Kevin TopolskyDirbtinis intelektas (AI) tapo neatsiejama energetikos sistemų sudedamąja dalimi, su dideliu profesininkų skaičiumi, nurodančių savo organizacijų ketinimus įtraukti AI pagrįstas programas artimiausiais metais. Remiantis naujausiais tyrimais, 47% respondentų numato įdiegti AI programas, skaičius išaugantis iki 69% tarp to, kas aprašoma kaip „skaitmeniniai lyderiai”.
Kol kai kurios organizacijos išsiskiria skaitmenizacijoje ir rodo optimizmą pasiekiant pajamų, pelno ir dekarbonizacijos tikslus, kai kurios atsilieka. Šie skaitmeniniai lyderiai, kaip apibrėžia DNV, žengia žingsnį toliau naudodami skaitmenines technologijas dekarbonizacijai ir energijos perdalijimui, su 68% turinčių kokybiškus duomenis ir 80% jau naudojančių skaitmenines technologijas, palyginti su atitinkamais 21% ir 33% tarp „atsiliekančių”.
Kalbant apie besivystančias technologijas kaip AI ir skaitmeniniai dvyniai, apie trečdalis lyderių nurodo, kad jie yra arba jau pažengę, palyginti su vienaskaitiniais procentais tarp atsiliekančių. Dauguma atsiliekančių sąžiningai priznato, kad visos pagrindinės klaustukų technologijos DNV sritys, kuriose jie klausinėjo, yra ankstyviose plėtros stadijose.
Dėl labiausiai įtakos turinčių duomenimis pagrįstų programų, lyderiai pabrėžia procesų optimizavimą, sistemos integraciją, duomenų automatizavimą ir įvairias kitas duomenimis grįstas inovacijas, tokias kaip numatoma priežiūra ir tiekimo grandinės valdymas, visa tai rodo reikšmingus poveikius.
DNV pabrėžia, kad pokyčiams pasipriešinimas kelia didelę kliūtį tiek lyderiams, tiek atsiliekančioms, dar sudėtingiau suderintas saugumas ir lankstumas pramonėje, kur nesėkmės nėra pasirinkimas.
Duomenų pagrįstų programų poveikis energijos operacijoms: tyrinėjant pagrindinius klausimus, iššūkius, pranašumus ir trūkumus
Šanta data pagrįstų programų, ypač dirbtinio intelekto (AI), įgyvendinimas energijos operacijose, kyla kritiniai klausimai, iššūkiai, pranašumai ir trūkumai. Išsamiau nagrinėkime šiuos aspektus, norėdami suprasti pasekmes pramonei.
Pagrindiniai klausimai:
1. Kaip energijos įmonės pasinaudoja AI siekdamos optimizuoti savo procesus ir sistemas?
2. Kokios pagrindinės organizacijų iššūkiai susiję su duomenimis grįstų technologijų įdiegimu energijos perkėlimui?
3. Kokius pranašumus siūlo duomenimis grįstos programos energijos efektyvumui ir tvarumui?
4. Kaip įmonės gali įveikti pokyčių atsparumą įgyvendindamos naujas technologijas energijos operacijose?
Pagrindiniai iššūkiai ir ginčai:
– Vienas svarbiausių iššūkių, susijusių su duomenimis grįstų programų įgyvendinimu, yra duomenų kokybės ir vientisumo klausimas. Užtikrinti, kad duomenys, naudojami AI programoms, būtų tikslūs ir patikimi, toliau lieka svarbi problema energetikos įmonėms.
– Kitas iššūkis yra saugumo rizikos, susijusios su padidintu ryšiu ir duomenų pasidalijimu energetikos sistemose, klausimas. Jautrių informacijos apsauga nuo saugumo grėsmių yra būtina operacinio atsparumo išlaikymui.
– Ginčas kyla dėl etinių AI energetikos operacijose pasekmių, ypač dėl sprendimų priėmimo procesų ir galimo darbuotojų pakeitimo dėl automatizavimo.
