Górnictwo
PGE testuje rozwiązania startupów w elektrowniach i kopalniach
Polska Grupa Energetyczna przetestowała w swoich elektrowniach i kopalniach startupowe technologie diagnozowania usterek urządzeń technicznych oraz zabezpieczania przestrzeni przed dronami.
Jak poinformowała PGE, interesujące rozwiązania wskazała spółka z Grupy Kapitałowej - PGE Nowa Energia, która odpowiada za wyszukiwanie atrakcyjnych z punktu widzenia energetyki startupów na wczesnym etapie rozwoju. Spółka ta została jednym z partnerów w programie ScaleUP realizowanym przez łódzki akcelerator Startup Spark. Właśnie z tego akceleratora pochodziły testowane technologie. Dzięki współpracy wybrane startupy miały możliwość zrealizowania pilotażowych wdrożeń i testów rozwiązań z wykorzystaniem infrastruktury spółki PGE GiEK - zajmującej się w Grupie PGE wydobyciem węgla brunatnego i wytwarzaniem energii elektrycznej.
Pierwsze z testowanych rozwiązań pochodziły z firmy Terra Hexen, specjalizującej się w systemach wykrywania dronów w zakazanej przestrzeni, np. na terenie strategicznego obiektu, jak elektrownia oraz w jammerach (zagłuszaczach) pasm radiowych, z których korzystają drony. To cały system, pozwalający na wskazanie słabych elementów zabezpieczeń danego terenu. Firma mogła opracować standard audytów bezpieczeństwa dzięki udostępnieniu infrastruktury krytycznej do przeprowadzenia fizycznych testów.
Według prezesa Terra Hexen Roberta Fintaka współpraca z dużym przedsiębiorstwem jest bez wątpienia ogromnym wyzwaniem. "Często startup to żeglarz, sternik i okręt w jednej osobie, a nasz partner biznesowy zatrudnia kilkadziesiąt tysięcy pracowników i działa w określonych ramach regulacyjnych. Wspólnie z PGE jesteśmy dziś już na zaawansowanym etapie współpracy. Weszliśmy na drogę testowania systemu i głęboko wierzymy, że zaraz po testach dojdzie do komercyjnego wdrożenia" – zaznaczył Fintak.
Drugim startupem, którego rozwiązania testowało PGE GIEK był Lukin Labs specjalizujący się w systemach przetwarzania obrazu oraz analizie danych z sieci rozproszonych czujników. Firma projektowała system autonomicznej nawigacji dla drona, który miały kontrolować stan urządzeń na terenie Kopalni Węgla Brunatnego w Bełchatowie. Okazało się jednak, że obiekty pomiarowe są zbyt trudno dostępne, aby skutecznie przeprowadzić autonomiczne inspekcje i pomiary temperatury krążników przenośników taśmowych, których przegrzewanie się jest znaczącym problemem w procesie transportu węgla oraz nadkładu.
Wobec tego Lukin Labs przygotował propozycję stworzenia sieci bezprzewodowych czujników temperatury pozwalających na rozwiązanie problemu przegrzewania się łożysk rolek przenośników taśmowych, którymi z kopalni do elektrowni transportowany jest węgiel. To rozwiązanie z dziedziny IoT (Internet of Things). "Gdyby nie współpraca pomiędzy startupem a PGE, zespół Lukin Labs nie poznałby słabych stron swojej pierwszej koncepcji przed wyjściem na rynek i nie dowiedziałby się o niemożliwości jej komercyjnego zastosowania na obiektach, które chciał monitorować" - podkreślił prezes PGE Nowa Energia Tomasz Jarmicki.
"Dla Lukin Labs planowane wdrożenie w ramach współpracy oznacza zyskanie nie tylko doświadczenia w zakresie przygotowania produktu oraz dostosowania go do realizacji konkretnych celów, ale również zwiększenie wiarygodności na rynku branży IoT oraz rozwiązań inspekcyjnych dla przemysłu. Naszym zdaniem współpraca z małymi i młodymi firmami, takimi jak nasza, pozwala w dojrzałym przedsiębiorstwie wprowadzić świeże spojrzenie na potencjalnie do tej pory nierozwiązywalne problemy" – ocenił Maciej Janeczek z Lukin Labs.
"To jeden z pierwszych projektów w obszarze akceleracji, który wspieramy. Chcę podkreślić, że współpraca ze startupami jest korzystna dla obu stron. Dla nas to okazja pozyskania nowych rozwiązań pozwalających stawić czoło licznym wyzwaniom technologicznym, pojawiającym się w każdym segmencie naszej działalności. Możliwość testowania i prototypowania rozwiązań w dużych przedsiębiorstwach jest tym, co z kolei bardzo interesuje startupy" - ocenił prezes PGE Henryk Baranowski.
ML/PAP