Solutions
Från pilotprojekt till fullskalig digitalisering: Fem utmaningar att vara beredd på
oktober 2025
Inom energibranschen har underhåll länge byggt på regelbundna inspektioner, oljeprover och manuella kontroller. Det fungerar – men lämnar också mycket åt slumpen. Oväntade driftstopp är fortfarande en kostsam verklighet.
Med AI-baserad övervakning förändras förutsättningarna. Genom att analysera stora mängder data från sensorer i realtid blir det möjligt att upptäcka tidiga tecken på problem – långt innan något går sönder.
I stället för att förlita sig på fasta intervall kan AI identifiera subtila förändringar i exempelvis gasnivåer, temperaturmönster eller vibrationer. Systemen lär sig vad som är normalt – och reagerar när något avviker.
Gasanalys i realtid avslöjar om komponenter inuti börjar brytas ner.
Temperaturövervakning visar om kylning fungerar som den ska – och varnar vid överbelastning.
Vibrationsövervakning fångar upp avvikande mönster som kan tyda på mekaniska fel.
Det handlar inte om att ersätta människor – utan om att ge drift- och underhållsteam bättre beslutsunderlag.
Flera stora elnätsbolag världen över har redan implementerat AI-baserade system. Erfarenheterna är tydliga: färre driftstörningar, bättre resursplanering och tätare samarbete mellan drift, underhåll och analys.
Men den största vinsten är kanske inte statistisk. Det är skiftet i arbetssätt – från att släcka bränder till att kunna agera i förväg. Det ökar tillförlitligheten, säkerheten och minskar stressen för personalen.
Att förebygga fel i kritisk infrastruktur minskar inte bara risken för kostsamma avbrott – det ger bättre kontroll över resurser, högre tillgänglighet och större trygghet i leveransen.
För många aktörer är det också en nyckel till att uppfylla regulatoriska krav och nå hållbarhetsmål.
Många som ger sig in i AI-övervakning upptäcker snart att det kräver mer än bara hårdvara och algoritmer. Datakvalitet är avgörande. Likaså det mänskliga perspektivet: att bygga tillit till systemen och skapa förståelse för nyttan.
För företag som arbetar med prediktivt underhåll och sensorbaserad analys blir detta extra tydligt. Om sensorer placeras fel, om datan är snedvriden eller om vissa miljöer inte representeras riskerar man att missa just de tidiga signaler som tekniken är tänkt att fånga upp. Framgångsrika projekt investerar därför lika mycket i kompetensutveckling som i tekniska lösningar.
Med tekniker som digitala tvillingar, edge computing och federerad inlärning går utvecklingen snabbt – och möjligheterna är många.
För elnätsbolag, energiproducenter och stora elförbrukare innebär AI en nyckel till ökad pålitlighet, effektivitet och hållbarhet. Prediktivt underhåll går från att vara ett framtidslöfte till att bli ett praktiskt verktyg – för ett elnät som klarar kraven från både elektrifiering och klimatmål.