Kevin TopolskyI ei handling for å nytta toppmoderne teknologi, nyttar LG Energy Solution seg aktivt av generativ kunstig intelligens (AI) for å revolusjonere marknadstrendsanalysar og auke operasjonell effektivitet. Denne AI-en, utvikla internt og namngjeven «GenAI’s», prosesserar raskt omfattande mengder YouTube-innhald for å utvinna viktige trendar og statistikk som er relevante for det elektriske køyretøymarknaden.
Denne forretningsretta strategien hjelper til primært tilsette med å halda seg oppdaterte på dei raskt utviklande marknadene dynamikkane utan å måtta gjennomgå overveldande mengder data manuelt. Kvar morgon startar tilsette som dei i bildelermarknadsføringsteamet dagen med å gjennomsjå konsise trendrapportar sendt ut av «GenAI’s», som fangar essensen av hundrevis av timar med batterirelaterte YouTube-videoar.
I tillegg effektiviserer LG Energy Solution sine prosessar innanfor menneskelige ressursar (HR) ved å implementera konversasjonelle AI-chatbots. Desse intelligente botane er trente på selskapets HR-politiske for å kunne svare effektivt på spørsmål om anbefalte feriedagar, permisjonssøknader og meir frå nye og erfarne rekruttar.
Den kvikke integrasjonen av AI i daglege operasjonar hos LG Energy Solution byggjer ein bro mellom nye tilsette og selskapsskikkar, og viser òg handfaste fordelar i forsyningskjedeadministrasjonen. Råvareavdelinga har til dømes rapportert om betydelege forbetringar innanfor lagerstyring gjennom tidsriktige innsiktar i bransjetrendar, spesielt når dei handlar med ustabile material som litium.
Selskapet har som mål å fullføra ein omfattande «AI Integrert Plattform» innan utgangen av året. Dette vil omfatte ulike forretningsaspekt som kunde- og leverandørkontrakthandtering, planlegging av ressursar for verksemder (ERP), programvareutvikling, råvareanskaffing og batteriproduksjon. LG Energy Solutions forpliktelse til å inkorporera AI i alle operasjonane er retta mot å auke produktiviteten og letta datastyo-baserte avgjerder, noko som stadfester si konkurransefordel i den raskt utviklande sekundære batterimarknaden.
No dei aktuelle marknadstrendane innan AI og energilagringsløysingar
Kunstig intelligens (AI) er i aukande grad blir integrert inn i ulike sektorar, inkludert energilagrings- og elektriske køyretøy (EV)-sektorane. Begge bransjane veks raskt med aukande etterspørjing etter effektive, fornybare og smarte energiløysingar. AI speler ein viktig rolle i å spå energietterspurnader, optimere batteristyringssystem, handtere forsyningskjeder og sjølv bistå i førebyggjande vedlikehald av batteri som forlengjer levetida og forbetrar tryggheita deira.
Framsteg innanfor AI resulterer i betre energilagringsløyningar, noko som gjer betre nettstyring mogeleg og lettar overgangen frå fossila brennstoff til fornybare energikjelder. AI-algoritmar kan forutsjå tider med høg energibruk, noko som mogleggjer betre energifordeling og lagring.
Spådommar innan energilagring og AI-anvending
Marknaden for energilagring ventast å oppleve ein betydeleg vekst, takka vera den aukande etterspørjinga etter EV-ar og fornybare energiinstallasjonar. BloombergNEF spår at den globale energilagringsmarknaden vil utvide seg til 1.095 gigawatt-timer (GWh) innan 2030, noko som representerer ein markant auke frå dei 17 GWh som var installert i 2020.
Når det kjem til AI, forutseier MarketsandMarkets at AI-sektoren vil vekse frå USD 58,3 milliardar i 2021 til USD 309,6 milliardar innan 2026, med ein samansett årleg vekstrate (CAGR) på 39,7% i prognoseperioden. Dette inkluderer AI sin applikasjon innanfor energilagring og andre bransjar.
Viktige utfordringar og kontroversar
Å ta i bruk AI innanfor batteri- og energilagringssektoren reiser fleire utfordringar og kontroversar:
– Kostnad: Investering i AI-teknologi kan vera betydeleg og kan ikkje betala seg aust med det same. Førekostnadane til å implementera avanserte AI-system krev ein kost-benefit-analyse for å rettferdiggjera deira innføring.
– Data Personvern og Tryggleik: Handtering av sensitiv data gjennom AI-system reiser problem omkring data personvern og tryggleik. Selskap må sikra robuste cybertryggingsgrep for å beskytta eigedomssak og kundedata.
– Regulatorisk Overenstemming: Det er pågåande bekymringar omkring regulatorisk overenstemming, særleg knytt til datastyrt styring og AI-etikk. Regjeringar verda over startar med å vedta lover som kan påverka korleis AI blir implementert innanfor kommersielle sektorar.
– Arbeidsstyrkeforstyrring: Implementeringen av AI kan potensielt forstyrra arbeidsstyrke, og forårsaka jobbutskifting. Det trengst omskolering og endring av jobbroller.
Fordelar og Ulemper ved å Nytta AI for Marknadsanalyse og Tilsetteoperasjonar
Fordelar:
– Effektivitet: AI-system kan prosessera og analysere store mengder data raskare enn menneske, noko som betrar effektiviteten.
– Avgjerdstaking: AI kan hjelpa til med betre avgjerdstaking ved å gi innsikt og førespå trendar i marknaden.
– Produktivitet: Tilsette kan fokusera på meir overordna oppgåver framfor tidkrevjande dataanalyse, noko som kan auke produktiviteten.
Ulemper:
– Kostnader: Den innleiande oppsetningen og vedlikehaldskostnaden kan vera høg.
– Kompleksitet: AI-system kan vera komplekse å integrera og krev teknisk ekspertise for å handtera.
– Avhengigheit av Data: AI-system er berre så gode som data dei er trente på; unøyaktigheitar i data kan føra til dårlege innsikt og avgjerd.
Til slutt, selskap som LG Energy Solution kan ha glede av relaterte framsteg innanfor feltet AI. For meir informasjon om AI og batteriteknologiane på globalt nivå, kan du besøka domenene til bransjeleiande forskingsfirma og AI-utviklingsplattformer:
– Bloomberg New Energy Finance
– MarketsandMarkets
Merksamheten vert retta mot at det alltid er viktig å verifisera at ein leverandør av ein URL er nøyaktig og påliteleg. Sidan ektheten til URL-ar ikkje kan stadfestas i denne settinga, har ingen URL-ar blitt hyperkobla.
