Thermal BEV Pintar, Asas EV & Hospital AI Efisien

AI dalam Penjagaan Kesihatan (Hospital Swasta & Penyedia Kesihatan)••By 3L3C

Pendekatan baru reka bentuk sistem terma BEV ini bukan sahaja penting untuk EV, tetapi juga untuk hospital swasta yang mahu AI berjalan lebih laju, stabil dan jimat tenaga.

Battery Electric Vehiclethermal management systemAI dalam hospital swastasmart manufacturing automotifreconfigurable architecturedigital twinkecekapan tenaga
Share:

Mengapa ‘Panas’ BEV Patut Jadi Isu CIO Hospital Juga

Di banyak kilang automotif dan hospital rujukan, satu nombor yang semua orang kejar sekarang ialah kecekapan tenaga per km atau per pesakit. Menariknya, prinsip yang sama sedang menghubungkan dua dunia yang nampak berbeza: Battery Electric Vehicle (BEV) dan hospital swasta yang agresif melabur dalam AI.

Dalam BEV, sekitaran suhu bateri yang tersasar beberapa darjah boleh mengurangkan jarak pemanduan dengan ketara. Dalam hospital, beberapa darjah tambahan dalam bilik server AI, bilik CT, atau pusat data hospital boleh memperlahankan inferens model AI, merosakkan perkakasan dan menaikkan bil elektrik. Kedua-duanya berkisar pada satu perkara: seni mengurus haba secara pintar dan automatik.

Satu kajian teknikal terkini oleh University of Illinois at Urbana-Champaign (UIUC), Ford Motor Company dan Kyushu University memperkenalkan pendekatan baru untuk mereka bentuk seni bina sistem pengurusan terma (Thermal Management System, TMS) BEV menggunakan pemodelan grafik dan automasi simulasi. Walaupun fokusnya automotif, idea teras mereka sebenarnya sangat relevan untuk kilang EV di Malaysia, dan juga hospital swasta yang membina infrastruktur AI kesihatan.

Artikel ini akan mengupas:

  • Kenapa TMS BEV sangat kompleks, dan apa yang UIUC–Ford–Kyushu buat secara berbeza
  • Bagaimana konsep “reconfigurable architecture” dan automasi reka bentuk ini menyokong smart manufacturing automotif di Malaysia
  • Apa persamaan dengan pengurusan haba dalam hospital AI-heavy – CT, MRI, pusat data, edge server untuk telemedicine
  • Langkah praktikal untuk pengeluar EV dan hospital swasta yang mahu bergerak ke arah thermal design berasaskan AI & simulasi

Cabaran Terma Dalam BEV: Jauh Lebih Susah Dari Kereta Biasa

Reka bentuk TMS BEV bukan sekadar tambah radiator yang lebih besar. Ia ialah masalah multi-fizik yang terus berubah mengikut mod operasi kenderaan.

Tiga faktor utama yang buat TMS BEV mencabar:

  1. Bateri sangat sensitif kepada suhu

    • Prestasi dan hayat bateri lithium-ion sangat bergantung kepada julat suhu sempit, tipikal sekitar 20–40°C.
    • Terlalu panas: degradasi dipercepat, risiko keselamatan meningkat.
    • Terlalu sejuk: rintangan dalaman naik, jarak pemanduan jatuh, dan masa cas meningkat.

  2. Tiada ‘waste heat’ enjin pembakaran
    Kereta ICE guna haba enjin untuk pemanas kabin. BEV pula perlu menjana haba dan penyejukan sendiri melalui pam haba, pemanas PTC, chiller dan rangkaian penyejukan cecair. Ini makan tenaga bateri terus.

  3. Penggunaan tenaga TMS menjejaskan jarak
    Setiap watt yang digunakan untuk memanaskan/menyejukkan bateri, motor dan kabin adalah watt yang tidak digunakan untuk bergerak.
    Dalam cuaca panas & lembap macam Malaysia, beban penyaman udara sahaja boleh potong jarak pemanduan lebih 20% jika TMS tak dioptimumkan.

