Επωφελούνται και μάλιστα συγκεκριμένα οι εταιρείες από τη χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης (ΑΙ). Αυτό είναι το αποτέλεσμα μιας μελέτης της θυγατρικής της PwC, Strategy&, η οποία διατέθηκε αποκλειστικά στην Handelsblatt.
Σύμφωνα με τη μελέτη, η ΑΙ έχει ήδη επιφέρει εξοικονόμηση κόστους άνω του 60%, αύξηση παραγωγικότητας άνω του 50% και αυξήσεις περιθωρίου κέρδους από δέκα έως 20% σε συγκεκριμένες περιπτώσεις χρήσης.
Ο συγγραφέας της μελέτης, Dirk Niemeier, λέει: «Για τη μελέτη μας, αξιολογήσαμε μελέτες, μελέτες περιπτώσεων και τη δική μας εμπειρία από έργα και μπορούμε να δούμε ότι η AI ήδη φέρνει σημαντικά οφέλη σε συγκεκριμένες εφαρμογές».
Η Strategy& έχει εντοπίσει αρκετούς τομείς στους οποίους η AI καθιστά τον ενεργειακό τομέα πιο κερδοφόρο. Η Handelsblatt έχει ερευνήσει πώς ακριβώς λειτουργεί αυτό και για ποιον, χρησιμοποιώντας συγκεκριμένα παραδείγματα.
- Ευφυής Προμήθεια Ενέργειας και Μείωση CO2
Πολλές εταιρείες που καταναλώνουν ενέργεια θα μπορούσαν να μειώσουν σημαντικά το ενεργειακό τους κόστος εάν είχαν καλύτερη κατανόηση της κατανάλωσής τους. Αυτό είναι δυνατό με την Τεχνητή Νοημοσύνη. Η νεοσύστατη εταιρεία Ecoplanet, για παράδειγμα, προσφέρει μία εφαρμογή. Η λύση της Ecoplanet παρακολουθεί την κατανάλωση ενέργειας των μηχανημάτων που λειτουργούν.
Ο ιδρυτής Henry Keppler αναφέρει έναν πελάτη με 250 τοποθεσίες στη Γερμανία. Ο πελάτης χρησιμοποίησε την Τεχνητή Νοημοσύνη της Ecoplanet για να δει πού η κατανάλωση ενέργειας ήταν ιδιαίτερα υψηλή στις τοποθεσίες της.
Ο Keppler λέει πως «η Τεχνητή Νοημοσύνη μας εντόπισε μια ελαττωματική επαγγελματική κουζίνα. Οι ηλεκτρικές εστίες εκεί ζεσταίνονταν υπερβολικά» Αυτό το πρόβλημα προκάλεσε πρόσθετο κόστος 30.000 ευρώ – μέχρι που το ανακάλυψε η Τεχνητή Νοημοσύνη.
Η κρίσιμη πτυχή είναι πως οι εταιρείες πληρώνουν όχι μόνο για την ποσότητα ηλεκτρικής ενέργειας που χρησιμοποιούν, αλλά και για τη μέγιστη ισχύ που απαιτούν — δηλαδή, για την εποχή του χρόνου που χρειάζονται ιδιαίτερα μεγάλη ποσότητα ηλεκτρικής ενέργειας ταυτόχρονα, ασκώντας έτσι πίεση στη σύνδεσή τους στο δίκτυο ηλεκτρικής ενέργειας.
Εάν ένας καταναλωτής, για παράδειγμα, προκαλέσει μια ελαττωματική κουζίνα να αυξήσει προσωρινά την κατανάλωση, ολόκληρη η σύμβαση ηλεκτρικής ενέργειας γίνεται πιο ακριβή.
Αυτά τα λεγόμενα φορτία αιχμής είναι μετρήσιμα ακόμη και χωρίς Τεχνητή Νοημοσύνη. Ωστόσο, η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να εντοπίσει πιο εύκολα από πού προέρχεται το φορτίο αιχμής. Ο Keppler λέει: «Ένας από τους βιομηχανικούς μας πελάτες αντιμετώπισε φορτίο αιχμής που προκλήθηκε από μια μονάδα ψύξης. Η Τεχνητή Νοημοσύνη μάντεψε σωστά ότι η μονάδα ψύξης προκαλούσε το φορτίο αιχμής επειδή έκανε ιδιαίτερα ζέστη έξω εκείνη την ημέρα». Ο πελάτης αντέδρασε και εξοικονόμησε 80.000 ευρώ.
Σύμφωνα με την Strategy&, η Τεχνητή Νοημοσύνη βοηθά επίσης τους παρόχους ενέργειας να βρουν πελάτες σε αυτόν τον τομέα. Σύμφωνα με τη μελέτη, η τεχνητή νοημοσύνη έχει ήδη βελτιώσει το ποσοστό επιτυχίας της απόκτησης πελατών έως και 30%, επειδή εντοπίζει συγκεκριμένα πελάτες που αναζητούν κατάλληλες λύσεις.
