Newsletter

ปัญญาประดิษฐ์ในภาคพลังงาน: โซลูชันใหม่สำหรับการผลิตและการจัดจำหน่าย

Siemens Energy: ลดเวลาหยุดทำงานลง 30% GE: ประหยัดได้ 1 พันล้านดอลลาร์ต่อปี Iberdrola: ลดของเสียจากพลังงานหมุนเวียนลง 25% AI กำลังพลิกโฉมการจัดการพลังงาน: การพยากรณ์อากาศเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพพลังงานแสงอาทิตย์และพลังงานลม การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ และโครงข่ายไฟฟ้าอัจฉริยะที่คาดการณ์ปัญหาได้ แต่มีข้อขัดแย้งอยู่อย่างหนึ่ง: ศูนย์ข้อมูล AI ใช้พลังงานหลายร้อยกิโลวัตต์ชั่วโมงต่อการฝึกอบรม ทางออกคืออะไร? วงจรอันดีงาม—AI จัดการพลังงานหมุนเวียนที่ขับเคลื่อนระบบ AI

AI กำลังพลิกโฉมการจัดการพลังงานด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพพลังงานหมุนเวียนและโครงข่ายไฟฟ้าอัจฉริยะ อัลกอริทึมช่วยบริษัทไฟฟ้า:

  • ลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์
  • การปรับปรุงความน่าเชื่อถือของพลังงานหมุนเวียน
  • การคาดการณ์ความต้องการ
  • ป้องกันการหยุดชะงัก
  • เพิ่มประสิทธิภาพ การกระจายสินค้า

ผลกระทบ

  1. การผลิตพลังงาน:

อัลกอริทึมเชิงพยากรณ์ช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือของพลังงานหมุนเวียนด้วยการคาดการณ์สภาพอากาศสำหรับพลังงานแสงอาทิตย์และพลังงานลม การบำรุงรักษาเชิงพยากรณ์ช่วยลดระยะเวลาหยุดทำงานและต้นทุนการดำเนินงานของโรงไฟฟ้า

  1. การใช้พลังงาน:

ผู้ใช้สามารถปรับเปลี่ยนการใช้พลังงานให้อยู่ในช่วงนอกเวลาพีคได้ ซึ่งจะช่วยลดต้นทุนและลดภาระไฟฟ้าในระบบ ระบบบ้านอัจฉริยะจะปรับเทอร์โมสตัท แสงสว่าง และเครื่องใช้ไฟฟ้าต่างๆ โดยอัตโนมัติ

  1. การจัดการเครือข่าย

เทคโนโลยีดิจิทัลสมัยใหม่กำลังปฏิวัติวิธีการจัดการโครงสร้างพื้นฐานด้านพลังงาน โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ปัญญา ประดิษฐ์ (AI) กำลังพิสูจน์แล้วว่าเป็นเครื่องมือที่มีคุณค่าสำหรับบริษัทจำหน่ายไฟฟ้า ระบบขั้นสูงเหล่านี้วิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลอย่างต่อเนื่องจากเซ็นเซอร์ที่กระจายอยู่ทั่วเครือข่าย ตั้งแต่สายส่งไฟฟ้าไปจนถึงสถานีหม้อแปลงไฟฟ้า

ด้วยอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ซับซ้อน ทำให้ปัจจุบันสามารถระบุปัญหาที่อาจเกิดขึ้นได้ก่อนที่จะก่อให้เกิดการหยุดชะงักของบริการ แนวทางการป้องกันนี้ หรือที่เรียกว่าการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ (Predictive Maintenance) กำลังให้ผลลัพธ์ที่น่าทึ่ง บริษัทหลายแห่งในภาคส่วนนี้รายงานว่าการหยุดชะงักของบริการลดลงอย่างมาก ส่งผลให้คุณภาพบริการที่มอบให้แก่ประชาชนและธุรกิจดีขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ

ผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีนี้ไม่เพียงแต่ช่วยลดความล้มเหลวเท่านั้น ความสามารถในการคาดการณ์และป้องกันปัญหาต่างๆ ช่วยให้บริหารจัดการทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น วางแผนการแทรกแซงได้ดีขึ้น และท้ายที่สุดคือบริการไฟฟ้าที่เชื่อถือได้และ ยั่งยืน มากขึ้นสำหรับชุมชนโดยรวม

ตัวอย่างผลกระทบ:

