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KI wird eine immer wichtigere Investition Edge Computing im Energie- und Versorgungssektor

Von Bernhard Lück

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Edge Computing entwickelt sich zunehmend zum Katalysator für die Machine Economy. In einer Studie von Wind River bestätigen 41 Prozent der führenden Vertreter der Energiebranche, dass intelligente Systeme die Nutzung von Umweltressourcen positiv beeinflussen können.

Der Erfolg der modernen Machine Economy wird durch das Zusammenspiel von KI, maschinellem Lernen, Robotik und eingebetteten Geräten ermöglicht.
Der Erfolg der modernen Machine Economy wird durch das Zusammenspiel von KI, maschinellem Lernen, Robotik und eingebetteten Geräten ermöglicht.
(Bild: © – ART STOCK CREATIVE – stock.adobe.com)

Branchenexperten halten die Fähigkeit, Rechenleistung am äußersten Rand eines Netzwerks auszuführen, für eine Grundvoraussetzung für die Einrichtung intelligenter Systeme. Denn damit erreichen die meisten Sektoren eine neue Epoche fortschrittlicher Technologien, die etwa Bereiche wie KI, Robotik, Automatisierung und autonome Maschinen umfassen.

In den meisten kritischen Branchen und Infrastrukturen, einschließlich der Energie- und Versorgungswirtschaft, werden aktuell Zeit und Ressourcen in den Aufbau von Systemen investiert, die mithilfe digitaler Rückkopplungsschleifen erkennen, vorhersagen und berechnen, um dann autonom oder mit maschinellem Lernen und Automatisierung zu operieren. Im Energie- und Versorgungssektor umfasst dies die Einführung von intelligenten Zählern und Sensoren für Energieanlagen sowie die Notwendigkeit, Ressourcenverbrauchsmuster autonom zu überwachen, das Regelverhalten zu lernen und Anomalien zu erkennen, Stressmodelle zu erstellen und proaktive Wartungsmuster zu ermöglichen.

Wie die Wind-River-Studie zeigt, bietet die Edge-Infrastruktur für die Energie- und Versorgungswirtschaft erhebliche Vorteile. Echte Rechenleistung am fernen Rand und die Fähigkeit, in Echtzeit zu emulieren und zu simulieren, sind die beiden wichtigsten Erfolgsfaktoren für intelligente Systeme. Im Energie- und Versorgungssektor ist die Fähigkeit, auf der Grundlage der Analyse riesiger Datensätze in Echtzeit präzise Entscheidungen zu treffen, entscheidend für einen effizienteren Betrieb und damit verbundene Kosteneinsparungen. In diesem Sinne wird KI zu einer immer wichtigeren Investition.

Laut der Umfrageergebnisse glauben 81 Prozent der führenden Unternehmen des Energie- und Versorgungssektors, dass mehr als 50 Prozent ihrer integrierten Produkte und Lösungen für den Einsatz an der Peripherie konzipiert sein werden. Obwohl sie den Wert des Erfolgs intelligenter Systeme erkannt haben, sehen sich nur 16 Prozent der Energieunternehmen als Anbieter intelligenter digitaler Systeme. Dabei gehen die Meinungen darüber, wie die ehrgeizige neue Vision erreicht werden kann, in der Branche weit auseinander.

Die Schlüsselmerkmale für den Erfolg intelligenter Systeme

Der Erfolg der modernen Machine Economy wird durch das Zusammenspiel von KI, maschinellem Lernen, Robotik und eingebetteten Geräten ermöglicht. In einer neuen Ära des maschinengesteuerten Wirtschaftswachstums werden Systeme und Geschäftsmodelle zunehmend darauf ausgerichtet sein, die Leistungsfähigkeit von Daten und Technologieplattformen zu erschließen. 55 Prozent aller Energieversorgungsunternehmen experimentieren mit Ideen und Technologien für intelligente Systeme. Der Sektor ist bestrebt, die Chancen und den Wert der Modernisierung und digitalen Transformation zu nutzen. Im Mittelpunkt dieser digitalen Transformation steht die Notwendigkeit, durch Daten unterstützt zu werden – Daten, die am Rande des Betriebsnetzes erfasst und analysiert werden.

Unter den befragten Branchenführern nannten viele diesen Umstand als ein entscheidendes Merkmal, dem in den nächsten drei bis fünf Jahren Priorität eingeräumt werden muss, da es die Grundlage für den erfolgreichen Einsatz intelligenter Systeme darstellt. Dies ist darauf zurückzuführen, dass die Fähigkeit, die anfallenden Daten gleich an Ort und Stelle zu verarbeiten, die digitalen Fähigkeiten des Sektors erweitert, indem Daten in Echtzeit analysiert werden können. Tatsächlich berichteten einige führende Unternehmen, dass sie sich viel stärker auf die datenzentrierte Entscheidungsfindung am Netzwerkrand konzentrieren, wodurch sie die Abläufe verbessern und die Geschäftsergebnisse steigern können. Dies ist eines der wichtigsten Merkmale intelligenter Systeme, die den Fortschritt in diesem Sektor vorantreiben werden.

