Cyfryzacja i nowe technologie

Sektora energetyki i użyteczności publicznej stają w obliczu rosnącej złożoności, wymogów regulacyjnych oraz coraz wyższych oczekiwań dotyczących niezawodności i efektywności. Zarządzanie systemami energetycznymi czy utrzymanie kluczowej infrastruktury wodnej to nieustanne wyzwania związane z kontrolą wydajności i kosztów. Dzięki wysokiej jakości danym, technologie AI – takie jak uczenie maszynowe i analityka zaawansowana – umożliwiają predykcyjne utrzymanie ruchu, prognozowanie popytu, inteligentne zarządzanie zasobami i wiele więcej. To potężne narzędzie, które pozwala poprawić efektywność, zminimalizować ryzyko i odkryć nową wartość w operacjach, jak twierdzi Artur Mroczkowski z Etteplan.

Czym różnią się platformy danych i AI Azure oraz Fabric? Przyjrzyjmy się temu z przymrurzeniem oka: porównajmy kamper Fabric z domem wakacyjnym i samochodem Azure.

Firmy, które pragną osiągnąć efektywność i korzyści biznesowe dzięki sztucznej inteligencji, muszą najpierw ocenić dojrzałość swoich danych. Bez odpowiedniej dostępności, przystępności i jakości danych, projekty AI napotkają trudności i rozczarowujące wyniki. AI jest tak silne, jak dane, które je zasilają.

Większość firm przemysłowych dysponuje ogromną ilością danych. Ciągły napływ informacji zasila systemy operacyjne, takie jak ERP, MES oraz SCADA, które pełnią określone role w architekturze przedsiębiorstwa. Jednak, jak zauważa Matti Partanen z Etteplan, przedsiębiorstwa tracą szanse na przekształcenie danych operacyjnych w wartościowe informacje, co jednocześnie zwiększyłoby ich oparcie na danych i AI. Choć wiele projektów AI rusza, niewiele z nich trafia do produkcji. Jakie są najlepsze kierunki rozwoju?

Firmy z branży produkcyjnej, procesowej oraz sektora energetycznego stają przed rosnącymi wyzwaniami w optymalizacji swoich działań i podejmowaniu decyzji. Na szczęście dysponują ogromnym zbiorem danych, które mogą pomóc w rozwiązaniu tych problemów. W tym artykule przedstawiamy 5 sposobów, w jakie sztuczna inteligencja przemysłowa oraz dedykowani agenci AI mogą wspierać firmy w osiąganiu kluczowych celów biznesowych.

Nadchodzące regulacje unijne obligują branże do dokładnej analizy ich wpływu na klimat i środowisko. To może wydawać się wyzwaniem, ale elastyczna firma z solidnym procesem R&D może skutecznie dostosować się do wymogów zrównoważonego rozwoju. Wykorzystanie LCA wspomaganego sztuczną inteligencją otwiera nowe możliwości.

W dzisiejszym dynamicznym środowisku biznesowym firmy są pod stałą presją rozwoju innowacji, usprawniania operacji i szybkiego dostosowywania się do zmian rynkowych. Outsourcing R&D stał się kluczową strategią, oferującą liczne korzyści, które otwierają nowe możliwości. Jak sztuczna inteligencja wpłynie na R&D w nadchodzących latach i dlaczego projektowanie modułowe jest kluczowe dla skutecznego outsourcingu?

W obliczu dynamicznego wzrostu rynku smart meteringu, zintegrowane zarządzanie cyklem życia mierników staje się kluczowe dla firm mierzących się z nowymi wyzwaniami.

W ciągu ostatnich 10-15 lat świat energetyki przeszedł znaczące zmiany, przechodząc od scentralizowanego modelu dominacji korporacji do zdecentralizowanego, w którym prosumenci odgrywają istotną rolę. Dziś proces wytwarzania energii stał się znacznie bardziej złożony ze względu na mnogość różnego rodzaju aktywów wytwarzających energię – od tradycyjnych, napędzanych paliwem stałym, po nowoczesne odnawialne źródła. Co więcej, indywidualni prosumenci, a także mniejsze przedsiębiorstwa, produkują energię i wprowadzają ją do sieci. Jak efektywnie zarządzać energią w tym nowym paradygmacie?