ทำไมต้องใช้ AI เพื่อพลังงาน
องค์กรในภาคพลังงานเผชิญกับความท้าทายที่สำคัญมากมาย เช่น ความผันผวนของความต้องการพลังงาน ความจำเป็นในการลดการปล่อยก๊าซคาร์บอน และความจำเป็นในการปรับปรุงความยืดหยุ่นในการดำเนินงานและประสิทธิภาพด้วยโครงสร้างพื้นฐานที่เก่าแก่
นวัตกรรมในการเรียนรู้ของเครื่องของ AI, การเรียนรู้เชิงลึก และ AI เชิงการสร้าง (GenAI) กำลังเพิ่มขีดความสามารถให้กับองค์กรต่าง ๆ เพื่อเอาชนะอุปสรรคเหล่านี้โดยใช้ประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกจากการวิเคราะห์ขั้นสูง การคาดการณ์ความต้องการ การเพิ่มประสิทธิภาพการกระจายสินค้า และกรณีการใช้งานอื่น ๆ อีกมากมาย
ประโยชน์ของ AI ในภาคพลังงาน
AI สามารถช่วยให้องค์กรในภาคพลังงานค้นพบประสิทธิภาพใหม่ ๆ ในการจัดหาพลังงาน การสร้าง การจัดจำหน่าย การบำรุงรักษาสินทรัพย์ และกระบวนการของลูกค้า ความสามารถของ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากหมายความว่าเทคโนโลยี AI สามารถระบุรูปแบบได้อย่างสม่ำเสมอและแม่นยำมากกว่ามนุษย์ ซึ่งนำไปสู่การคาดการณ์ที่แม่นยำขึ้นและการให้คำแนะนำอย่างมีข้อมูลเชิงลึกมากขึ้น
ตัวอย่างเช่น รายงานของ McKinsey เกี่ยวกับการใช้ AI ของบริษัทพลังงานพบว่าการกำหนดเวลาที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยป้องกันไม่ให้มีรอบรถรับส่งพนักงานที่เกินความจำเป็นและปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของพนักงานในภาคสนามได้มากถึง 30 เปอร์เซ็นต์1 ในอีกตัวอย่างหนึ่ง ผู้ปฏิบัติงานโรงไฟฟ้าใช้คำแนะนำที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อเพิ่มการปรับอัตราความร้อนซึ่งเป็นความสามารถของโรงไฟฟ้าในการแปลงเชื้อเพลิงเป็นไฟฟ้าได้อย่างมีประสิทธิภาพได้มากขึ้นถึง 5 เปอร์เซ็นต์1
กรณีการใช้งาน AI ในภาคพลังงาน
ภาคพลังงานมีกรณีการใช้งานจำนวนมากที่ AI สามารถช่วยปรับปรุงการดำเนินงานได้ โดยที่ยังคงมีการพัฒนากรณีการใช้งานใหม่ ๆ อยู่ ตัวอย่างบางส่วนมีดังนี้:
- การปรับปรุงประสิทธิภาพและความปลอดภัยสำหรับการบำรุงรักษาสินทรัพย์: คอมพิวเตอร์วิทัศน์ AI สามารถช่วยตรวจสอบและบำรุงรักษาทรัพย์สินได้แม้ในขณะที่กำลังทำงานอยู่ ทำให้สามารถตรวจสอบได้โดยไม่ต้องหยุดการปฏิบัติงาน และเพิ่มความปลอดภัยให้กับพนักงานในภาคสนาม
- ข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งขึ้นจากข้อมูล: การวิเคราะห์ AI สามารถปรับปรุงขั้นตอนการทำงานด้านลอจิสติกส์สำหรับการสั่งซื้อวัสดุ ตารางการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์เพื่อยืดอายุการใช้งานของสินทรัพย์ และการกำหนดเวลารอบรถรับส่งพนักงานเพื่อช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิตภาคสนาม
- ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นสำหรับโครงข่ายไฟฟ้า: โครงข่ายไฟฟ้าอัจฉริยะและสถานีย่อยอัจฉริยะที่ใช้ AI มีความสามารถมากกว่าระบบการควบคุมดูแลและการเก็บข้อมูล (SCADA) แบบดั้งเดิม เพื่อให้สามารถจัดการระบบกริดจากระยะไกลได้ ซึ่งช่วยให้บริษัทสาธารณูปโภคสามารถควบคุมรูปแบบการกระจายพลังงานอัตโนมัติ บำรุงรักษาอุปกรณ์ และมีความยืดหยุ่นมากขึ้นเมื่อไฟฟ้าดับ
- การบูรณาการพลังงานทดแทนและการลดการปล่อยก๊าซคาร์บอน: เวิร์กโฟลว์ของ AI สามารถช่วยจัดการและบูรณาการแหล่งพลังงานหมุนเวียนเข้ากับโครงข่ายไฟฟ้าโดยการคาดการณ์ผลผลิตหมุนเวียนและวิเคราะห์การเลือกแหล่งที่มาเทียบกับรูปแบบการบริโภค ช่วยให้บริษัทต่าง ๆ มีส่วนร่วมในการบรรลุเป้าหมายความยั่งยืนด้านสิ่งแวดล้อม
