전력산업의 인공지능 발전 현황

이제 인류가 가정과 기업에 전기를 공급한 지 140주년이 됩니다. 전력 산업은 성장하여 사람들의 일과 생활에서 가장 중요한 서비스 중 하나가 되었습니다. 그러나 업계는 현재 독특한 과제에 직면해 있으며, 이는 이전 비즈니스 모델이 바뀔 것임을 의미합니다.

이러한 과제에는 2021년 11월 제26차 유엔 기후 변화 회의에서 강조된 발전 분야의 지속 가능성에 대한 실질적인 필요성이 포함됩니다. 전 세계 국가들은 에너지 공급을 탈탄소화하기로 약속했으며 앞으로 태양광 발전과 풍력 발전을 적극적으로 장려하겠다는 약속을 재확인했습니다.

이는 전 세계적으로 규제가 엄격한 전력 산업에 큰 영향을 미치며, 규제 프레임워크 요구 사항을 준수하지 않으면 전력이 공급되지 않을 경우 벌금이 부과되고 평판이 훼손될 위험이 있습니다. 화석 연료에서 지속 가능한 에너지 생산으로의 전환은 예측하기 어려운 방법을 사용할 때 신중하게 관리되어야 합니다.

치솟는 에너지 가격은 전 세계 전력 공급업체에도 부정적인 영향을 미쳤으며, 많은 전력 공급업체가 운영을 중단해야 했습니다. 결과적으로, 기존 전력 공급업체는 거의 하룻밤 사이에 수천 명의 신규 고객을 확보해야 했고, 이로 인해 작업자와 전력 시스템 모두에 엄청난 부담이 가해졌습니다.

기존 기술로 인한 문제

이로 인해 기존 IT 시스템을 사용하는 사람들에게 문제가 발생했습니다. 전력 산업이 노후화된 인프라를 업데이트하고 개조하는 데 어려움을 겪고 있는 것처럼, 관련 기술과 전문 지식의 부족 현상이 커지면서 IT 플랫폼을 업그레이드하기 위한 투자를 찾기가 어렵습니다.

따라서 스마트 미터링과 같은 계획은 비용을 절감하고 효율성을 높여 이점을 제공해야 하지만, 실제로 수집된 방대한 양의 데이터는 미래의 에너지 소비를 실시간으로 예측하는 등 의미 있는 방식으로 관리하고 분석하기 어렵습니다.

일부 소비자의 선택권을 잃게 만든 에너지 가격 위기에도 불구하고, 탁월한 수준의 고객 서비스를 제공하는 것은 고객 이탈을 줄이고 시장 점유율을 높이는 핵심 요소입니다. 이는 고객 계약 및 서비스 제공, 에너지 공급 문제 해결 모두에 적용됩니다.

기존 IT 시스템에서는 고객 지원에 필요한 정보 컨택 센터 직원이 서로 다른 시스템에 배치되는 경우가 많습니다. 사람은 이러한 시스템 사이의 커넥터로 사용되어 주소 변경, 청구 또는 오류 수정 계획과 같은 프로세스에서 마찰을 일으킵니다.

그렇다면, 규제 요구 사항을 충족하고 고객 만족을 유지하면서 주주를 위한 가치를 창출해야 하는 상황에서 전력 회사는 어떻게 기존 IT 시스템을 대대적으로 교체하는 대신 프로세스를 조정하고 운영 관리에 보다 데이터 중심적인 접근 방식을 채택할 수 있을까요?

지능형 자동화 및 인공 지능 도입

한 가지 대답은 전력 산업의 운영 방식을 변화시키기 위해 설계된 기술의 융합인 지능형 자동화(IA) 및 인공 지능(AI) 기술의 채택에 있습니다. 지속 가능한 전력 생산 및 유통의 거의 모든 측면에 지능형 자동화(IA)와 인공 지능(AI)을 적용하는 글로벌 산업이 떠오르고 있으며, 대기업에서는 실질적인 변화를 제공하기 위해 자동화 플랫폼을 채택하고 있습니다.

전력 회사와 협력하면서 자동화와 인공 지능이 분명한 이점을 가져올 수 있는 일부 영역을 확인했습니다.

(1) 고객 경험 – 유틸리티 회사는 고객 경험(CX) 점수에 큰 영향을 받을 수 있습니다. 이로 인해 규제 기관은 매년 막대한 인센티브/벌금을 부과하게 될 수 있으며, 이는 잘 관리되지 않으면 고통스러운 경험이 될 수 있습니다. 고객 관계 관리(CRM)와 청구 시스템을 통합함으로써 유틸리티는 고객 상담원에게 복잡한 시스템과 여러 데이터 소스를 남겨두는 일을 피할 수 있습니다. 그리고 디지털 작업자는 고객에 대한 단일 보기로 데이터를 추출하는 힘든 작업을 수행할 수 있습니다.

