Италианските енергийни компании използват изкуствен интелект за изграждане на устойчиво бъдеще
Италианските енергийни компании се сблъскват с монументални предизвикателства в момента, от приемане на екологосъобразни практики до постигане на енергийна независимост. За да се справят с тези препятствия, те се обръщат към Изкуствения интелект (AI)—предимно в неговата генеративна форма—за да осигурят, че текущото преобразуване остане икономически оправдано. Тези корпорации активно експериментират с технологиите, за да откроят пътя за напредък.
Italgas направи значителен скок, създавайки първата напълно дигитализирана газова мрежа в света. Чрез интегриране на умни счетоводни устройства и сензори, компанията може да извършва предиктивно поддръжка и да управлява ресурсите по-ефективно. Междувременно, Edison създаде Datalab, вътрешен център на компетентност, специализиран в науката за данните и изкуствения интелект. В сътрудничество с иновативни стартъпи, изследователски центрове и технологични компании, тя създава на базата на данните решения, които да подпомогнат дигитализацията на активите.
Италианската компания CVA, базирана в долината Аоста, използва изкуствен интелект за мониторинг на здравето на своите 22 хидроелектроцентрали, както и за анализ на динамичното поведение на вибрациите, като проучва критични данни като температура, налягане и дебит. В сътрудничество с Google Cloud, Hitachi Energy постигна стратегическо споразумение за създаване на облачни софтуерни продукти и услуги, за да подкрепи глобалната енергийна трансформация, отново възлагайки се на интелигентните технологии. От 2018 г. Snam активно развива програма за индустриални иновации с цел построяване на енергийната компания на утрешния ден—Енергийната компания на Утрешния ден—като използва технологии като сензорни мрежи, дистанционни диагностики, Интернет на нещата, изкуствения интелект, разширена и виртуална реалност, дронове и спътници.
Възникващи стратегии в енергийните индустрии на Италия
Генеративната версия на ИИ се явява като неизползвана възможност за лидерите на енергийния пазар. Тя играе ключова роля в променянето на критичната инфраструктура, която трябва да се адаптира, за да съхранява интермитентни енергийни зали и да ги доставя последователно, както го изисква търсенето. Интелигентната мрежа може значително да намали загубите и да оптимизира поддръжката, революционизирайки традиционните бизнес парадигми за енергията, газа и водата.
Управлението на клиентските отношения също се развива бързо чрез анализиране на обширни обеми данни. Този анализ позволява изключително персонализирани маркетингови кампании и предоставянето на премиум услуги при по-ниски разходи. Текущият фокус за компаниите е да подобрят както уменията на своя работна сила, така и изостреността на данните, които ще служат като основа, на която ИИ ще реализира своя потенциал.
Марко Перуци от Edison илюстрира това, като подчертава широката употреба на машинното обучение и ИИ от страна на компанията при управлението на производството на възобновяема енергия и поддръжката на инсталации. Edison цени машинното обучение като краеъгълен камък на своя път за енергийна трансформация, признавайки неговата все по-конкурентна роля в сектора. С Datalab, Edison инвестира в разработването на инструменти за напреднали анализи на данните и модели на ИИ, за да подобри операциите и стратегиите за поддръжка, разчитайки на исторически данни за операции, за да предвиди производството на инсталациите и да подобри управлението на енергийния пазар и местната безопасност. Този подход е пример за бързото развитие на индустрията и необходимостта от гъвкаво управление на възможностите на активите.
Ключови въпроси и отговори:
Какви са критичните предизвикателства, пред които стоят италианските енергийни компании, за да приемат ИИ?
Предизвикателствата включват:
– Финансовите инвестиции, необходими за интеграцията на ИИ и актуализацията на съществуващата инфраструктура.
– Необходимостта от обучена работна ръка, подготвена да управлява и оперира системите на ИИ.
– Грижите за данните, свързани със защитата на лични и репутационни данни.
– Съответствие с регламенти и следене на промените в политиката, засягащи енергийния сектор.
Защо генеративният ИИ е важен за енергийната инфраструктура на Италия?
Генеративният ИИ е от изключително значение, тъй като:
– Може да прогнозира и реагира на непостоянната предлагане и търсене чрез управление на съхранението на енергията и нейното разпределение.
– Подобрява ефективността на операциите чрез предиктивна поддръжка, намалявайки забавянето и разходите.
– Съдейства за прехода към устойчива енергия, като оптимизира използването на възобновяеми енергийни източници.
Как ИИ преобразява клиентските отношения в италианския енергиен сектор?
ИИ преобразява клиентските отношения чрез:
– Анализиране на големи обеми данни за персонализирани маркетингови кампании и подобряване на обслужването на клиенти.
– Предложение на подобрени услуги на по-ниски разходи, увеличавайки удовлетвореността на клиентите.
– Разработване на данни, които водят до по-добри решения при предоставянето на премиум услуги.
Ключови Предизвикателства и Контроверзии:
Имплементацията на ИИ в енергийния сектор води до различни предизвикателства и контроверзии, включително:
– Интеграция със Съществуваща Инфраструктура: Актуализацията и интегрирането на ИИ в старите системи са технически и финансово предизвикателство.
– Защита на Данните: Понеже ИИ зависи тежко от данни, има загриженост за защитата на личната и собствеността на информацията.
– Разстройство в Работната Сила: Страховете за загуба на работни места, тъй като ИИ би могъл да автоматизира някои роли и задачи.
– Надеждност: Системите на ИИ изискват строги тестове, за да се гарантира, че са надеждни и не компрометират цялостта на енергийните мрежи.
Предимства и Недостатъци:
Предимства:
– Увеличена Оперативна Ефективност: ИИ позволява предиктивна поддръжка, която може да спести разходи и да удължи живота на активите.
– Подобрено Интегриране на Възобновяеми Енергийни Източници: ИИ помага за управлението на флуктуациите във възобновяемите енергийни източници, правейки ги по-жизнеспособни.
– Подобрено Обслужване на Клиентите: Персонализацията и ефективността на обслужването на клиенти се подобрява чрез възможностите за анализ на данни на ИИ.
Недостатъци:
– Високи Първоначални Разходи: Често е необходимо значително начално инвестиране за интеграцията на ИИ.
– Зависимост от Данните: Ефективността на ИИ е тесно свързана с качествените данни, които не винаги са достъпни.
– Притеснения от Загуба на Работни Места: Има потенциал за загуба на работни места, тъй като ИИ автоматизира определени задачи.
– Сложно Управление: Управлението на ИИ системите и данните, които те произвеждат, може да бъде сложно и изисква специализирани умения.
Свързани Връзки:
За допълнително изследване на проблеми, свързани с италианския енергиен сектор и ИИ, можеби бихте искали да посетите следните основни домейни:
– Enel: Най-голямата енергийна компания в Италия, занимаваща се дълбоко с ИИ и устойчивост.
– Eni: Международна енергийна компания, занимаваща се с иновативни енергийни решения, включително ИИ.
– Snam: Лидер в природните газови инфраструктури в Европа, инвестиращ в проекти с ИИ.
– Hitachi Energy: Предлага напреднали енергийни решения с ИИ на глобално равнище.
– Google Cloud: В този сайт са описани партньорствата с енергийни компании за ИИ и облачни решения.
The source of the article is from the blog karacasanime.com.ve