How might we use AI to digitize and organize analog data from the power grid?

(German version below)

About OMICRON electronics

OMICRON electronics is a global leader in providing innovative testing, diagnostic, and monitoring solutions that enhance the safety and reliability of power supplies. Our commitment to innovation, driven by our curiosity and out-of-the-box thinking, has positioned us as a pioneer in our industry. We pride ourselves on delivering products that are functional, precise, user-friendly, and of the highest quality. A cornerstone of our success is our focus on employee satisfaction, guided by values such as trust, openness, and appreciation, which have been the bedrock of our company for over 35 years.

Challenge background

As an industry leader, OMICRON continually faces the challenge of managing the vast amounts of test and asset data generated by various test solutions and vendors. This data is vital for ensuring the efficiency and reliability of our solutions. However, we currently encounter significant difficulties in:

• Gaining a comprehensive overview of testing activities, including details on personnel involved, tests conducted, timing, locations, and methodologies.
• Integrating data from disparate sources, which is essential for creating unified reports and facilitating seamless data sharing across systems.
• Effectively analyzing data to support informed and strategic decision-making.

Problem to solve

Our project seeks to address these challenges by developing a solution that significantly enhances the management and utilization of test and asset data. Digitizing analog information is a crucial step towards improving data management. Analog nameplates on energy-related equipment present a significant challenge, as manual data entry from these plates is prone to errors and is often time-consuming. This lack of digitalization further exacerbates inefficiencies in data collection, making it difficult to maintain accurate and up-to-date records. The current fragmented data landscape hinders our ability to generate unified reports and complicates data sharing and integration. Additionally, the absence of comprehensive data analysis capabilities restricts our capacity to make informed decisions.

Our objective

We aim to create a solution that:

• Streamlines the collection and digitization of test data.
• Provides clear and accessible overviews of all testing activities.
• Facilitates seamless integration of data from a variety of sources.
• Enables the efficient generation of unified reports.
• Supports robust data analysis to enhance decision-making processes.

The challenge

How might we use AI to digitize and organize analog data from the power grid?

Our innovation efforts focus on data digitalization and integration.

Data digitization: How can your solution improve the digitization of test data, making it more usable and actionable? How might we enhance the accessibility of this data?
Data integration: What methods or technologies can seamlessly integrate data from various test solutions and vendors, ensuring a unified data ecosystem?

Addressing these aspects will support data-enabled services such as reporting and decision support.

Efficient reporting: How can we streamline the process of generating unified reports, ensuring they are comprehensive, accurate, and timely?
Decision support: How can the solution enhance the analysis of test and asset data to support better decision-making?

Expected outcomes

We seek innovative solutions to address these questions and transform our approach to managing test and asset data. Your ideas and prototyping efforts will play a crucial role in shaping the future of our data management capabilities, enabling us to continue setting groundbreaking standards in our industry. During the InnoLab, we aim to achieve the following:

• Customer validation: Gather feedback from potential customers or stakeholders to validate the idea and prototype. This feedback will inform refinements and guide potential next steps for further development.
• Feasibility validation: Assess the feasibility of data import using GenAI, with a focus on building upon existing OMICRON solutions such as Casper.
• Clickable prototype: Develop a clickable prototype, preferably using Figma, to visually represent the proposed solution and user interface.
• Functional prototype: Create a functional prototype that demonstrates the proposed solution in action. Utilizing low-code platforms to develop this prototype is encouraged to expedite development and iteration.

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KI-gestützte Datendigitalisierung

Wie können wir KI nutzen, um analoge Daten aus dem Stromnetz zu digitalisieren und zu organisieren?

Über OMICRON electronics

OMICRON electronics ist ein weltweit führender Anbieter von innovativen Prüf-, Diagnose- und Überwachungslösungen, die die Sicherheit und Zuverlässigkeit von Stromversorgungen verbessern. Unser Engagement für Innovationen, angetrieben durch unsere Neugierde und unser unkonventionelles Denken, hat uns zu einem Vorreiter in unserer Branche gemacht. Wir sind stolz darauf, Produkte zu liefern, die funktional, präzise, benutzerfreundlich und von höchster Qualität sind. Ein Eckpfeiler unseres Erfolges ist die Konzentration auf die Zufriedenheit unserer Mitarbeiter, geleitet von Werten wie Vertrauen, Offenheit und Wertschätzung, die seit über 35 Jahren das Fundament unseres Unternehmens bilden.

