Von der Verwaltung der Verteilungsnetze bis hin zur Gew?hrleistung der Energieversorgungssicherheit ist die globale Versorgungsbranche ein wichtiger Motor f¨¹r den anhaltenden Gesch?ftserfolg. Da sich die Dynamik des ?kosystems weiterentwickelt, erkennen die Versorgungsunternehmen zunehmend die Notwendigkeit eines rationalisierten, datengesteuerten Entscheidungsparadigmas, um ihren Betrieb in einer Welt nach der Pandemie neu zu beleben.

Traditionelle Methoden der Datenerfassung und -analyse erweisen sich jedoch zunehmend als unzureichend f¨¹r die st?ndig wachsenden Anforderungen des Versorgungsmanagements.

Hier kommt die generative k¨¹nstliche Intelligenz (Gen AI) ins Spiel, eine Innovation, die die Art und Weise, wie Versorgungsbetriebe gef¨¹hrt werden, zu ver?ndern verspricht. F¨¹r CXOs und Engineering Leaders bietet die Anwendung von Gen AI in diesem Sektor eine noch nie dagewesene M?glichkeit, nicht nur Daten zu sammeln, sondern auch wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die die strategische Entscheidungsfindung in allen Bereichen vorantreiben k?nnen. Die Trends werden in unterstrichen, in dem hervorgehoben wird, dass der Markt f¨¹r Gen-KI in der Versorgungswirtschaft bis 2032 einen Wert von rund 8,6 Milliarden US-Dollar haben wird, ausgehend von 534 Millionen US-Dollar im Jahr 2022, mit einer durchschnittlichen Wachstumsrate von 33,1 % w?hrend des Prognosezeitraums.

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Der Betrieb von Versorgungsunternehmen ist datenintensiv, da riesige Mengen an Informationen aus verschiedenen Quellen einflie?en - von Netzsensoren bis hin zu den Nutzungsdaten der Verbraucher an den Endknotenpunkten. Die wachsende Quantit?t bedeutet jedoch nicht immer zwangsl?ufig auch Qualit?t, und die Verantwortlichen in der Versorgungsbranche m¨¹ssen sich weiterhin mit einer gemeinsamen Herausforderung auseinandersetzen: Wie kann man diese Datenflut in verwertbare Informationen umwandeln?

In der Welt des Versorgungsmanagements, in der Entscheidungen in Sekundenschnelle Millionen von Menschen betreffen k?nnen, kann die Bedeutung zeitnaher und aussagekr?ftiger Daten nicht hoch genug eingesch?tzt werden. Der Energiebedarf schwankt in unvorhersehbarer Weise, und die alternde Infrastruktur steht in einem st?ndigen Tauziehen mit der Forderung nach Zuverl?ssigkeit und Sicherheit. Die Nutzung von Gen AI f¨¹r leicht verst?ndliche (und annehmbare) Echtzeit-Einsichten kann eine beispiellose operative Hebelwirkung entfalten und dazu beitragen, die derzeitige L¨¹cke zwischen Informationen und Voraussicht zu schlie?en.

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Gen AI ist ein Teilbereich der k¨¹nstlichen Intelligenz, der sich darauf konzentriert, Computern beizubringen, die Welt zu verstehen und zu interpretieren. Im Gegensatz zu herk?mmlichen KI-Systemen, die auf riesigen Datens?tzen trainiert werden m¨¹ssen, kann generative KI neue Daten wie Bilder, Videos und sogar Musik erstellen, die sich nicht von denen unterscheiden, die von Menschen erstellt wurden. Im Zusammenhang mit Versorgungsunternehmen bedeutet dies die F?higkeit, L?sungen f¨¹r Infrastrukturprobleme vorherzusagen und zu generieren, bevor sie auftreten.

In ihrer derzeitigen Auspr?gung st¨¹tzen sich die Modelle von Gen AI auf neuronale Netze, um Daten zu verarbeiten und Modelle der Realit?t zu erstellen. Diese Modelle werden dann verwendet, um m?gliche Szenarien auf der Grundlage der eingegebenen Daten zu erstellen. F¨¹r den Versorgungsbetrieb kann dies bedeuten, dass vorhergesagt wird, wann ein Transformator ausfallen k?nnte oder wann der Energieverbrauch in einem bestimmten Gebiet in die H?he schie?en wird, so dass proaktive Anpassungen vorgenommen werden k?nnen.

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Durch die Nutzung der F?higkeiten von Gen AI k?nnen Versorgungsunternehmen Datenanalysen in Echtzeit durchf¨¹hren, um proaktive Entscheidungen zu treffen, einschlie?lich wichtiger Szenarien wie die Vorhersage von Ger?teausf?llen oder die Anpassung der Energieverteilung an den sich ?ndernden Bedarf.

