Gestão de Energia

Inteligência Artificial em Software de Gestão de Energia

15 Outubro 2017 por Jürgen Ritzek
Inteligência Artificial em Software de Gestão de Energia

Isto não é um blogue sobre IA, aprendizagem de máquinas ou mesmo aprendizagem profunda.

Trata-se de uma revisão rápida sobre até que ponto o software de gestão de energia (EMS) se desenvolveu ao longo dos últimos anos. E se pudermos ver os primeiros sinais de que as aplicações estão agora incorporadas no EMS, que alguns refeririam como baseadas ou utilizando a IA ou a aprendizagem de máquinas.

EMS de nível básico

Parece haver um amplo consenso sobre os princípios básicos do SME: o software deve ser capaz de

  1. Recolher dados automaticamente através de diferentes interfaces e de diferentes aplicações
  2. Processar dados rapidamente e fornecê-los como base para decisões e acções
  3. Ser integrado em sistemas e processos existentes, utilizando sistemas, protocolos e normas de autocarros existentes
  4. Apoiar as regras do sistema global de gestão de energia através de acções automatizadas
  5. Idealmente também permitir o forcasting
  6. Enviar sinais de alarme para certos parâmetros pré-definidos

E sim, há também um amplo consenso de que tal software é um pré-requisito para o sucesso a longo prazo da gestão da energia. Embora as folhas de excel ainda sejam utilizadas na indústria. Mas esta é outra história.

Casos de utilização: A ligação entre a gestão de energia e o IIoT

O IIoT (internet industrial das coisas) é frequentemente referido como o condutor da próxima revolução industrial. São definidos vários casos de utilização para mostrar os benefícios do IIoT. Alguns deles são bastante fáceis de compreender, pensam em "manutenção preditiva", outros são mais difíceis de pensar e de desenvolver, por exemplo, "novos modelos de negócio". E a eficiência energética é também mencionada como um dos casos de utilização óbvia (e fácil de compreender).

Mas qualquer que seja o caso de utilização IIoT em que se pense, eles têm uma coisa em comum. Estamos sempre a falar de grandes dados. E os grandes dados são a base para qualquer aplicação de IA, aprendizagem de máquinas, etc.

Então, onde estão as grandes aplicações de IA ou de aprendizagem de máquinas baseadas em dados quando se analisa o software de gestão de energia?

Ou para reformular a pergunta: que aplicações de aprendizagem de IA/máquina seriam mais óbvias ou trariam o maior benefício?

Não somos especialistas em IA, mas...

Falámos com vários fornecedores diferentes de software de gestão de energia. E encontrámos apenas um que acreditamos ter tocado no assunto: IngSoft e o "reconhecimento automático de padrões".

Segundo a IngSoft, esta nova funcionalidade pode detectar automaticamente dados de consumo de energia irregular, permite identificar as causas imediatamente e reagir em conformidade. Não temos falado com a IngSoft sobre como o fazem e quão profunda deve ser a integração do software para permitir tal reconhecimento de padrões. Por isso, é evidente que também estamos interessados no feedback das empresas que utilizam esta nova aplicação.

Em paralelo, discuti com a IBM num evento em Bruxelas sobre "Eficiência Energética: o factor IA" casos de utilização industrial para a plataforma IA IBM Watson. Embora tenham sido mostrados exemplos impressionantes, estes foram sobretudo em torno da gestão de informação técnica em vez de se centrarem na gestão de energia. Mas mantemo-nos em contacto com a IBM como o prometido para nos remeter para mais casos de utilização. Potencialmente também os que têm uma ligação à gestão de energia.

Outra iniciativa que encontrámos foi o projectoalemão KiPro, financiado pelo Ministério Federal Alemão de Economia e Tecnologia. KiPro significa "Künstliche Intelligenz in der Produktion" (em ENG que significaria "IA em Produção"). O objectivo do KiPro é desenvolver plataformas apoiadas pela IA para ajudar a produção a melhorar a eficiência energética. Baseia-se no EMS que recolhe os dados mas depois aplica aplicações de IA para apoiar "humanos" na sua tomada de decisão. Bem, o reconhecimento automático de padrões soa como um caso de uso possível, certo? Mas é provável que haja mais.

Perspectivas: Software de gestão de IA e energia

Este é um apelo para abrir o debate. Diga-nos o que pensa que será o próximo grande "AI EMS coisa". Ou simplesmente dirija-nos a empresas ou exemplos interessantes, pois estamos sempre desejosos de os apresentar a um vasto público da EEIP.

Para qualquer questão, comentário ou para nos fornecer mais informações. por favor contacte-me em juergen.ritzek[at]ee-ip.org

Artigos relacionados

 

Fontes

 


Sobre Jürgen Ritzek

Ritzek

Juergen Ritzek é co-fundador e Director de Negócios da EEIP. Juergen é responsável pela estratégia, marketing e desenvolvimento empresarial da EEIP e impulsiona o crescimento da EEIP para uma plataforma de transição energética. Juergen lidera a comunicação e relações B2B da EEIP e assegura a relevância da EEIP para os desafios da cadeia de valor (interempresas) e para os processos internos de tomada de decisão (intra-empresa). Após uma carreira internacional na Unilever, fundou a rede europeia de consultoria GBC (2009) e EEIP (2011).