Heim > Artikel > Technologie-Peripheriegeräte > Der Entwicklungsstand der künstlichen Intelligenz in der Energiewirtschaft
Es ist nun der 140. Jahrestag der Stromversorgung von Haushalten und Unternehmen seit der ersten Nutzung durch den Menschen. Die Elektrizitätswirtschaft ist gewachsen und hat sich zu einer der wichtigsten Dienstleistungen in der Arbeit und im Leben der Menschen entwickelt. Allerdings steht die Branche derzeit auch vor einzigartigen Herausforderungen, die dazu führen, dass sich ihr bisheriges Geschäftsmodell ändern wird.
Zu diesen Herausforderungen gehört der tatsächliche Bedarf an Nachhaltigkeit bei der Stromerzeugung, der auf der 26. Klimakonferenz der Vereinten Nationen im November 2021 hervorgehoben wurde. Länder auf der ganzen Welt haben sich zur Dekarbonisierung ihrer Energieversorgung verpflichtet und ihre Entschlossenheit bekräftigt, künftig Solar- und Windenergie energisch zu fördern.
Dies hat enorme Auswirkungen auf die stark regulierte Elektrizitätsindustrie der Welt, die mit Geldstrafen und Reputationsrisiken rechnen muss, wenn sie nicht wie gesetzlich vorgeschrieben Strom liefert. Der Übergang von fossilen Brennstoffen zu einer nachhaltigen Energieerzeugung muss sorgfältig gesteuert werden, wobei weniger vorhersehbare Methoden zum Einsatz kommen.
Die steigenden Energiepreise haben sich auch negativ auf Stromversorger auf der ganzen Welt ausgewirkt, da viele ihren Betrieb schließen mussten. Dies hatte zur Folge, dass etablierte Stromanbieter fast über Nacht Tausende neue Kunden gewinnen mussten, was einen enormen Druck sowohl auf die Arbeitnehmer als auch auf das Stromsystem ausübte.
Dies hat zu Problemen mit veralteten IT-Systemen geführt. Während die Energiewirtschaft Schwierigkeiten hat, die veraltete Infrastruktur zu aktualisieren und nachzurüsten, ist es aufgrund des wachsenden Mangels an entsprechenden Fähigkeiten und Fachkenntnissen schwierig, Investitionen für die Modernisierung von IT-Plattformen zu finden.
Während Initiativen wie Smart Metering Vorteile durch Kostensenkung und Effizienzsteigerung bringen sollten, ist es in der Praxis schwierig, die riesigen Datenmengen, die gesammelt werden, auf sinnvolle Weise, beispielsweise in Echtzeit, zu verwalten und zu analysieren prognostiziert den zukünftigen Energieverbrauch.
Während einige Verbraucher angesichts der Energiepreiskrise keine Wahl haben, ist die Bereitstellung eines hervorragenden Kundendienstes ein Schlüsselfaktor für die Reduzierung der Kundenabwanderung und die Gewinnung von Marktanteilen. Dies gilt sowohl für die Vertragsabwicklung und Betreuung von Kunden als auch für die Lösung von Energieversorgungsproblemen.
Herkömmliche IT-Systeme führen dazu, dass die Informationen, die Contact-Center-Mitarbeiter zur Kundenbetreuung benötigen, oft in unterschiedlichen Systemen gespeichert sind. Menschen werden als Verbindungselemente zwischen diesen Systemen eingesetzt und sorgen für Reibungsverluste bei Prozessen wie Adressänderungen, Abrechnung oder Fehlerbehebungsplanung.
Angesichts der Notwendigkeit, Mehrwert für die Aktionäre zu schaffen und gleichzeitig regulatorische Anforderungen zu erfüllen und die Kunden zufrieden zu stellen, stellt sich die Frage: Wie können Energieversorger ihre Prozesse anpassen und einen stärker datengesteuerten Ansatz für die Verwaltung ihrer Geschäfte übernehmen, anstatt große- maßstabsgetreuer Ersatz des ursprünglichen IT-Systems?
