數位化與工業 AI：引領能源轉型的未來

無庸置疑，人工智慧 (AI) 與數位工具在能源轉型方面具備巨大的潛力。它們不僅能有效優化供需，還能加速低碳能源系統的發展。然而，對於許多企業而言，要全面理解 AI 的實際價值，並實現廣泛應用仍然是個挑戰。儘管我認為工業 AI 是一種加速器，但記住，你不需要全盤接受或完全拒絕。 你可以先從對你的業務最相關的應用案例開始。

施耐德電機的 AI 長 Philippe Rambach 指出，「成功執行 AI 的關鍵在於了解其真正能力，以及它對您業務的影響。」這種以業務為導向的觀點，能幫助領導者回答一個關鍵問題：「要不要採用 AI？」

1. 減少碳排放：AI 能優化工廠、建築和水處理廠等高耗能過程。例如，克羅埃西亞 Karlovac 區的供熱公用事業 Gradska Toplana 採用施耐德電機的區域能源系統及 AI 負荷預測技術，預測供熱需求，優化能源使用，減少營運和維護成本，並降低排放。

2. 優化能源需求：AI 能管理微電網及電動車充電站，確保高效能源利用，避免高峰時段。施耐德電機的 EcoStruxure™ Microgrid Advisor 軟體通過分析各類數據，優化能源供需，幫助芬蘭 Lippulaiva 的 Citycon 購物中心邁向淨零碳排。我們使用的機器學習演算法，持續分析來自能源發電機、電動車充電站、電池、備用發電機、HVAC 系統、照明系統、UPS、聯合熱電（CHP）和公用事業計量的數據，動態優化能源供需。

3. 提升營運效率：AI 正在革新營運效率。利用 AI 的分析能力，公司可以優化流程，減少停機時間，並顯著提升性能。西班牙能源巨頭 Acciona 展現了 AI 在提升營運效率方面的變革力量。透過與 AVEVA 合作，Acciona 導入了 PI 系統，這是一個無縫整合 AI 應用的數據管理平台，使營運效率提升了 20%。他們還減少了 4.6% 特定高壓泵的能耗，並通過提前預測問題，防止了三次全廠停機。

無論應用情境如何，數據品質、信任、網絡安全和數位風險都是整合 AI 的關鍵要素。

所有工業 AI 模型，不論是機器學習還是生成式，都依賴於其訓練數據。例如，OpenAI 的 GPT 是基於大量互聯網數據進行訓練，這些數據可能存在偏見和不準確的問題。因此，早期的大型語言模型 (LLMs) 可能不適合高度受監管的產業如能源。
那麼，我們如何解決這個信任問題呢？答案是保持人類的參與。數據科學家和領域專家可以使用高品質數據來驗證和改進模型，確保其準確性。隨著 AI 在日常流程中的應用越來越廣泛，確保數據品質和解決訓練數據中的潛在偏差變得至關重要。在施耐德電機，我們也利用 AI 進行數據清理，以消除偏見並確保 AI 的負責任部署。

網絡安全和數位風險是許多企業高層關注的焦點。作為一個致力於通過數位化和 AI 推動能源轉型的公司的 CEO，我經常被問到，「AI 來得有多快？」和「有哪些風險？」
事實上，AI 已經在我們身邊。AI 的概念已經存在了近 70 年。施耐德電機與 AI 模型的合作已超過 40 年，我們在 OpenAI GPT 問世之前一年就成立了一個專門的 AI 團隊，並任命了一位 AI 長，確保 AI 策略在公司中占有重要地位。
如果您的公司仍在制定 AI 策略，可以考慮與有經驗的供應商合作。整合網絡安全和管理 AI 風險必須是您業務策略的核心部分，而不是事後才考慮的問題。施耐德電機導入了強大的安全措施和清晰的數據治理，以保護在 AI 應用中使用的敏感客戶數據。此外，AI 風險策略應預見如歐盟《人工智慧法案》這樣的法規。在美國，像 NIST 的 AI 風險管理框架這樣的工具可以幫助能源公司負責任地加速 AI 創新。
施耐德電機在二十年前的數位化浪潮中採用了同樣的數位風險管理方法。在當今快速數位化的時代，AI 和數位風險最終轉化為業務風險，必須相應管理。

作為一名熱愛數據、數位孿身和減碳的資深軟體工程師，我對工業 AI 的潛力及其對能源行業的影響充滿熱情。如今，我們擁有可以減少 70% 二氧化碳排放的技術。現在，我們需要在供需雙方迅速部署這些技術（其中 55% 的碳減排位於需求端）。
在共同努力和支持性政策的推動下，我們可以擴大這些解決方案的規模，使能源行業能夠引領能源系統的轉型。漸進式的變革已經不再足夠，我們必須利用 AI 徹底改變能源生產和消費模式，為所有人創造一個更潔淨的地球和永續的未來。

作者：Peter Herweck | 原文連結 

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