- AI ในระบบรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์: เนื่องจากโครงข่ายไฟฟ้ากลายเป็นเป้าหมายที่อาชญากรไซเบอร์ให้ความสนใจ การตรวจจับภัยคุกคามด้วย AI จึงสามารถช่วยให้การตรวจจับการโจมตี การป้องกัน และกลยุทธ์การตอบสนองเป็นไปโดยอัตโนมัติ AI ยังสามารถช่วยปรับปรุงวิธีการรับรองความถูกต้องสำหรับอุปกรณ์และระบบต่าง ๆ ที่ประกอบกันเป็นโครงสร้างพื้นฐานการกระจายพลังงาน
กรณีการใช้งาน AI (GenAI) เชิงการสร้างในภาคพลังงาน
GenAI ที่ขับเคลื่อนโดยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ได้รับความสนใจอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา และเสนอโอกาสสำหรับกรณีการใช้งานที่ก้าวล้ำในภาคพลังงาน ซึ่งก้าวไปไกลกว่าการเรียนรู้ของเครื่องแบบดั้งเดิมและแนวทางการเรียนรู้เชิงลึก:
- เส้นทางประสบการณ์ของลูกค้าที่น่าพึงพอใจยิ่งขึ้น: GenAI สามารถช่วยเปิดประสบการณ์ลูกค้าที่เอาใจใส่มากขึ้นด้วยแชทบอทที่ดึงดูดลูกค้าด้วยความฉลาดที่มากขึ้นและการตอบสนองที่เหมือนมนุษย์มากขึ้น การสร้างสรรค์แบบเสริมด้วยการค้นคืนข้อมูล (RAG) ยังช่วยให้แชทบอท AI และผู้ช่วยส่วนตัวสามารถอ้างอิงฐานความรู้เฉพาะขององค์กรเพื่อแสดงคำตอบที่เกี่ยวข้องมากขึ้นได้ ระบบ GenAI ยังสามารถได้รับการฝึกเกี่ยวกับคู่มือทางเทคนิคขั้นสูง เพื่อช่วยขยายขีดความสามารถของช่างเทคนิคภาคสนามด้วยผู้ช่วยส่วนตัวของ AI
- การจำลองโครงข่ายไฟฟ้าอัจฉริยะ: บริษัทพลังงานอาจใช้ Gen AI เพื่อช่วยจำลองและสร้างการกำหนดค่าโครงข่ายไฟฟ้าที่เหมาะสมที่สุด ทดสอบสถานการณ์ความต้องการต่าง ๆ และกลยุทธ์การตอบสนองเหตุไฟฟ้าดับ และวางแผนการบูรณาการแหล่งพลังงานใหม่
- ข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง: สำหรับกรณีการใช้งานการวิเคราะห์ขั้นสูงเพื่อรองรับการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์สำหรับสินทรัพย์ อุปกรณ์ และโครงสร้างพื้นฐาน เช่น สายไฟฟ้า บริษัทพลังงานสามารถใช้ประโยชน์จาก GenAI เพื่อนำเข้าและวิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งที่มาที่หลากหลายมากขึ้น รวมถึงเสียง/วิดีโอ ภาพ พยากรณ์อากาศ และอื่น ๆ
อนาคตของ AI ในภาคพลังงาน
อนาคตของ AI ในภาคพลังงานไม่เพียงแต่จะปรับปรุงระบบและกระบวนการในปัจจุบันเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการเปลี่ยนแปลงวิธีการผลิตและการบริโภคพลังงานด้วย AI สามารถนำระบบอัตโนมัติมาสู่โรงไฟฟ้าและโครงข่ายไฟฟ้าได้มากขึ้น โดยช่วยในการตัดสินใจที่สำคัญในการจ่ายพลังงาน การแก้ไขข้อผิดพลาด และกำหนดเวลาการบำรุงรักษา โดยมีการแทรกแซงของมนุษย์น้อยที่สุด หุ่นยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI มีแนวโน้มที่จะมีความซับซ้อนมากขึ้นและใช้ในงานตรวจสอบ บำรุงรักษา และซ่อมแซม โดยมีความสามารถในการลดความเสี่ยงสำหรับแรงงานมนุษย์ในสภาพแวดล้อมที่เป็นอันตราย
นอกจากนี้ AI อาจกลายเป็นเครื่องมือในการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการทางเคมีสำหรับเทคโนโลยีการดักจับ การใช้ และการจัดเก็บคาร์บอน (CCUS) และช่วยตรวจสอบประสิทธิภาพของระบบและคาดการณ์ความต้องการในการบำรุงรักษา กรณีการใช้งานที่เป็นไปได้เหล่านี้เน้นย้ำถึงความสามารถของ AI ในการบูรณาการอย่างลึกซึ้งในทุกแง่มุมของภาคพลังงาน การขับเคลื่อนประสิทธิภาพ ความยั่งยืน และความยืดหยุ่น