UiUC, Ford dan Kyushu menegaskan bahawa bergantung semata-mata kepada “intuisi pakar” untuk cipta seni bina TMS adalah tidak cukup lagi. Ruang reka bentuk terlalu besar, kombinasi injap, pam, penukar haba dan mod operasi mencecah ratusan atau ribuan variasi.

Di sinilah kajian mereka jadi menarik.

Apa Yang Penyelidik Ini Lakukan: Enumerasi Automatik & Seni Bina Boleh Dikonfigur

Kajian bertajuk “Automated Enumeration of Reconfigurable Architectures for Thermal Management Systems in Battery Electric Vehicles” mencadangkan satu pendekatan sistematik:

1. Guna pemodelan graf untuk seni bina TMS
Setiap komponen TMS – pam, injap, penukar haba, bateri, penumpang, motor – dimodelkan sebagai nod dan sambungan graf. Ini memudahkan komputer menghasilkan pelbagai konfigurasi sah berdasarkan aturan kejuruteraan.

2. Enumerasi automatik seni bina yang boleh dikonfigur
Daripada mereka bentuk satu seni bina TMS statik, mereka:

  • Menjana ratusan seni bina multi-mode yang boleh bertukar-tukar sambungan aliran cecair dan penyejukan mengikut mod pemanduan;
  • Menyemak lebih 150 siri mod operasi, dan menapis kepada 39 seni bina unik yang wajar dinilai lanjut.

3. Penjanaan model Simscape secara automatik
Setiap seni bina graf tadi ditukar secara automatik kepada model MATLAB Simscape, lalu disimulasikan untuk:

  • Prestasi terma (suhu bateri, kabin, motor)
  • Penggunaan tenaga TMS
  • Kerumitan sistem (bilangan komponen, injap, titik kegagalan berpotensi)

4. Pengoptimuman multi-objektif
Mereka menjalankan kajian trade-off antara:

  • Prestasi sistem (kestabilan suhu, masa mencapai sasaran, keselesaan penumpang)
  • Penggunaan tenaga (kesan kepada jarak pemanduan)
  • Kerumitan (kos, kebolehselenggaraan, kebolehsediaan mass production)

Hasilnya bukan sekadar satu jawapan tunggal, tetapi “peta keputusan” yang membantu OEM seperti Ford pilih seni bina mengikut keutamaan:

  • Mahu maksimumkan jarak pemanduan? Pilih seni bina A.
  • Mahu kos dan kerumitan pam/injap lebih rendah untuk pasaran mampu milik? Pilih seni bina B.
  • Mahu seimbang jarak, keselesaan dan kemudahan servis? Pilih seni bina C.

Pendekatan ini sangat serasi dengan reka bentuk generatif dan automasi reka bentuk – konsep yang juga sedang mengubah reka bentuk hospital dan pusat data kesihatan.

Dari BEV ke Kilang EV Pintar Malaysia: Thermal Management Sebagai “Data Problem”

Bagi Malaysia yang sedang mempercepat pelaburan EV dan semikonduktor, pendekatan ini memberi dua mesej penting untuk smart manufacturing automotif:

1. Thermal bukan lagi sekadar isu mekanikal, ia isu data & AI

Apabila seni bina TMS dimodelkan sebagai graf dan simulasi automatik, kita boleh:

  • Menggabungkan AI/machine learning untuk meramal prestasi terma berdasarkan ribuan senario cuaca, profil pemandu dan keadaan lalu lintas.
  • Menggunakan algoritma multi-objective optimization untuk mencari seni bina TMS yang paling sesuai dengan pasaran ASEAN beriklim tropika.

Dalam kilang EV:

  • Data HIL (hardware-in-the-loop) boleh diumpan balik kepada model untuk kalibrasi berterusan.
  • Sistem MES (Manufacturing Execution System) boleh guna output model untuk uji konfigurasi TMS sebelum SOP pengeluaran bertukar.