2. Εξυπνότερο Εμπόριο Ενέργειας
Η Strategy& έχει παρατηρήσει σημαντικά οφέλη από τη χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης στην εμπορία ενέργειας, όπως η ηλεκτρική ενέργεια και το φυσικό αέριο.
Η Τεχνητή Νοημοσύνη βελτιστοποιεί τους αλγόριθμους συναλλαγών. Αυτοί μπορούν να εντοπίσουν ευκαιρίες, να ενσωματώσουν ιστορικά δεδομένα και προβλέψεις και να έχουν πολύ μεγαλύτερη χωρητικότητα από έναν ανθρώπινο επενδυτή. Σύμφωνα με την εταιρεία συμβούλων, η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί επομένως να ενεργήσει πιο γρήγορα και να δημιουργήσει αποδόσεις που είναι πέντε έως δέκα τοις εκατό υψηλότερες από πριν.
Η Ecoplanet προσφέρει επίσης στους πελάτες λύσεις τεχνητής νοημοσύνης σε αυτόν τον τομέα για τη βελτίωση του χρονισμού του εμπορίου ενέργειας. Ο Keppler λέει: «Σήμερα, δεν είναι πλέον τόσο σημαντικό οι εταιρείες να καταναλώνουν όσο το δυνατόν λιγότερη ενέργεια, αλλά μάλλον να καταναλώνουν ενέργεια σε πιο ιδανικές χρονικές στιγμές». Άλλωστε, ορισμένες φορές, η φθηνή ενέργεια από ανανεώσιμες πηγές είναι διαθέσιμη σε αφθονία, ενώ άλλες φορές, διατίθεται μόνο ακριβή ενέργεια από άνθρακα.
Ο Keppler λέει πως «οι εταιρείες συχνά διατρέχουν τον κίνδυνο να αγοράσουν υπερβολική ενέργεια. Στη συνέχεια, αναγκάζονται να πουλήσουν τις πλεονάζουσες ποσότητες με ζημία».
Η Ecoplanet έχει αναπτύξει έναν αλγόριθμο που προστατεύει τις εταιρείες από τέτοιους κινδύνους. Πρόκειται για μια λύση μηχανικής μάθησης – ο όρος που χρησιμοποιείται για μοντέλα που μαθαίνουν από δεδομένα, αναγνωρίζουν μοτίβα και λαμβάνουν αποφάσεις. Ένα μεγάλο γλωσσικό μοντέλο βοηθά επίσης τους πελάτες με την υπηρεσία.
Αυτό σημαίνει: Για παράδειγμα, ένας πελάτης μπορεί να πει στην Τεχνητή Νοημοσύνη ότι μπορεί να χρειαστεί 10% λιγότερη ενέργεια τον επόμενο χρόνο και ενδιαφέρεται για ηλεκτρική ενέργεια από ορισμένες πηγές. Η Τεχνητή Νοημοσύνη στη συνέχεια μεταφράζει αυτό, έτσι ώστε ο αλγόριθμος να μπορεί να βρει μια ιδανική, κατάλληλη λύση αγοράς.
3. Υψηλότερα κέρδη για τους προμηθευτές ενέργειας
Σύμφωνα με τη μελέτη, οι φορείς εκμετάλλευσης σταθμών παραγωγής ενέργειας μπορούν να αυξήσουν τον εμπορικό χρόνο λειτουργίας και τα έσοδά τους κατά 5 έως 10% με την Τεχνητή Νοημοσύνη – και επίσης να αυξήσουν τα κέρδη τους κατά δύο έως τρία τοις εκατό μέσω πιο έξυπνου προγραμματισμού σταθμών παραγωγής ενέργειας.
Οι έξυπνες λύσεις χρησιμοποιούνται σε αυτόν τον τομέα για σχετικά μεγάλο χρονικό διάστημα. Ο Frédéric Godemel, Εκτελεστικός Αντιπρόεδρος Διαχείρισης Ενέργειας στον γαλλικό όμιλο ηλεκτρολόγων Schneider Electric, επισημαίνει ένα σύστημα που χρησιμοποιεί μηχανική μάθηση για τη δημιουργία προβλέψεων φορτίου και παραγωγής: «Με αυτό το σύστημα, οι προμηθευτές ενέργειας μπορούν να λειτουργούν πιο αξιόπιστα, οικονομικά αποδοτικά και βιώσιμα δίκτυα ηλεκτρικής ενέργειας».