Ein weiterer interessanter Bereich ist die vorausschauende Wartung. Durch das Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen und das Durchlaufen komplexer Modelle kann das KI-Modell vorhersagen, wann eine Anlage wahrscheinlich ausfallen wird, so dass die Teams die Wartung durchf¨¹hren k?nnen, bevor ein kritischer Ausfall eintritt. Dies tr?gt nicht nur zur Verringerung der Ausfallzeiten bei, sondern kann auch die Lebensdauer wichtiger Anlagen verl?ngern, was zu erheblichen Kosteneinsparungen f¨¹hrt.

Dar¨¹ber hinaus kann Gen AI die betriebliche Effizienz verbessern, indem es Routineaufgaben automatisiert und Einblicke in Bereiche gew?hrt, in denen Verbesserungen m?glich sind. So kann sie beispielsweise dazu beitragen, Energieverteilungsnetze zu optimieren, Verschwendung zu reduzieren und sicherzustellen, dass die Energie dorthin geleitet wird, wo sie am meisten ben?tigt wird.

Weltweit haben einige Versorgungsunternehmen bereits damit begonnen, sich die M?glichkeiten von Gen AI zunutze zu machen. So k?nnte ein f¨¹hrender Energieversorger Gen AI im Betrieb einsetzen, um Daten aus seinen intelligenten Z?hlern zu analysieren und Nachfragemuster mit bemerkenswerter Genauigkeit vorherzusagen. Dadurch w?re das Unternehmen in der Lage, die Energieerzeugung und -verteilung zu optimieren, was zu einer effizienteren Nutzung der Ressourcen und einer Verringerung der Kundenbeschwerden aufgrund von Versorgungsunterbrechungen f¨¹hren w¨¹rde. Dies w¨¹rde auch zur Optimierung seiner Wartungspl?ne beitragen.

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Auch wenn die potenziellen Vorteile der generativen KI f¨¹r den Betrieb von Versorgungsunternehmen betr?chtlich sind, gibt es auch einige Herausforderungen, die bew?ltigt werden m¨¹ssen. Eine der wichtigsten ist die ethische Nutzung von Daten und die Notwendigkeit, die Privatsph?re der Kunden zu sch¨¹tzen. Versorgungsunternehmen m¨¹ssen transparent darlegen, wie sie Kundendaten sammeln und nutzen, und sie m¨¹ssen Ma?nahmen ergreifen, um diese Daten vor Verst??en und Missbrauch zu sch¨¹tzen.

Eine weitere H¨¹rde ist die Integration in bestehende Systeme und Infrastrukturen. Weltweit arbeiten mehrere Versorgungsunternehmen mit veralteter Technologie, die nur schwer mit neuen KI-Funktionen nachger¨¹stet werden kann. Dar¨¹ber hinaus sind betr?chtliche Investitionen f¨¹r die Schulung und Fortbildung des Personals erforderlich, um diese Systeme effektiv zu betreiben und zu warten.

Versorgungsunternehmen, die Gen AI nutzen wollen, sollten daher zun?chst ihre aktuellen Datenmanagement-F?higkeiten bewerten und die Bereiche identifizieren, in denen AI die gr??ten Vorteile bieten k?nnte. Au?erdem sollten sie potenzielle KI-basierte L?sungen und Technologien evaluieren, um die beste L?sung f¨¹r ihren Betrieb zu finden. Ein solider technischer F&E-Partner mit vielseitigen F?higkeiten in den Bereichen Versorgungsunternehmen und KI k?nnte sich als wichtiger Wegbereiter in diese Richtung erweisen.

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So wie sich die zugrunde liegende Technologie, die die KI-Landschaft definiert, weiterentwickelt, so werden sich auch ihre Anwendungen im Versorgungsbetrieb weiterentwickeln. Die Zukunft verspricht eine noch st?rkere Integration und Automatisierung, wobei KI-Systeme immer besser in der Lage sein werden, komplexe Netzwerke zu verwalten und auf dynamische Bedingungen in Echtzeit zu reagieren. Es ist zu erwarten, dass Gen-KI-Modelle eine immer zentralere Rolle bei der Verwaltung von Versorgungsbetrieben spielen werden. Durch die Bereitstellung aussagekr?ftiger Daten auf Knopfdruck wird die KI fundiertere Entscheidungen und effizientere, zuverl?ssigere und kosteng¨¹nstigere Versorgungsdienste erm?glichen.

Wir sind der Meinung, dass Gen AI die Art und Weise, wie Versorgungsbetriebe weltweit verwaltet werden, potenziell revolutionieren und ein v?llig neues Paradigma der Erkenntnis und Effizienz erm?glichen k?nnte.

Die Botschaft ist daher klar: Um eine Zukunft mit zuverl?ssigeren, erschwinglicheren und nachhaltigeren Versorgungsdienstleistungen zu gew?hrleisten, ist es an der Zeit, sich KI zu eigen zu machen - jetzt!