2. Reconfigurable architecture memudahkan varian produk & “mass customization”

Dengan seni bina TMS yang boleh dikonfigur:

  • Satu platform asas boleh menyokong pelbagai varian model (entry-level, premium, fleet ride-hailing) hanya melalui konfigurasi injap/pam dan kawalan perisian.
  • Ini mengurangkan kos tooling dan mempercepat “time-to-market” untuk OEM yang beroperasi di Malaysia.

Untuk industri semikonduktor tempatan yang membekal modul kuasa, sensor suhu dan pengawal pam kepada OEM global, pendekatan reconfigurable ini membuka peluang baharu:

  • IC kuasa dengan modul kawalan pintar yang sudah “EV-ready” untuk beberapa seni bina TMS berbeza;
  • Sensor dan modul kawalan yang distrukturkan sebagai platform produk, bukan komponen tunggal.

Apa Kena-Mengena Semua Ini Dengan AI Dalam Hospital Swasta?

Persamaan paling besar antara BEV, kilang EV dan hospital swasta moden ialah: semuanya bergantung pada sistem elektronik berprestasi tinggi dan AI yang sensitif kepada suhu.

Dalam hospital swasta Malaysia yang agresif menggunakan AI untuk:

  • Imbasan CT/MRI berasaskan AI,
  • Triage pesakit kecemasan secara automatik,
  • Telemedicine dan remote monitoring,
  • Pengoptimuman aliran pesakit & penjadualan bilik pembedahan,

…satu “bottleneck senyap” ialah pengurusan haba pusat data hospital, edge server dan peralatan pengimejan.

Paralel langsung BEV ↔ Hospital AI

  1. Bateri BEV ↔ GPU/CPU kluster AI

    • Kedua-duanya mempunyai julat operasi suhu optimum.
    • Overheating mempercepatkan degradasi, mengurangkan prestasi (throttling) dan menaikkan risiko kegagalan.
    • Seperti TMS BEV mempengaruhi jarak pemanduan, sistem penyejukan data center hospital mempengaruhi bil utiliti dan kebolehcapaian AI 24/7.

  2. Seni bina TMS reconfigurable ↔ infrastruktur penyejukan data center yang adaptif

    • Dalam BEV, injap dan pam boleh tukar laluan aliran untuk mod pemanduan berbeza.
    • Dalam hospital, kita boleh bayangkan sistem HVAC dan penyejukan rak server yang dioptimumkan ikut beban AI – contohnya, mod malam ketika inferens AI radiologi tinggi, atau mod siang ketika beban telemedicine meningkat.

  3. Automasi simulasi BEV ↔ digital twin hospital

    • Penyelidik BEV guna MATLAB Simscape untuk uji 39 seni bina.
    • Hospital boleh menggunakan digital twin bangunan & pusat data untuk simulasi: apa kesan menambah 10 lagi GPU server? Apa jadi pada suhu bilik, penggunaan tenaga, dan kebolehpercayaan sistem AI triage?

Realitinya, ramai pengurusan hospital di Malaysia melabur besar dalam perisian AI, tetapi kurang memberi perhatian kepada seni bina fizikal penyejukan dan bekalan kuasa. Hasilnya:
AI boleh, tetapi skala sukar, kos operasi melonjak, dan downtime naik.

Pendekatan dari dunia BEV ini memberi satu mesej tegas:

“Kalau anda serius tentang AI, anda mesti sama serius tentang seni bina terma dan kuasa.”

Langkah Praktikal Untuk OEM EV & Hospital Swasta Di Malaysia

Berikut beberapa langkah praktikal yang boleh diambil hari ini, diinspirasikan oleh kerja UIUC–Ford–Kyushu:

1. Bentuk pasukan rentas disiplin: mekanikal + elektronik + data/AI

Kedua-dua pengeluar EV dan hospital:

  • Himpunkan jurutera mekanikal/HVAC, jurutera elektrik, pakar IT, dan saintis data dalam satu “thermal & energy task force”.
  • Mandatkan mereka: modelkan sistem terma sebagai masalah data, bukan hanya kiraan manual atau “ikut pengalaman kontraktor”.

