Dlaczego faza eksperymentalna zarządzania energią dobiegła końca?
MŚP z branży przemysłowej stoją w obliczu zmiany paradygmatu: rosnące koszty energii, bardziej rygorystyczne przepisy ESG i nowe wymogi w ustawie o łańcuchu dostaw zmuszają firmy do podjęcia działań. Niemniej jednak, jeśli chodzi o sztuczną inteligencję w branży energetycznej, wiele firm wciąż tkwi w fazie "wypróbuję to".
Liczby mówią same za siebie: wykorzystanie sztucznej inteligencji może zwiększyć produktywność w przemyśle wytwórczym o 7,8%. W zarządzaniu energią oznacza to nie tylko oszczędności kosztów, ale także znaczną redukcję emisji CO2. Badanie pokazuje jednak, że 52 procent małych i średnich firm wciąż znajduje się w fazie eksperymentalnej.
Musi się to zmienić, jeśli MŚP chcą pozostać konkurencyjne. Wymagane jest strategiczne podejście, zwłaszcza jeśli chodzi o zarządzanie energią oparte na sztucznej inteligencji. Udane wdrożenie AI w MŚP pokazuje, jak można to zrobić.
Webcast
Dowiedz się, jak skutecznie powiązać dane energetyczne i ERP, aby nie tylko obniżyć koszty, ale także precyzyjnie obliczyć ślad węglowy Twojego produktu (CFP).
Jak można wykorzystać sztuczną inteligencję w zarządzaniu energią?
Od marnotrawstwa energii do inteligentnego wykorzystania zasobów
Skuteczne zarządzanie energią oparte na sztucznej inteligencji zaczyna się od uświadomienia sobie, że nikt nie zna zużycia energii w firmie lepiej niż same wyspecjalizowane działy. Mają one suwerenność w zakresie danych i dokładnie wiedzą, gdzie znajdują się najwięksi konsumenci energii i które procesy działają nieefektywnie.
Początkowy sceptycyzm zespołów szybko ustępuje miejsca entuzjazmowi, gdy widoczne stają się konkretne usprawnienia. Decydującym czynnikiem jest demistyfikacja technologii poprzez namacalne sukcesy w codziennej pracy.
Zrównoważony rozwój oparty na danych dzięki analizie danych w zarządzaniu energią
Skuteczne wykorzystanie sztucznej inteligencji w zarządzaniu energią zależy od systematycznego wykorzystywania danych energetycznych. Dane te są często ukryte w codziennych procesach produkcyjnych wyspecjalizowanych działów. Wiedza pracowników na temat zachowania zakładu i wzorców zużycia stanowi podstawę udanych zastosowań sztucznej inteligencji.
Jakie konkretne korzyści przynosi sztuczna inteligencja, jeśli chodzi o zrównoważony rozwój?
Zarządzanie CO2 oparte na sztucznej inteligencji
Precyzyjnie obliczając swój ślad węglowy, firmy mogą w pełni zrozumieć wpływ swoich procesów na środowisko. Rozwiązania w zakresie efektywności energetycznej oparte na sztucznej inteligencji mogą analizować i optymalizować zarówno korporacyjny ślad węglowy (CCF), jak i ślad węglowy produktu (CFP) w czasie rzeczywistym.
Nowoczesne systemy AI identyfikują największych konsumentów energii i nieprawidłowości w parku maszynowym poprzez bezpośredni dostęp do danych dotyczących zużycia energii. Daje to firmom pełną przejrzystość zużycia energii na każdym etapie pracy.
Inteligentne planowanie i kontrola zużycia energii
Systemy wspierane przez sztuczną inteligencję analizują historyczne dane dotyczące zużycia energii i na tej podstawie tworzą precyzyjne prognozy przyszłego zapotrzebowania na energię. Uwzględniane są wahania sezonowe, szczyty produkcyjne i czynniki zewnętrzne, takie jak dane pogodowe. Rezultatem są zoptymalizowane strategie pozyskiwania energii i bardziej wydajna dystrybucja obciążenia.
W jaki sposób sztuczna inteligencja uzupełnia tradycyjne zarządzanie energią?
Technologie AI wykraczają poza zarządzanie energią i optymalizują również inne obszary firmy. Jak pokazuje AI w produkcji, inteligentne sieci tworzą nowe synergie między produkcją a zrównoważonym rozwojem.
Jak udaje się wdrożyć strategię?
Procedura krok po kroku dla skutecznej sztucznej inteligencji w zarządzaniu energią
1. audyt energetyczny i analiza danych
- Dokładna inwentaryzacja zużycia energii
- Identyfikacja dostępnych źródeł danych
- Ocena największego potencjału optymalizacji
- Analiza jakości danych
2. faza pilotażowa z natychmiastowymi sukcesami
- Zdobycie wstępnego doświadczenia z systemami zarządzania energią opartymi na sztucznej inteligencji
- Płynna integracja z istniejącymi systemami
- Ochrona bieżących operacji
3. Integracja danych w celu całościowego zarządzania energią
- Integracja różnych źródeł danych
- Łączenie systemów produkcyjnych z systemami zarządzania budynkami
- Integracja danych pogodowych w celu inteligentnej optymalizacji zużycia energii
4. skalowanie w zależności od wielkości firmy
- Małe firmy: Standardowe rozwiązania oparte na chmurze przy minimalnych kosztach inwestycji
- Średnie firmy: Opracowanie mapy drogowej AI do systematycznego wdrażania
- Duże firmy średniej wielkości: Koordynacja w wielu lokalizacjach
Co to oznacza dla przyszłości?
Redukcja emisji CO2 dzięki sztucznej inteligencji jako przewaga konkurencyjna
Systematyczne wykorzystywanie sztucznej inteligencji w zarządzaniu energią stanowi punkt zwrotny dla firm każdej wielkości. Pytanie "czy" jest już nieaktualne; teraz pozostaje tylko pytanie "jak" je wdrożyć. Technologia jest dojrzała i ekonomiczna - zwłaszcza w czasach rosnących kosztów energii i bardziej rygorystycznych wymogów w zakresie zrównoważonego rozwoju.
Zaplanuj spotkanie z ekspertem AI!
Umów się na rozmowę online i poznaj ofertę Proalpha.
Grzegorz Wikierski, Head of Sales Poland, odpowie na Twoje pytania.
