La IA en la industria energética
La transición energética, la creciente integración y desregulación del mercado y el deseo de autodeterminación de los consumidores plantean enormes retos a la industria energética.
Aquí podrá descubrir cómo la IA y la ciencia de datos pueden ofrecer soluciones y qué valor añadido crean en las distintas áreas de aplicación.
Proyectos de datos e inteligencia artificial para el sector energético
Hemos utilizado nuestra experiencia en más de 1.000 proyectos para desarrollar un sistema holístico para proyectos de datos e IA, nuestro [at] Data Journey:
Estrategia de datos: Una estrategia coherente constituye la base para el uso eficiente de los datos en su empresa. El objetivo es desarrollar un caso de uso lo antes posible.
Laboratorio de datosAquí, la idea del caso de uso se convierte en un concepto analítico, que se prueba en el siguiente paso. A continuación, desarrollamos su aplicación analítica o de big data en un entorno de prueba.
Data Factory: Los casos de uso se industrializan en productos acabados. Lo más importante es la escalabilidad y el valor añadido sostenible, por lo que aquí también nos centramos en el usuario.
DataOps: En este paso, operamos y mantenemos sus plataformas y algoritmos de aprendizaje automático.
Proyectos de nuestros clientes
En los últimos años, como expertos en el campo de la Ciencia de Datos y la IA, hemos podido diferente Realizamos proyectos en el ámbito de la gestión energética con nuestros clientes. Aquí puede encontrar algunas de nuestras referencias. Si tiene alguna pregunta por supuesto con mucho gusto disponible.
- Introdujo a los empleados en la ciencia de datos y el aprendizaje automático
- Enfoques y métodos identificados para detectar anomalías en el consumo de electricidad
- Conocimientos científicos de datos necesarios para futuros proyectos
- Identificación del signo del saldo con una calidad de 83 % para los saldos positivos
- Mejora significativa de la desviación absoluta en comparación con la actualización simple
- Modelo Walkforward que mejora constantemente con nuevos datos
- Repositorio de enfoques técnicos, de procesos y analíticos
- Próximos pasos para mejorar las previsiones de calidad identifica
- Comprensión interdisciplinar de los casos de uso y Terminología
- Infraestructuras modernas y más seguras
- El equipo interno de análisis está facultado para prestar el servicio de solvencia desarrollarse de forma independiente
- La API Rest desarrollada puede utilizarse como plantilla para otros casos de uso. ser utilizado
- Un mantenimiento más eficiente supone un potencial de ahorro de 5 millones de euros anual
- La aplicación prototípica crea transparencia sobre el histórico Mantenimiento
- Estrategia de datos y arquitectura de plataformas para la IA
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Mejora de la calidad de las previsiones
- Predicción más precisa de los distribuidores individuales
- Implantación de un sistema de previsión transparente y eficaz
Libro Blanco - AI industria energética
- El libro blanco con las mejores prácticas y casos de uso concretos -
Ámbitos de aplicación de la IA y la ciencia de datos en la industria energética
La IA y la ciencia de datos ya han hecho enormes progresos en la industria energética y se están utilizando con éxito, por ejemplo, en las siguientes áreas de aplicación:
Mantenimiento predictivo
Optimizar el mantenimiento de las instalaciones y evitar el desgaste prematuro mediante la previsión
IoT
Planificación optimizada del despliegue de equipos para aumentar la eficiencia
Análisis de datos
Base de datos para mejorar la planificación de la ampliación de la red y las nuevas centrales
Previsiones
Garantizar la disponibilidad de formas fluctuantes de energía y optimizar la comercialización
Chatbots
Mejorar la experiencia del cliente mediante el uso de modernas herramientas de comunicación, como asistentes virtuales y robots digitales.
Predicción de bajas
Identifique en una fase temprana a los clientes con riesgo de pérdida y fidelícelos mediante propuestas y ofertas específicas.
Al cargar el vídeo aceptas la política de privacidad de YouTube.
Más información
Datos sobre la inteligencia artificial en la industria energética
Un estudio del Agencia Alemana de la Energía (dena) muestra la importancia de la IA para el sector energético.
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Tres de cada cuatro encuestados creen que la IA tendrá un impacto positivo en la transición energética
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Sólo el 13% ya ha invertido en IA o, al menos, le ha asignado un presupuesto.
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Motivo: sólo el 17% está bien o muy bien informado sobre la IA.
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Simon Decker
Datos y proyectos de IA
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