Hintergrund der Herausforderung

Als Branchenführer steht OMICRON ständig vor der Herausforderung, die riesigen Mengen an Prüf- und Anlagendaten zu verwalten, die von verschiedenen Prüflösungen und Anbietern erzeugt werden. Diese Daten sind für die Gewährleistung der Effizienz und Zuverlässigkeit unserer Lösungen unerlässlich. Allerdings stoßen wir derzeit auf erhebliche Schwierigkeiten bei:

• Gewinnung eines umfassenden Überblicks über die Testaktivitäten, einschließlich Details über das beteiligte Personal, die durchgeführten Tests, den Zeitplan, die Standorte und die Methoden.
• Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen, was für die Erstellung einheitlicher Berichte und die Erleichterung des nahtlosen Datenaustauschs zwischen verschiedenen Systemen unerlässlich ist.
• Effektive Analyse von Daten zur Unterstützung einer fundierten und strategischen Entscheidungsfindung.

Zu lösendes Problem

Unser Projekt zielt darauf ab, diese Herausforderungen durch die Entwicklung einer Lösung anzugehen, die die Verwaltung und Nutzung von Test- und Anlagendaten erheblich verbessert. Die Digitalisierung analoger Informationen ist ein entscheidender Schritt zur Verbesserung des Datenmanagements. Analoge Typenschilder an energietechnischen Anlagen stellen eine große Herausforderung dar, da die manuelle Dateneingabe von diesen Schildern fehleranfällig und oft zeitaufwändig ist. Die fehlende Digitalisierung verschlimmert die Ineffizienz bei der Datenerfassung noch weiter und erschwert die Pflege genauer und aktueller Aufzeichnungen. Die derzeitige fragmentierte Datenlandschaft behindert unsere Fähigkeit, einheitliche Berichte zu erstellen und erschwert die gemeinsame Nutzung und Integration von Daten. Außerdem schränkt das Fehlen umfassender Datenanalysefunktionen unsere Fähigkeit ein, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Unser Ziel

Unser Ziel ist es, eine Lösung zu schaffen, die:

• Die Sammlung und Digitalisierung von Testdaten rationalisiert.
• klare und zugängliche Übersichten über alle Testaktivitäten bietet.
• eine nahtlose Integration von Daten aus verschiedenen Quellen ermöglicht.
• die effiziente Erstellung einheitlicher Berichte ermöglicht.
• Unterstützt robuste Datenanalysen zur Verbesserung der Entscheidungsprozesse.

Die Herausforderung

Wie können wir KI nutzen, um analoge Daten aus dem Stromnetz zu digitalisieren und zu organisieren?

Unsere Innovationsbemühungen konzentrieren sich auf die Datendigitalisierung und -integration.

Digitalisierung von Daten: Wie kann Ihre Lösung die Digitalisierung von Testdaten verbessern und sie besser nutzbar und verwertbar machen? Wie können wir die Zugänglichkeit dieser Daten verbessern?
Datenintegration: Welche Methoden oder Technologien können Daten aus verschiedenen Testlösungen und von verschiedenen Anbietern nahtlos integrieren und so ein einheitliches Datenökosystem sicherstellen?

Die Berücksichtigung dieser Aspekte wird datengestützte Dienste wie Berichterstattung und Entscheidungshilfe unterstützen.

Effiziente Berichterstattung: Wie können wir den Prozess der Erstellung einheitlicher Berichte rationalisieren und sicherstellen, dass sie umfassend, genau und zeitnah sind?
Entscheidungsunterstützung: Wie kann die Lösung die Analyse von Test- und Anlagendaten verbessern, um eine bessere Entscheidungsfindung zu ermöglichen?

Erwartete Ergebnisse

Wir sind auf der Suche nach innovativen Lösungen, um diese Fragen zu beantworten und unseren Ansatz zur Verwaltung von Test- und Anlagendaten zu verändern. Ihre Ideen und Prototypen werden eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung der Zukunft unserer Datenverwaltungsfunktionen spielen und es uns ermöglichen, weiterhin bahnbrechende Standards in unserer Branche zu setzen. Mit dem InnoLab wollen wir Folgendes erreichen:

Kundenvalidierung: Einholen von Feedback von potenziellen Kunden oder Interessengruppen, um die Idee und den Prototyp zu validieren. Dieses Feedback dient der Verfeinerung und leitet mögliche nächste Schritte für die weitere Entwicklung ein.
Validierung der Durchführbarkeit: Bewertung der Machbarkeit des Datenimports mit GenAI, wobei der Schwerpunkt auf dem Aufbau auf bestehenden OMICRON-Lösungen wie Casper liegt.
Anklickbarer Prototyp: Entwicklung eines klickbaren Prototyps, vorzugsweise unter Verwendung von Figma, zur visuellen Darstellung der vorgeschlagenen Lösung und Benutzeroberfläche.
Funktionaler Prototyp: Erstellen Sie einen funktionalen Prototyp, der die vorgeschlagene Lösung in Aktion demonstriert. Die Verwendung von Low-Code-Plattformen zur Entwicklung dieses Prototyps wird empfohlen, um die Entwicklung und Iteration zu beschleunigen.

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