La conservación de los recursos es la clave de un negocio sostenible. La ciencia de datos contribuye significativamente a ello. En este artículo mostramos cómo la protección del medio ambiente y la ciencia de datos van de la mano.

Básicamente, la alianza de la ciencia de datos y la protección del medio ambiente comienza ya en el origen de la investigación climática. Los conocimientos que tenemos sobre el clima de la Tierra y su evolución en el futuro son el resultado de las investigaciones de la ciencia de datos. Cuanto mejor comprendamos las correlaciones de los datos sobre la evolución del clima en el pasado, mejor podremos predecir cómo evolucionará en el futuro. Para ello Modelos de previsión del campo de la ciencia de datos que pueden encontrar correlaciones y causalidades en los datos. Sin embargo, la ciencia de datos puede hacer mucho más en términos de sostenibilidad y conservación de recursos.

La ciencia de datos al servicio de la transición energética

Si pensamos en la red inteligente, por ejemplo, queda clara la importancia de la ciencia de datos. Si hay que integrar las fuentes de energía renovables en la red de suministro, hay que garantizar la seguridad del abastecimiento. Las fluctuaciones naturales deben equilibrarse lo mejor posible. Para ello Anomalías en el consumo de energía detectarse en una fase temprana y regularse automáticamente.

Sugerencia de enlace: lea también el artículo de nuestro blog sobre el tema "Aprendizaje automático en el sector energético.

También aquí, el mejor conocimiento posible de la evolución futura es la ventaja decisiva. Cuanto mejor sea la base para la toma de decisiones, más sostenibles podrán ser la producción y la distribución de energía. Para un cliente del sector energético, Alexander Thamm GmbH ha desarrollado un modelo para optimizar la calidad de las previsiones. La sostenibilidad en la generación de energía es difícilmente concebible sin la ciencia de datos.

Conservación de recursos con sólo pulsar un botón

El siguiente ejemplo muestra también lo diversos que son los puntos de partida a través de los cuales la ciencia de datos puede contribuir a una mayor sostenibilidad: Existe un enorme potencial de optimización en el ámbito de la logística y la gestión de almacenes. Es cierto que la proporción de trayectos en vacío en el transporte de mercancías por camión está disminuyendo lentamente. Pero según las estadísticas oficiales de transporte de mercancías, el porcentaje sigue siendo del 59%, medido en términos de número de viajes de carga. La optimización de la coordinación es posible, por ejemplo, con Redes neuronales artificiales y métodos del campo del aprendizaje automático. Estos predicen con antelación los trayectos vacíos y muestran automáticamente cómo pueden utilizarse los trayectos de forma más eficiente.

La gestión del espacio de almacenamiento y las existencias es también un punto de partida para aprovechar al máximo los recursos disponibles. Las existencias no sólo ocupan un valioso espacio de almacenamiento, sino que a menudo también se eliminan las existencias antiguas una vez transcurrido un determinado plazo. Un uso responsable y sostenible de los recursos puede lograrse determinando con precisión la demanda. Con la ayuda de Grandes datos y el análisis predictivo, se pueden optimizar los inventarios y utilizar las previsiones de demanda basadas en datos para se puede prever la demanda.

Tratamiento inteligente de los datos

Una mayor sostenibilidad y la conservación de los recursos son importantes campos de actuación que pueden contribuir de forma significativa a la protección del medio ambiente. En este contexto se utiliza a menudo el argumento de que la protección del medio ambiente genera costes. Las medidas que aquí se presentan Casos prácticos y de solución muestran, sin embargo, que El uso sostenible de los recursos disponibles también puede ir de la mano de beneficios económicos para las empresas.

Con los métodos de la ciencia de datos y un enfoque inteligente de los mismos, se pueden encontrar numerosos puntos de partida para identificar el potencial de optimización y saber exactamente cuál será la demanda futura gracias a las previsiones basadas en datos. De este modo, sentamos las bases para un uso responsable de los recursos. Estamos convencidos de que la tecnología y la ciencia no sólo desempeñan un papel importante en la investigación del cambio climático, sino que también pueden contribuir a su solución.