2. Guna pemodelan graf & automasi simulasi

Untuk pengeluar EV:

  • Representasikan komponen TMS (bateri, motor, penukar haba, injap, pam, kabin) sebagai nod graf.
  • Guna alat simulasi (seperti yang diilhamkan daripada Simscape) untuk jana dan uji pelbagai seni bina TMS, termasuk varian untuk pasaran panas/lembap.

Untuk hospital:

  • Modelkan zon bangunan, bilik mesin, rak server dan aliran udara sebagai graf.
  • Simulasikan pelbagai konfigurasi HVAC, lokasi “hot aisle/cold aisle”, dan senario beban AI untuk 3–5 tahun akan datang.

3. Terapkan pengoptimuman multi-objektif

Elakkan keputusan satu dimensi (contoh: hanya kejar kos capex paling rendah). Gunakan sasaran pelbagai:

  • Untuk kilang EV & TMS BEV:
    • Kurang penggunaan tenaga per km
    • Kekalkan suhu bateri dalam julat optimum
    • Minimumkan bilangan komponen bergerak
  • Untuk hospital AI:
    • Kurang kWh per inferens AI atau per kajian CT/MRI
    • Kekalkan suhu rak server & peralatan dalam julat optimum
    • Minimumkan risiko downtime sistem klinikal kritikal

4. Jadikan thermal & energy KPI rasmi

Bagi pengeluar EV dan pengurusan hospital:

  • Laporkan “tenaga per unit output”: kWh/km (EV) dan kWh/pesakit atau kWh/imbasan (hospital).
  • Kaitkan KPI ini dengan program ESG dan kos operasi jangka panjang – bukan sekadar “projek teknikal”.

5. Integrasikan dengan AI untuk operasi harian

Akhir sekali, gunakan AI bukan sahaja dalam produk, tetapi juga dalam operasi terma:

  • Algoritma AI boleh mengawal mod TMS BEV secara pintar berdasarkan gaya pemanduan dan ramalan cuaca.
  • Dalam hospital, AI boleh mengoptimumkan set-point HVAC, menjadualkan beban AI berat ke masa tarif elektrik lebih rendah, dan memberi amaran awal bila corak suhu mula menyimpang daripada normal.

Menyambung Naratif Siri: AI Healthcare, EV dan Masa Depan Infrastruktur Pintar

Dalam siri AI dalam Healthcare (Hospital Swasta & Penyedia Kesihatan), kita banyak bercakap tentang model AI, triage pintar, telemedicine dan personalisasi rawatan. Namun satu benang merah yang sering terlepas pandang ialah infrastruktur fizikal yang menyokong semua ini – kuasa, penyejukan, dan seni bina terma.

Kajian tentang seni bina TMS BEV oleh UIUC–Ford–Kyushu menunjukkan bahawa:

  • Masalah terma yang kompleks boleh dijadikan masalah reka bentuk automatik dan dioptimumkan, bukan diserahkan kepada “rasa pengalaman” semata-mata.
  • Seni bina yang boleh dikonfigur dan pendekatan multi-objektif memberi ruang kepada organisasi untuk menyusun strategi mengikut konteks pasaran dan iklim – sama ada jalan raya panas di Johor atau pusat data hospital di tengah Kuala Lumpur.

Bagi pengeluar EV, pembekal komponen semikonduktor, dan hospital swasta di Malaysia, ini masa yang sesuai untuk bertanya dengan jujur:

Adakah kita sudah melayan pengurusan haba dan tenaga dengan tahap ketelitian yang sama seperti kita melayan projek AI dan transformasi digital?

Jika jawapannya belum, ada peluang besar yang masih belum digali – dari jarak pemanduan EV yang lebih baik, ke bil elektrik hospital yang lebih rendah, hinggalah AI kesihatan yang lebih stabil dan boleh dipercayai 24/7.