Влияние передовых технологий AI, ML и IoT на энергетические и коммунальные компании
Развитие современных технологий связано с возможностью следующего шага роста производительности в решениях IoT для энергетических и коммунальных компаний. Наблюдается тенденция развития в коммунальном и энергетическом секторах. Но, большинство организаций терпят неудачу в своих инициативах так, как не до конца понимают развитие ИТ. Поэтому, ведущие компании, которые хотят идти в ногу со временем, следует осознавать важность гибкости и устойчивости при внедрении передовых технологий. Что и приведет к цифровой модели трансформации и оптимизирует бизнес-процессы.
Коммунальным и энергетическим компаниям следует пересмотреть свои бизнес-процессы, чтобы избежать возможных сбоев. Поэтому внедрение разработки программного обеспечения для энергетических компаний в процессы трансформации является выгодным решением. Но, также не стоит забывать, что на этот процесс влияет бизнес-среда, в которой они работают.
Основными свойствами ИИ являются понимание языка, обучение, а также способность мыслить и действовать. Комплекс процессов искусственного интеллекта включает в себя:
Сегодня технологии искусственного интеллекта начинают свой путь в электроэнергетике, но их применение быстро расширяется. ИИ трансформирует производство, передачу и потребление электроэнергии. Согласно прогнозам аналитиков, ожидается, что технологии искусственного интеллекта радикально изменят то, как мы производим, передаем и потребляем информацию. Он актуален для решения прогнозных задач в области ремонта, технического обслуживания оборудования и электроэнергетики. Искусственный интеллект в коммунальной и электроэнергетической промышленности развил несколько специфических областей.
Аутсорсинг разработки программного обеспечения для коммунальных компаний оказывает особое влияние на обычную структуру отрасли. Однако ИИ меняет подход, и теперь энергетический сектор использует новые методы сбора и хранения данных. Кроме того, он применяет передовые методы управления, основанные на передовых технологиях искусственного интеллекта. Интеллектуальное управление энергией требует большой обработки и усилий. Поэтому с помощью технологий искусственного интеллекта можно управлять огромными объемами данных с помощью оптимизированных решений. Они более экономичны как с точки зрения затрат, так и времени. Это помогает энергетическим и коммунальным компаниям стать более конкурентоспособными. Поскольку компаниям позволено выйти на новый уровень и получить новые знания, которые помогут изменить их деятельность.
Большинство коммунальных и энергетических компаний используют ИИ в качестве прогностического анализа для улучшения обслуживания клиентов, устранения устаревших процессов и обеспечения экономии энергии. Становится очевидным, что прогнозирование является одной из важных функций в энергетике и коммунальном хозяйстве. Компании наблюдают изменения спроса, загруженность и перебои в работе.
Энергетические и коммунальные компании должны быть осторожны с инфраструктурой при передаче и распределении электроэнергии. Потому, что это может привести к массовым отключениям и непредвиденным последствиям. Кроме того, ИИ можно использовать для предотвращения перегрузки инфраструктуры и прогнозирования потенциальных сбоев.
ML (машинное обучение) — это широко используемый метод реализации возможностей искусственного интеллекта. Машинное обучение основано на создании алгоритмов, которые обладают встроенной способностью распознавать закономерности при анализе больших наборов данных и использовать их для самообучения.
Разработка машинного обучения позволила работать и развиваться в соответствии с технологиями будущего. Большинство энергетических и коммунальных компаний не получают никакой отдачи от процессов цифровой трансформации. Лишь небольшое число компаний сокращает расходы в лучшую сторону. Одной из основных причин может быть чрезмерное внимание к новым технологиям, а не к потенциальным клиентам. Поэтому энергетические и коммунальные компании должны эффективно использовать данные. То, как они генерируют все бизнес-процессы, которые автоматизированы и изменены в соответствии с мнением разработчиков программного обеспечения. Многие алгоритмы машинного обучения являются логическим продолжением процедур статистического моделирования.
ML эволюционирует современные отрасли, изменяя бизнес-модели, пользовательский опыт и поведение. В рамках производственного процесса компании начали полагаться на решения, основанные на машинном обучении. Вместо планирования фиксированных графиков технического обслуживания машин, алгоритмы прогнозирования ML используются для создания гибких планов. Разработка ML для энергоснабжающих компаний все больше сокращает проблемы, обеспечивая точность и прозрачность, а также оптимизирует бизнес-процессы с помощью встроенных инструментов развертывания.
Концепция интернета вещей может значительно улучшить многие области повседневной жизни. Устройства Интернета вещей функционируют независимо, объединяя их в компьютерную сеть и позволяя собирать, анализировать, обрабатывать и передавать данные другим объектам с помощью программного обеспечения или технических устройств.
Следует отметить, что IoT имеет первостепенное значение для цифрового будущего энергетических и коммунальных компаний. Технологии Интернета вещей важны для того, чтобы сделать энергетический сектор более производительным и эффективным, что в конечном итоге расширяет возможности потребителей. Таким образом, ИТ-решения для энергетических компаний необходимы на каждом этапе процесса производства и распределения энергии. Существует значительное количество систем, которые собирают различные данные об использовании турбин на природном газе, ядерных, угольных или паровых турбин. Это позволяет энергетическим и коммунальным компаниям постоянно контролировать свою работу. С помощью IoT можно повысить надежность и удобство использования собранных данных из источников для формирования улучшенных и более надежных процессов производства и распределения энергии.
В условиях постоянного развития новых тенденций, энергетические и коммунальные компании находятся под давлением. Это требует предоставления надежных услуг, а также учета существующих методов. Следовательно, существует множество возможностей, которые энергетические и коммунальные компании используют для разработки интеллектуальных услуг с использованием аутсорсинга разработки ИИ. Передовые технологии, основанные на искусственном интеллекте, в сочетании с системами Интернета вещей производят гибкие и масштабные решения, которые в будущем будут способствовать созданию энергетических потоков и интеллектуальных сетей. Технологии AI, ML и IoT позволяют изменять ход работы энергетических и коммунальных компаний. Кроме того, поднять независимые предприятия до высокой степени соответствия требованиям и предпочтениям их клиентов.