(2) 레거시 인프라 – 많은 기업이 직면한 현실은 기본 디지털 환경이 오래된 것과 새로운 것이 혼합되어 있으며 이 두 가지를 하나로 묶을 수 있는 능력을 갖추는 것이 중요하다는 것입니다. 수십 년 된 고객 IT 시스템에서 정보를 얻어 현대 인력 관리 시스템에 통합하는 작업은 여전히 ​​작업자가 한 시스템에서 다른 시스템으로 잘라내어 붙여넣는 방식으로 수행됩니다. 이것만으로도 운영 대응 팀의 효율성을 높일 수 있는 풍부한 개선 사항을 제공합니다. 또한 대부분의 전화가 비즈니스 및 서비스 문제에 관한 것이므로 응답자가 더 많은 스트레스에 직면하는 고객과의 토론에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

(3) 환경 보고 – 이는 기후 의제와 일치하지만 오염 및 효율적인 에너지 생산에 대한 규제 목표에 대한 성과 보고와 같은 측정항목도 포함합니다. 이러한 보고는 당일 모니터링 및 대응을 관리하여 대상에 대한 정확한 보고를 제공할 수 있는 자동화 시스템을 지원하는 데 매우 중요합니다.

(4) 지능형 시스템 – 27개 EU 회원국이 지능형 시스템으로 전환해야 한다는 요구 사항으로 인해 복잡성이 더욱 가중됩니다. 모든 에너지 공급자는 스스로 수행하거나 아웃소싱한다는 목표를 가지고 있습니다. 에너지 공급업체 시스템과 설치업체 간의 상호 작용은 자동화(IA)와 인공 지능(AI)이 개선하는 데 도움이 될 수 있는 수많은 중복 및 액세스 문제로 인해 복잡합니다.

(5) 플랜트 유지 관리 최적화 – 노후화된 발전 및 배전 인프라는 선진국의 유틸리티 회사가 직면한 가장 큰 과제 중 일부입니다. 이는 최종 사용자에게 안정적이고 비용 효율적이며 "미래 보장형" 서비스를 제공하는 능력에 큰 영향을 미칩니다. 경우에 따라 이러한 공급자는 30년이 넘은 발전 장비를 사용하고 예측 유지 관리와 같은 워크플로에 IoT, 지능형 자동화(IA) 및 인공 지능(AI)을 구현하여 활용도를 극대화하려고 합니다. 이곳은 대형 장비의 센서가 SCADA 시스템에 데이터를 제공하는 곳이며, IoT, 인공지능, 스마트 자동화 플랫폼은 고장 가능성을 판단하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 데이터를 기반으로 현장 서비스 요청을 자동으로 예약하고 기술자가 오류가 발생하기 전에 수리함으로써 서비스 수명을 연장하고 비용을 절감하며 효율성을 높일 수 있습니다.

(6) 기후 변화 – 거의 모든 공급업체는 특정 기간 내에 순배출 제로를 달성하려는 목표를 가지고 있습니다. RPA(로봇 프로세스 자동화), 고급 분석 및 인공 지능을 사용하면 기후 변화 목표를 달성하고 깨끗하고 저렴하며 신뢰할 수 있는 물에 대한 수요 증가를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 San Diego Gas and Electric은 센서 데이터와 위성 기상 데이터를 사용하여 산불을 예방합니다. 또 다른 예는 드론을 사용하여 전력 인프라 및 태양열 발전소 검사를 수행하고, 컴퓨터 비전을 사용하여 디지털 작업자가 데이터를 수집하고 분석하고 차선책을 실행하는 이상 현상을 감지하는 것입니다.

채택 장벽 제거

지능형 자동화(IA)와 인공 지능(AI)이 전력 산업에 가져올 수 있는 이점을 고려할 때 일부 부문에서 여전히 관련 기술을 활용하는 것을 꺼리는 이유는 무엇입니까? 고객 온보딩 감소, 엔지니어 일정 자동화, 프로세스 처리를 위한 원활한 변경 등 결과를 측정하는 기업과 지능형 자동화(IA) 및 인공 지능을 채택하기 위한 의미 있는 조치를 아직 취하지 않은 기타 기업( AI) 기술.

경험상 사용 장벽은 기술적, 예산적 요인보다는 문화적 요인인 경향이 있습니다. 새로운 기술을 사용하려면 고위 리더십 팀과 사업부뿐만 아니라 IT 팀의 동의가 필요합니다. 최고의 결과는 일회성 임시 프로젝트가 아닌 지속적인 변화 프로그램에서 나옵니다.

또 다른 과제는 경쟁이 치열한 업계에서 운영되는 기업이 지능형 자동화(IA) 및 인공 지능(AI) 계획 모범 사례와 측정 가능한 결과를 공유하려고 하지 않을 수 있다는 것입니다. 비즈니스 경쟁이 치열한 산업에서는 공동의 통합적인 디지털 혁신을 달성하기가 어렵습니다.

마지막으로, 너무 많은 일자리가 근로자에서 디지털 기술로 이전되면 유틸리티는 필수 서비스에 대한 통제권을 잃을 것을 두려워할 수 있습니다. 그러나 많은 유틸리티가 발견한 것처럼 디지털 기술은 인간 작업자보다 더 높은 생산성, 정확성, 안전성 및 속도로 24시간 내내 작동할 수 있습니다.

1882년 최초의 발전소가 개통된 이후 전력 산업은 많은 발전을 이루었습니다. 그러나 기후 변화, 노후화된 인프라 및 노후화된 레거시 시스템으로 인해 우리는 지능형 자동화 및 인공 지능을 기반으로 구축된 스마트 기술 플랫폼의 채택을 포함하여 다양한 기술과 접근 방식을 채택해야 하는 변곡점에 도달했습니다.

위 내용은 전력산업의 인공지능 발전 현황의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!