The Impact of Data-Based Applications on Energy Operations

Andmepõhiste rakenduste mõju energiaopertatsioonidele

Start

Kunstlik intelligentsus (AI) on saanud energiasüsteemide lahutamatuks osaks, olles olulise osa professionaalide organisatsioonide plaanidest integreerida AI-põhised rakendused lähitulevikus. Hiljutise uuringu kohaselt prognoosib 47% vastanuist AI rakendamist, millest 69% on digitaalsete liidrite hulgas.

Kuigi mõned organisatsioonid on digiteerimises edukad ja näitavad optimistlikkust tulu, kasumi ja süsinikdioksiidi heitmete eesmärkide saavutamisel, jäävad teised maha. Need digitaalsed liidrid, nagu DNV seda määratleb, on digitaalsete tehnoloogiate kasutamisel heitmete vähendamise ja energiasektori ülemineku valdkonnas oluliselt ees, kusjuures 68% neist omab kvaliteetseid andmeid ja 80% kasutab juba digitaaltehnoloogiaid, võrreldes vastavalt 21% ja 33% “mahajääjate” hulgas.

Kui rääkida tehisintellekti ja digitaalsete topeltpartnerite sarnasest tehnoloogiast, siis umbes kolmandik liidreid väidab, et nad on kas juba kasutusel või edasi arenenud, võrreldes ühe üheksaprotsendilise mahajäänutega. Enamik mahajäänuid tunnistab end olevat kõigi DNV poolt küsitud võtmekeskkondade tehnoloogiate varajasel arengujärgul.

Kui tegemist on mõjukaimate andmepõhiste rakendustega, siis liidrid rõhutavad protsesside optimeerimist, süsteemi integreerimist, andmeautomaatikat ja mitmeid teisi andmepõhiseid innovatsioone, nagu ennustav hooldus ja tarneahela haldamine, mis kõik näitavad märkimisväärset mõju.

DNV rõhutab, et muutustele vastupanu kujutab nii liidritele kui ka mahajäänutele peamist takistust. Olukord on keeruline tasakaalu leidmiseks ohutuse ja paindlikkuse vahel tööstusharus, kus ebaõnnestumine pole võimalik.

Andmepõhiste rakenduste mõju energiavaldkonna operatsioonidele: uurimaks põhilisi küsimusi, väljakutseid, eeliseid ja puudusi

Andmepõhiste rakenduste, eriti tehisintellekti (AI), kiire integreerimisega energiavaldkonna operatsioonidesse tekivad olulised küsimused, väljakutsed, eelised ja puudused. Läheme sügavamale nendesse aspektidesse, et mõista nende mõju tööstusele.

Põhilised küsimused:
1. Kuidas kasutavad energiakompaniid AI-d protsesside ja süsteemide optimeerimiseks?
2. Millised on organisatsioonide peamised väljakutsed andmepõhiste tehnoloogiate vastuvõtmisel energiatelektsiooniks?
3. Milliseid eeliseid pakuvad andmepõhised rakendused energiatõhususe ja jätkusuutlikkuse seisukohast?
4. Kuidas saavad ettevõtted ületada muutuste vastupanu uute tehnoloogiate rakendamisel energiavaldkonna operatsioonides?

Põhilised väljakutsed ja kontroversid:
– Üks oluline väljakutse andmepõhiste rakenduste vastuvõtmisel on andmekvaliteedi ja terviklikkuse probleem. Tagamaks, et AI rakendustes kasutatavad andmed on täpsed ja usaldusväärsed, on oluline mure energiakompaniide jaoks.
– Teine väljakutse on küberohtudega seotud küberturvalisuse riskid tõhustatud ühenduvuse ja andmete jagamisega energiasüsteemides. Tundlikele andmetele kaitse tagamine küberohtude eest on oluline operaatilise vastupidavuse säilitamiseks.
– Kontrovers ümbritseb AI eetilisi aspekte energiavaldkonna operatsioonides, eriti otsustusprotsesside ja automatiseerimise tõttu võimaliku töökohtade asendamise osas.

Eelised ja puudused:
Eelised:
– Parandatud protsesside optimeerimine ja süsteemi integreerimine, mis viib operaatilise efektiivsuse paranemiseni.
– Andmepõhisest analüütikast tulenevad ennustavad hooldusmahtuvused vähendavad töö seiskumise aega ja hoolduskulusid.
– AI rakendused parandavad tarneahela haldamist, optimeerides logistika ja inventari toiminguid.
– Suurenenud energiatõhusus ja jätkusuutlikkus andmeautomaatika ja optimeerimisega.

Puudused:
– Andmepõhiste rakenduste rakendamise kulud võivad olla märkimisväärsed, nõudes investeeringuid tehnoloogiasse ja töötajate koolitusse.
– Tehnoloogiast sõltuvus võib põhjustada haavatavuse süsteemihäirete või küberrünnakute korral.
– AI ja digitaalsete topeltpartnerite integreerimine võib tekitada ühilduvusprobleeme olemasolevate vanade süsteemidega.
– Muret tekitavad töökohtade asendamine ja töötajate ümberõpe automatiseerimise osas energiavaldkonna operatsioonides.

Kokkuvõttes, kuigi andmepõhised rakendused omavad tohutut potentsiaali energiavaldkonna operatsioonide muutmiseks, on oluline lahendada põhilisi väljakutseid ja kontroversse, et tagada jätkusuutlik ja vastupidav vastuvõtt tööstuses.

Roheemissioonidest ja digitaalsest muutustest energiavaldkonnas lisateabe saamiseks külastage lehte energy.gov.

Privacy policy
Contact

Don't Miss

Blackstone’s Major Investment in AI Data Center

Blackstone’i suurinvesteering tehisintellekti andmekeskusesse

Signifitseeriva sammu tegemine tehnoloogiamaastikul on Blackstone, juhtiv erakapitalifirma, teatanud olulise
Fujitsu Unveils Groundbreaking AI-Powered Mobile Network Management

Fujitsu Esitleb Uuenduslikku Tehisintellektil Põhinevat Mobiilivõrgu Halduse Lahendust

Keel: et. Sisu: Fujitsu Limited on tutvustanud NEDO toetatud “Post-5G