Neben der Datenverarbeitung an der Edge richten die Branchenführer ihr Augenmerk auf zwei weitere grundlegende Entwicklungen, die ebenfalls erst in einem Zeitrahmen von drei bis fünf Jahren realisiert werden. Dazu gehören erstens die Simulation und Emulation in Echtzeit, was die laufende strategische Entscheidungsfindung vorantreiben wird, zweitens die Fähigkeit, Daten aus digitalen Feedbackschleifen in den Entwicklungsprozess für neue Produkte und Dienstleistungen einzubinden. Auch dies unterstreicht den zentralen Wert und die transformative Kraft von Daten für den Sektor.

Parallel dazu gibt es Merkmale von vordergründig geringerer Bedeutung, die aber dennoch erforderlich sind, um den Erfolg intelligenter Systeme zur Unterstützung der Energiebranche zu gewährleisten. Dazu gehören eine perfekt angepasste Geräteerfahrung in der Cloud, eine kollaborative Workflow-Plattform in Echtzeit, das Erkennen von Ereignissen und deren Lösung sowie die Anpassung von Aufgaben mittels einer Neuprogrammierung über die Cloud. Mit all den genannten Merkmalen wird es dem Energie- und Versorgungssektor möglich sein, eine solide Infrastruktur aufzubauen, den Grundstein für Wachstum zu legen und innerhalb der nächsten fünf Jahre nachhaltige Gewinne zu erzielen.

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Intelligenz vorantreiben

Mit der Einführung von intelligenten Edge- und IoT-Geräten ist es möglich, große Datensätze nahezu in Echtzeit zu nutzen, um Vorgänge nahtlos und einfach zu messen, zu überwachen und zu verwalten. So können beispielsweise Sensoren und intelligente Geräte für die Fernüberwachung und Datenerfassung eingesetzt werden. Die aus intelligenten Edge-Analysen gewonnenen Erkenntnisse können dann als Grundlage für strategische Entscheidungen dienen, um die Infrastrukturkapazität sowie die Servicequalität zu bestimmen und zu ermitteln, welche Investitionen an welcher Stelle erforderlich sind. Größere Datenmengen ermöglichen die Untersuchung von Optimierungsstrategien in den verschiedenen Phasen des Geschäftsbetriebs: von der Analyse der Versorgungsressourcen und den damit verbundenen Beschaffungs- und Produktionskosten, über die Verteilungsinfrastruktur und deren Betrieb, bis hin zu einem tiefgreifenden Verständnis der Verbrauchsmuster der Kunden. Die Fähigkeit, Verbrauchsmuster zu analysieren und Optimierungsstrategien zu entwickeln, birgt sowohl interne als auch externe Vorteile: von internen Kosteneinsparungen bis hin zu besseren Kundenangeboten, erweiterter Kundenbetreuung und einem insgesamt besseren Markenimage.

Viele wichtige Anwendungsfälle – insbesondere in den Bereichen Distribution und Kundendienst – profitieren von Echtzeitanalysefunktionen, die sich die am Netzwerkrand gesammelten Daten zunutze machen: z.B. das Erkennen und Eingrenzen von Fehlern, Unregelmäßigkeiten und Störungen sowie die Ursachenforschung – alles Fälle, die eine schnelle Durchführung von Analysen und Reaktionen erfordern. Hier kann der intelligente Edge nicht nur als lokaler Datenerfassungspunkt fungieren, sondern auch einen Mehrwert für vorgelagerte Geschäftsprozesse bieten.

Die Zukunft gestalten

Die Zukunft der Energie- und Versorgungswirtschaft wird darin bestehen, dass Edge-Systeme für die Verwaltung und den Betrieb zunehmend komplexer und vernetzter Systeme eingesetzt werden. Intelligente Systeme können die Verteilung und den Verbrauch von Ressourcen auf bewusstere und verantwortungsvollere Weise optimieren. Ein softwaregesteuerter Sektor, der eine Vielzahl intelligenter Geräte und Anwendungen einsetzt, ist der nächste logische Schritt in der Entwicklung einer Branche, die ihre Systemleistung ständig anpassen muss, um mit den Bedürfnissen und Erwartungen der Kunden Schritt zu halten, und die dabei ihre eigenen ökologischen Auswirkungen im Blick behalten muss. In diesem Sinne könnte der Einsatz intelligenter Systeme durchaus der Schlüssel zu einer sauberen, erschwinglichen und datengesteuerten neuen Realität sein.

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