ORNL представляет Motor Decide: платформа для оценки технологий электродвигателей с учетом критических материалов и цепочки поставок

Исследователи из Oak Ridge National Laboratory (ORNL) разработали платформу Motor Decide, которая помогает производителям оценивать технологии электродвигателей в условиях неопределенности поставок критических материалов и их стоимости.

Motor Decide оценивает технологии электродвигателей по критериям производительности, доступности критических материалов, стабильности цепочки поставок, зрелости технологий и долгосрочной устойчивости.

Платформа не проектирует двигатель, а оценивает, какая технология двигателя может быть наиболее подходящей для конкретного применения. Многие электродвигатели зависят от критических минералов, таких как медь и редкоземельные элементы.

Система сочетает в себе так называемый «суперинтеллект» (SI) с моделированием и анализом крупномасштабных сценариев для оценки того, как технологии двигателей могут работать при колебаниях стоимости материалов и нарушениях цепочки поставок.

Исследователи могут моделировать, что произойдет, если цены на медь резко возрастут или если новая технология станет коммерчески жизнеспособной в будущем.

В результате получается ранжированный набор вариантов технологий двигателей с информацией о стоимости, производительности, использовании критических материалов, производительности и долгосрочном риске.

Motor Decide предназначена для работы вместе с Motor AI, другой платформой ORNL, которая использует инструменты SI для ускорения детального проектирования двигателей.

Как только компания выбирает подходящую технологию двигателя, исследователи могут передать результаты в Motor AI для генерации подробных конфигураций проектирования и технических спецификаций.

«Многие компании принимают решения о технологиях, основываясь в основном на рыночном импульсе или деятельности конкурентов», — сказал Правен Кумар, ведущий исследователь проекта.

«Мы хотели создать инструмент, который поможет организациям принимать более обоснованные, данные-ориентированные решения для долгосрочной перспективы. Мы пытаемся количественно оценить неопределенность и включить ее в процесс принятия решений».