Eine Antwort liegt in der Einführung intelligenter Automatisierung (IA) und künstlicher Intelligenz (KI)-Technologie. Dabei handelt es sich um eine Konvergenz von Technologien, die die Arbeitsweise der Elektrizitätswirtschaft verändern sollen. Es entsteht eine globale Industrie, die intelligente Automatisierung (IA) und künstliche Intelligenz (KI) auf nahezu jeden Aspekt der nachhaltigen Stromerzeugung und -verteilung anwendet, wobei große Unternehmen Automatisierungsplattformen einführen, um echte Veränderungen herbeizuführen.
In Zusammenarbeit mit Energieversorgern konnten einige Bereiche identifiziert werden, in denen Automatisierung und künstliche Intelligenz klare Vorteile bringen würden.
(1) Kundenerfahrung – Versorgungsunternehmen können stark von Kundenerfahrungswerten (CX) beeinflusst werden. Dies könnte dazu führen, dass die Regulierungsbehörden jedes Jahr enorme Anreize/Strafen verhängen, was eine schmerzhafte Erfahrung sein kann, wenn es nicht gut gehandhabt wird. Durch die Integration von Customer-Relationship-Management- (CRM) und Abrechnungssystemen können Versorgungsunternehmen vermeiden, dass Kundenagenten mit komplexen Systemen und mehreren Datenquellen konfrontiert werden. Und Digital Worker können die schwere Arbeit übernehmen, Daten in eine einzige Sicht auf den Kunden zu extrahieren.
(2) Legacy-Infrastruktur – Die Realität vieler Unternehmen ist, dass ihre zugrunde liegende digitale Umgebung eine Kombination aus Alt und Neu ist und über die Infrastruktur verfügt, um beides zu vereinen Gemeinsam Können ist der Schlüssel. Das Abrufen von Informationen aus jahrzehntealten Kunden-IT-Systemen zur Integration in moderne Workforce-Management-Systeme erfolgt immer noch zu einem gewissen Grad durch das Kopieren und Einfügen von Informationen von einem System in ein anderes. Dies allein bietet eine Fülle von Verbesserungen, die dazu beitragen können, dass Einsatzteams effizienter werden. Dadurch können diese Mitarbeiter auch mehr Zeit in Gespräche mit Kunden investieren, die oft mehr Stress ausgesetzt sind, da es sich bei den meisten Anrufen um geschäftliche und dienstleistungsbezogene Probleme handelt.
(3) Umweltberichterstattung – Diese steht im Einklang mit der Klimaagenda, umfasst aber auch Kennzahlen wie die Leistungsberichterstattung rund um regulatorische Ziele für Umweltverschmutzung und effiziente Energieproduktion. Diese Art der Berichterstattung ist von entscheidender Bedeutung und unterstützt automatisierte Systeme, die die Überwachung und Reaktion am selben Tag verwalten können, um genaue Berichte zum Ziel bereitzustellen.
(4) Intelligente Systeme – Die Anforderung an die 27 EU-Mitgliedstaaten, auf intelligente Systeme umzusteigen, erhöht die Komplexität zusätzlich. Jeder Energieversorger hat ein Ziel, das er selbst übernimmt oder auslagert. Die Interaktionen zwischen Energieversorgersystemen und Installateuren sind komplex und weisen zahlreiche Duplizierungs- und Zugriffsprobleme auf, die durch Automatisierung (IA) und künstliche Intelligenz (KI) verbessert werden können.
(5) Anlagenwartung optimieren – Alternde Erzeugungs- und Verteilungsinfrastrukturen gehören zu den größten Herausforderungen für Versorgungsunternehmen in Industrieländern. Dies hat enorme Auswirkungen auf ihre Fähigkeit, ihren Endbenutzern zuverlässige, kostengünstige und „zukunftssichere“ Dienste bereitzustellen. In einigen Fällen verwenden diese Lieferanten Stromerzeugungsanlagen, die mehr als 30 Jahre alt sind, und versuchen, deren Nutzung durch die Implementierung von IoT, intelligenter Automatisierung (IA) und künstlicher Intelligenz (KI) rund um Arbeitsabläufe wie die vorausschauende Wartung zu maximieren. Hier liefern Sensoren an großen Geräten Daten an SCADA-Systeme, und IoT, künstliche Intelligenz und intelligente Automatisierungsplattformen können dabei helfen, die Wahrscheinlichkeit eines Ausfalls zu bestimmen. Basierend auf diesen Daten können Außendienstanfragen automatisch geplant und Techniker repariert werden, bevor es zu Ausfällen kommt, wodurch die Lebensdauer verlängert, Kosten gesenkt und die Effizienz gesteigert werden.