Η τεχνολογία έχει ως στόχο να κάνει τις προβλέψεις πιο ακριβείς. Οι προμηθευτές ενέργειας μπορούν στη συνέχεια να προγραμματίσουν καλύτερα πόση ηλεκτρική ενέργεια πρέπει να διαθέσουν και πότε θα καλύψουν τη ζήτηση. Σύμφωνα με τον Godemel, αυτό θα εξοικονομήσει σε σταθμούς παραγωγής ενέργειας από ορυκτά καύσιμα και θα επιτρέψει τη χρήση περισσότερων γεννητριών ανανεώσιμης ενέργειας.
4. Προγνωστική Παρακολούθηση Δικτύου Ηλεκτρικής Ενέργειας
Η τεχνητή νοημοσύνη είναι ιδιαίτερα χρήσιμη στην παρακολούθηση των δικτύων ηλεκτρικής ενέργειας. Σύμφωνα με την Strategy&, σε όλες τις περιπτώσεις που είναι γνωστές στην εταιρεία συμβούλων, έχουν ήδη εξοικονομηθεί συνολικά 50.000 ώρες εργασίας και 10.000 ώρες πτήσης ελικοπτέρων ετησίως – που ισοδυναμούν με περισσότερα από 20 εκατομμύρια ευρώ.
Η ιδέα έχει ως εξής: Η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιεί εικόνες από δορυφόρους και drones, καθώς και μετεωρολογικά δεδομένα και συγκεκριμένα πρότυπα, για να εντοπίσει προβλήματα υποδομών νωρίς. Ο Godemel λέει πως «χρησιμοποιούμε την Τεχνητή Νοημοσύνη για την πρόβλεψη καταιγίδων: Προβλέπει τις ζημιές που προκαλούνται από έντονα καιρικά φαινόμενα και βοηθά τις εταιρείες κοινής ωφέλειας να συντονίζουν τις ομάδες αντιμετώπισης με στοχευμένο και έγκαιρο τρόπο».
Σύμφωνα με τον συγγραφέα της μελέτης Niemeier, η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί επίσης να βοηθήσει στην παροχή στους τεχνικούς έγκαιρων πληροφοριών σχετικά με το ποιο εξάρτημα είναι σπασμένο. Λέει: «Προς το παρόν, οι τεχνικοί συχνά ταξιδεύουν σε ένα εργοτάξιο δύο ή τρεις φορές επειδή πρέπει πρώτα να καταλάβουν τι συμβαίνει και στη συνέχεια δεν έχουν μαζί τους τα κατάλληλα ανταλλακτικά».
Η επαυξημένη πραγματικότητα – μια τεχνολογία που χρησιμοποιεί γυαλιά για την εμφάνιση βελτιωμένου περιεχομένου σε εικόνες ενός πραγματικού χώρου – μπορεί να βοηθήσει εδώ. Αυτό επιτρέπει την εξ αποστάσεως αναπαραγωγή και εξάσκηση σεναρίων.
5. Μείωση της κατανάλωσης ενέργειας σε κέντρα δεδομένων
Η Schneider Electric χρησιμοποιεί επίσης επικερδώς την Τεχνητή Νοημοσύνη σε συνεργασία με τον κατασκευαστή τσιπ Nvidia. Ο Godemel λέει πως «στα κέντρα δεδομένων – για παράδειγμα, με την Nvidia – καταφέραμε να μειώσουμε την κατανάλωση ενέργειας για ψύξη έως και 20 τοις εκατό». Για να το επιτύχουν αυτό, οι εταιρείες χρησιμοποίησαν εικονική μοντελοποίηση και δοκιμές, μειώνοντας έτσι τον χρόνο που απαιτείται για την κατασκευή νέων έργων κέντρων δεδομένων κατά περίπου 30 τοις εκατό.
6. Αυτοματοποιημένη εξυπηρέτηση πελατών
Η Strategy& παρατηρεί το μεγαλύτερο δυναμικό συγκεκριμένης εξοικονόμησης στην εξυπηρέτηση πελατών. Σύμφωνα με τον Niemeier, εάν οι πελάτες συνομιλήσουν με άρτια εκπαιδευμένα bots τεχνητής νοημοσύνης για να κάνουν ερωτήσεις, το 80 έως 90 τοις εκατό των προβλημάτων θα μπορούσε να επιλυθεί.
Αυτό βοηθάει, επειδή η έλλειψη εξειδικευμένου εργατικού δυναμικού δυσχεραίνει την πλήρωση θέσεων εργασίας. Το κόστος υποστήριξης πελατών θα μπορούσε να μειωθεί κατά 60 τοις εκατό.
Αυτή η εφαρμογή δεν αφορά συγκεκριμένα τον ενεργειακό τομέα. Ωστόσο, ο Niemeier λέει: «Η υποστήριξη πελατών αποτελεί σημαντικό ζήτημα στον ενεργειακό τομέα – και ως εκ τούτου προσφέρει επίσης σημαντικές δυνατότητες εξοικονόμησης κόστους».
Διαβάστε ακόμη
