هوش مصنوعی (AI) به یک عنصر ضروری در سیستم‌های انرژی تبدیل شده است، با درصد قابل توجهی از حرفه‌ایان که طرح‌های سازمان‌هایشان را برای یکپارچه‌سازی برنامه‌های مبتنی بر AI در سال آینده نشان می‌دهند. طبق تحقیقات اخیر، 47٪ از پاسخ دهندگان پیش‌بینی کرده‌اند که برنامه‌های AI را پیاده سازی خواهند کرد، یک عدد که در میان ‘رهبران دیجیتال’ به 69٪ افزایش می‌یابد.
در حالی که برخی از سازمان‌ها در دیجیتالی‌سازی برتری دارند و به بهبود در دستیابی به اهداف درآمد، سود، و کاهش دی‌کربن نگرانی دارند، سایران عقب‌نشینی می‌کنند. این ‘رهبران دیجیتال’، همان‌طور که DNV تعریف می‌کند، در استفاده از فناوری‌های دیجیتال برای کاهش دی‌کربن و گذار انرژی، بیشتر جلو ترند، 68٪ از آن‌ها داده‌های با کیفیت دارند و 80٪ از پیش به فناوری‌های دیجیتال استفاده می‌کنند، به تفاوت با یازده‌در‌صدی و 33 درصدی به ترتیب میان دیگران.
زمانی که به فناوری‌های جدید مثل AI و دوقلوهای دیجیتال از نزدیک نگاه می‌کنیم، تقریبا یک سوم رهبران اظهار می‌کنند که آن‌ها یا زنده یا پیشرفته هستند، به تفاوت با درصدهای تک‌رقمی بین دیگران. بیشتر افراد عقب‌نشین اقرار می‌کنند که در مراحل زودگذر توسعه برای همه فناوری‌های کلیدی که از آن‌ها سوال شده است توسط DNV هستند.
در مورد تأثیر برنامه‌های مبتنی بر داده بر عملیات انرژی: کاوش سوالات کلیدی، چالش‌ها، مزایا، و معایب
با یکپارچه‌سازی سریع برنامه‌های مبتنی بر داده، به ویژه هوش مصنوعی (AI)، در عملیات انرژی، سوالات اساسی، چالش‌ها، مزایا، و معایبی پدیدار می‌شود. وارد جزئیات بیشتر این جنبه‌ها می‌شویم تا پیامدهای آن برای صنعت را درک کنیم.
سوالات کلیدی:
۱. چگونه شرکت‌های انرژی از AI برای بهینه‌سازی فرآیندها و سیستم‌های خود بهره می‌برند؟
۲. چالش‌های اصلی که توسط سازمان‌ها در پذیرش فناوری‌های مبتنی بر داده برای گذار انرژی مواجه می‌شوند چیست؟
۳. چه مزایا به شرکت‌ها در قالب کاربردی‌های مبتنی بر داده در ترمیم انرژی و پایداری تقدیم می‌شوند؟
۴. چگونه شركتها می‌توانند مقاومت در برابر تغییر را پشت سر بگذارند وقتی در عملیات انرژی به فناوری‌های جدید پاسخ می‌دهند؟
چالش‌ها و اختلافات اصلی:
– یکی از چالش‌های مهم در پذیرش برنامه‌های مبتنی بر داده، مسأله کیفیت و اعتبار داده است. اطمینان از این که داده‌های استفاده شده برای برنامه‌های AI دقیق و قابل اعتماد باقی می‌ماند یکی از مسائل اصلی برای شرکت‌های انرژی است.
– یک چالش دیگر تهدیدات امنیت سایبری مرتبط با اتصالات افزایش یافته و به اشتراک گذاری داده در سامانه‌های انرژی است. حفاظت از اطلاعات حساس در مقابل تهدیدات سایبری برای حفظ انطباق عملیاتی اهمیت دارد.
– یک اختلاف در مورد تأثیرات اخلاقی AI در عملیات انرژی، به ویژه در مورد فرآیندهای تصمیم‌گیری و از کارافتادگی‌های تقریبی به دلیل خودکارسازی، وجود دارد.
مزایا و معایب:
مزایا:
– بهبود بهینه‌سازی فرآیند و ادغام سیستم منجر به بهبود کارایی عملیاتی می‌شود.
– دیدگاه‌های مبتنی بر داده تعمیر و نگهداری پیش‌بینی شده را فعال می‌کند و زمان توقف و هزینه‌های نگهداری را کاهش می‌دهد.
– برنامه‌های AI مدیریت زنجیره تأمین را بهبود می‌بخشد و کنترل هزینه‌ها و عملیات موجودی را بهینه می‌کند.
– افزایش بهره‌وری انرژی و پایداری از طریق اتوماسیون داده و بهینه‌سازی.
معایب:
– هزینه‌های پیاده‌سازی برنامه‌های مبنی بر داده می‌تواند قابل توجه باشد که نیاز به سرمایه‌گذاری در فناوری و آموزش نیروی کار است.
– وابستگی به فناوری می‌تواند در موارد نقض سیستمی یا حملات سایبری به آدمی متأسل شود.
– یکپارچه‌سازی AI و دیجیتال توین‌ها ممکن است با مسائل سازگاری در سیستم‌های باقی‌مانده از پیش منجر به مسائل شود.
– نگرانی‌ها در مورد از شغل‌ها از دست داده و تعلیم مجدد نیروی کار به دلیل خودآماری در عملیات انرژی.
در کل، در حالی که برنامه‌های مبتنی بر داده با پتانسیل بزرگی برای تبدیل عملیات انرژی هستند، مقابله با چالش‌ها و اختلافات اصلی برای پذیرش پایدار و انعطاف‌پذیر در این صنعت اساسی خواهد بود.
برای اطلاعات بیشتر در خصوص فناوری‌های جدید و تحول دیجیتال در بخش انرژی، به وب‌سایت energy.gov مراجعه کنید.
The source of the article is from the blog japan-pc.jp