Digitalisering och ny teknik

Energisektorn och försörjningsindustrin står inför ökande komplexitet, strikta regler och växande krav på pålitlighet och effektivitet. Utmaningar som att hantera distribuerade energisystem och underhålla kritisk vatteninfrastruktur är ständigt närvarande. Genom att använda högkvalitativ data möjliggör AI-teknologier som maskininlärning och avancerad analys prediktivt underhåll, efterfrågeprognoser och smart tillgångshantering. Dessa funktioner erbjuder en kraftfull möjlighet att förbättra effektiviteten, minska risker och skapa nytt värde i verksamheten, enligt Artur Mroczkowski från Etteplan.

Många industrier har gott om data. Informationsflödet till operativa system som ERP, MES och SCADA är konstant. Trots detta påpekar Etteplans Matti Partanen att företag missar möjligheter att göra operativ data handlingskraftig och därigenom skapa affärsvärde och bli mer datadrivna och AI-drivna. AI-piloter inleds, men få lösningar når produktionsstadiet. Vad är rätt väg framåt?

Företag inom tillverknings- och processindustrierna, samt energisektorn, står inför växande utmaningar när det gäller att optimera sina processer, operationer och beslutsfattande. Lyckligtvis har de även tillgång till en guldgruva av data som kan hjälpa till att lösa dessa problem. Den här artikeln presenterar fem sätt som industriell AI och skräddarsydda AI-agenter kan stödja företag i att nå sina viktigaste affärsmål.

För företag som vill uppnå AI-drivna effektivitet och affärsresultat är det avgörande att först bedöma sin datamognad. Utan tillräcklig tillgång, tillgänglighet och kvalitet på data kommer AI-projekt att stöta på svårigheter och otillfredsställande resultat. AI:s styrka beror helt på den data som matar den.

Vad är skillnaden mellan Azure och Fabric, två plattformar för data och AI? Låt oss göra en lekfull jämförelse: Fabric-husbilen vs. Azure-semestervillan med tillhörande hyrbil.

I takt med den snabba expansionen av marknaden för smarta mätare blir integrerad livscykelhantering avgörande för företag som ställs inför nya utmaningar.

Under det senaste decenniet har energilandskapet genomgått en dramatisk förändring. Vi har gått från en centraliserad modell, dominerad av stora företag, till en decentraliserad struktur där prosumenter spelar en avgörande roll. Idag har energiproduktionen blivit mer komplex med en mängd olika energikällor, från traditionella fossila bränslen till moderna förnybara alternativ. Både individer och mindre företag producerar nu energi och matar in den i elnätet. Hur navigerar vi energihanteringen i detta nya paradigm?

I dagens snabba affärsvärld pressas företag ständigt att innovera, effektivisera sina processer och snabbt anpassa sig till förändrade marknadsförhållanden. Att outsourca forskning och utveckling (FoU) har blivit en central strategi som erbjuder många fördelar och förbättrade möjligheter. Men hur påverkar AI FoU framöver, och varför är modulär design den framgångsrika metoden för effektiv outsourcing?

De nya taxonomireglerna från EU kräver att industrier noggrant analyserar sin klimat- och miljöpåverkan. Detta kan verka utmanande och väcka oro. Men ett agilt företag med en mogen FoU-process kan förbli lugnt och anpassa sig till hållbarhetskraven. Att utföra livscykelbedömningar med hjälp av AI är också lönsamt.