingeridos em intervalos variados. Usaremos a Oracle Integration Cloud para carregar esses conjuntos de dados no Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Object Storage ou diretamente no Oracle Autonomous Data Warehouse (ADW). Também capturaremos LiDAR e outras imagens da infraestrutura relevante e da vegetação circundante e as carregaremos no OCI Object Storage, geralmente por meio de uma API ou da interface de linha de comando da OCI.
  • Além disso, usaremos o Oracle Cloud Infrastructure GoldenGate para ingerir dados de sistemas operacionais, como os de interrupções, de gerenciamento de manutenção e de planejamento de recursos, por meio da captura de dados alterados.

A persistência e o processamento de dados são baseados em três componentes.

  • Os dados brutos ingeridos de todas as fontes são armazenados na nuvem. Inicialmente, rotularemos ou anotaremos as imagens diretamente usando o OCI Vision ou uma opção de terceiros. Durante o processo de anotação, diferentes áreas de cada imagem serão classificadas por tipo de vegetação, linha de transmissão, de distribuição, poste, etc. Nesse caso de uso, estamos usando uma combinação do OCI Data Science e da plataforma e das bibliotecas NVIDIA para fornecer uma imagem tridimensional. Em seguida, usaremos o OCI Data Integration ou o OCI Data Flow para o processamento em lote para consolidar, selecionar ou aprimorar os dados coletados conforme necessário. OCI Data Integration é onde os pipelines de dados são construídos e mantidos. Embora o OCI Data Integration venha com uma ampla variedade de conectores para diversos ativos (bancos de dados, aplicações, armazenamento de objetos, APIs REST e assim por diante), ele pode não atender a todas as suas necessidades. Se for esse o caso, você pode criar uma aplicação no OCI Data Flow para aproveitar todos os conectores disponíveis por meio do Spark. Neste exemplo, os resultados do processamento de imagens, GPS, histórico de interrupções e dados de manutenção são combinados para construir um modelo para identificar os locais de ativos físicos que requerem atenção, que pode ser usado como parte de uma solução de gerenciamento de vegetação.
  • Agora criamos conjuntos de dados processados que estão prontos para serem persistidos em formato relacional otimizado para curadoria e desempenho de consulta no armazenamento de dados de serviço fornecido pelo ADW. Isso nos permite visualizar os resultados das previsões do modelo. Podemos até usar os recursos espaciais integrados para visualizar possíveis pontos de acesso que podem exigir atenção imediata.

A capacidade de analisar, aprender e prever é facilitada por três tecnologias.

  • Serviços de análise e visualização, como Oracle Analytics Cloud, Spatial Studio e Oracle APEX, podem fornecer painéis interativos que usamos para visualizar informações de imagens e prever o impacto futuro da vegetação em ativos específicos de transmissão ou transferência. Esses serviços fornecem
    • Análise descritiva, que podemos usar para ilustrar as taxas atuais de crescimento e invasão com histogramas e gráficos para ajudar a identificar áreas que requerem manutenção imediata
    • Análise preditiva, que podemos usar para planejar e determinar necessidades de manutenção de longo prazo, prevendo crescimento e invasão, identificando tendências e determinando a probabilidade de resultados incertos
    • Análise prescritiva, que pode propor ações adequadas para ajudar a otimizar a tomada de decisões estratégicas quanto à gestão da vegetação
  • Juntamente com o uso de análises avançadas, modelos de machine learning são desenvolvidos, treinados e implementados usando o OCI Data Science. Esses modelos usam inteligência artificial para analisar grandes quantidades de dados de imagens LiDAR para desenvolver imagens tridimensionais, para que possamos entender exatamente a que distância a vegetação está da infraestrutura crítica. Essa medição refinada, quando combinada com requisitos regulatórios, dados meteorológicos, cronogramas de manutenção e outras informações valiosas, pode ajudar as concessionárias a priorizar continuamente o trabalho a ser realizado e mobilizar as equipes necessárias para fazê-lo da maneira mais eficiente e econômica. Uma vez que esses modelos são treinados, eles podem ser implementados de diversas formas, dependendo da preferência do usuário. Os modelos podem ser chamados por meio de endpoints REST usando a plataforma OCI Data Science ou a API REST do Oracle Machine Learning Services no banco de dados. Além disso, o usuário pode empacotar esses modelos em um formato Open Neural Network Exchange (ONNX) e implementá-los como parte de uma aplicação.
  • Nossos dados e modelos selecionados, testados e de alta qualidade podem ter regras e políticas de governança aplicadas usando o OCI Data Catalog em conjunto com outros serviços e podem ser expostos como um “produto de dados” (API) dentro de uma arquitetura de malha de dados para distribuição em toda a organização.

Eleve sua estratégia de gerenciamento de vegetação com a Oracle Modern Data Platform

A gestão eficiente e oportuna de ativos é sempre essencial, mas é ainda mais importante quando os ativos incluem linhas de energia que podem provocar um incêndio ou interrupção no fornecimento devido ao crescimento excessivo da vegetação. Para as concessionárias de energia nos Estados Unidos, o manejo da vegetação é a maior despesa de manutenção preventiva, ultrapassando US$ 100 milhões anualmente em muitas grandes empresas de serviços públicos. No entanto, o gerenciamento da vegetação também é o que mais contribui para a confiabilidade do sistema e para o gerenciamento eficaz de interrupções. Com a Oracle Modern Data Platform, você pode reunir detalhes da sua infraestrutura e da vegetação circundante e usar esses dados para ajudar a melhorar sua estratégia e resultados das seguintes maneiras:

  • Reduzindo a interferência da vegetação nas linhas de energia
  • Validando as taxas esperadas de crescimento da vegetação
  • Promovendo planejamento e monitorização eficazes da vegetação
  • Reduzindo a perda de receita devido a quedas de energia
  • Reduzindo seu orçamento anual de gerenciamento de vegetação
  • Aumentando a satisfação do cliente e a segurança do trabalhador

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