(6) Klimawandel – Fast alle Lieferanten haben das Ziel, innerhalb eines bestimmten Zeitraums Netto-Null-Emissionen zu erreichen. Der Einsatz von robotergestützter Prozessautomatisierung (RPA), fortschrittlicher Analytik und künstlicher Intelligenz kann dazu beitragen, die Klimaschutzziele und den wachsenden Bedarf an sauberem, erschwinglichem und zuverlässigem Wasser zu erreichen. San Diego Gas and Electric nutzt beispielsweise Sensordaten sowie Satellitenwetterdaten, um Waldbrände zu verhindern. Ein weiteres Beispiel ist der Einsatz von Drohnen zur Inspektion von Energieinfrastrukturen und Solarparks sowie der Einsatz von Computer Vision zur Erkennung von Anomalien, bei denen Digital Worker Daten sammeln, analysieren und die nächstbeste Aktion ausführen.
Angesichts der Vorteile, die intelligente Automatisierung (IA) und künstliche Intelligenz (KI) für die Energiebranche mit sich bringen können, stellt sich die Frage: Warum gibt es in manchen Kreisen immer noch Zurückhaltung bei der Einführung verwandter Technologien? Für alle, die die ersten Vorteile nutzen Mover-Vorteil und das Erkennen des Potenzials Unternehmen, die Ergebnisse messen, wie z. B. reduziertes Kunden-Onboarding, automatisierte Ingenieurplanung und reibungslose Änderungen an Prozessen, und andere, die noch keine sinnvollen Schritte zur Einführung intelligenter Automatisierung (IA) und künstlicher Intelligenz (KI) unternommen haben ) Technologien.
Erfahrungsgemäß sind Nutzungsbarrieren eher kultureller als technischer und budgetärer Natur. Der Einsatz neuer Technologien erfordert die Zustimmung nicht nur des Führungsteams und der Geschäftsbereiche, sondern auch des IT-Teams: Die besten Ergebnisse werden durch laufende Änderungsprogramme und nicht nur durch einmalige Ad-hoc-Projekte erzielt.
Eine weitere Herausforderung besteht darin, dass Unternehmen, die in hart umkämpften Branchen tätig sind, möglicherweise nicht bereit sind, ihre Best Practices und messbaren Ergebnisse für die Planung von intelligenter Automatisierung (IA) und künstlicher Intelligenz (KI) zu teilen. In Branchen mit starkem geschäftlichen Wettbewerb ist es schwierig, eine gemeinsame und integrierte digitale Transformation zu erreichen.
Schließlich könnten Versorgungsunternehmen befürchten, die Kontrolle über wesentliche Dienste zu verlieren, wenn zu viele Arbeitsplätze von Arbeitnehmern auf digitale Technologie verlagert werden. Viele Versorgungsunternehmen stellen jedoch fest, dass digitale Technologie rund um die Uhr produktiver, präziser, sicherer und schneller arbeiten kann als menschliche Arbeiter.
Seit der Eröffnung des ersten Kraftwerks im Jahr 1882 hat die Energiewirtschaft einen langen Weg zurückgelegt. Doch aufgrund des Klimawandels, der Infrastruktur und alternder Altsysteme haben wir nun einen Wendepunkt erreicht, an dem wir mit der Einführung verschiedener Technologien und Ansätze beginnen müssen, einschließlich der Einführung intelligenter Technologieplattformen, die auf intelligenter Automatisierung und künstlicher Intelligenz basieren.
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