  • Siemens Energy: ลดเวลาหยุดทำงาน 30%
  • เจเนอรัลอิเล็กทริก: ประหยัดเงินได้ปีละ 1 พันล้านเหรียญสหรัฐ
  • Iberdrola: ลดการสูญเสียพลังงาน 25% ในพลังงานหมุนเวียน

แอปพลิเคชันที่ผ่านการทดสอบ :

  • เชลล์และบีพี: การเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานและการลดการปล่อยมลพิษ
  • Tesla: การจัดเก็บพลังงานและโซลูชันที่สะอาด
  • Duke Energy และ National Grid: การปรับปรุงเครือข่าย

AI ช่วยปรับปรุงการจัดการพลังงานโดยทำให้:

  • มีประสิทธิภาพมากขึ้น
  • น่าเชื่อถือมากขึ้น
  • ยั่งยืนยิ่งขึ้น
  • ถูกกว่า

การพัฒนาเหล่านี้รองรับการเปลี่ยนผ่านไปสู่ระบบพลังงานที่ยั่งยืนมากขึ้นผ่านโซลูชันทางเทคโนโลยีที่ใช้ได้ในภาคสนามแล้ว

บทสรุป

ปัญญาประดิษฐ์กำลังปฏิวัติวงการพลังงาน ด้วยการนำเสนอโซลูชันนวัตกรรมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการผลิต การจ่าย และการใช้พลังงาน อย่างไรก็ตาม ปัญญาประดิษฐ์เองก็มีผลกระทบต่อพลังงานด้วยเช่นกัน ศูนย์คอมพิวเตอร์ที่จำเป็นสำหรับการฝึกอบรมและรันโมเดล AI จำเป็นต้องใช้พลังงานจำนวนมาก โดยมีการประมาณการว่าการใช้พลังงานอาจสูงถึงหลายร้อยกิโลวัตต์-ชั่วโมงสำหรับการฝึกอบรมโมเดลที่ซับซ้อนเพียงครั้งเดียว

เพื่อให้ได้ประโยชน์สูงสุดจาก AI ในภาคพลังงาน บริษัทต่างๆ กำลังนำแนวทางที่ครอบคลุมมาใช้ ในด้านหนึ่ง พวกเขากำลังใช้สถาปัตยกรรมและฮาร์ดแวร์เฉพาะทางที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ในอีกแง่หนึ่ง พวกเขากำลังขับเคลื่อนศูนย์ข้อมูลด้วยพลังงานหมุนเวียน ซึ่งสร้างวงจรอันดีงามที่ AI ช่วยจัดการแหล่งพลังงานหมุนเวียนได้ดีขึ้น ซึ่งในทางกลับกันก็ช่วยขับเคลื่อนระบบ AI เช่นกัน

นวัตกรรมในด้านประสิทธิภาพการคำนวณและเทคโนโลยีการระบายความร้อนของศูนย์ข้อมูล ควบคู่ไปกับการใช้พลังงานหมุนเวียนหรือพลังงานนิวเคลียร์ในกรณีที่ได้รับอนุญาต จะเป็นสิ่งสำคัญในการทำให้แน่ใจว่า AI จะยังคงเป็นเครื่องมือที่ยั่งยืนสำหรับการเปลี่ยนผ่านด้านพลังงาน

ความสำเร็จในระยะยาวของแนวทางนี้จะขึ้นอยู่กับความสามารถในการสร้างสมดุลระหว่างผลประโยชน์ในการดำเนินงานของระบบกับความยั่งยืนด้านพลังงานของระบบ ซึ่งจะนำไปสู่ อนาคต ที่สะอาดและมีประสิทธิภาพอย่างแท้จริง ผมจะเขียนถึงหัวข้อนี้โดยละเอียดในภายหลัง

ทรัพยากรเพื่อการเติบโตทางธุรกิจ

9 พฤศจิกายน 2568

แนวโน้ม AI ปี 2025: 6 โซลูชันเชิงกลยุทธ์เพื่อการนำ AI ไปใช้อย่างราบรื่น

87% ของบริษัทต่างยอมรับว่า AI เป็นสิ่งจำเป็นในการแข่งขัน แต่หลายบริษัทกลับล้มเหลวในการผสานรวมเข้าด้วยกัน ปัญหาไม่ได้อยู่ที่เทคโนโลยี แต่อยู่ที่วิธีการ ผู้บริหาร 73% ระบุว่าความโปร่งใส (Explainable AI) เป็นสิ่งสำคัญยิ่งต่อการยอมรับของผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย ขณะที่การนำ AI ไปใช้อย่างประสบความสำเร็จนั้นเป็นไปตามกลยุทธ์ "เริ่มต้นเล็ก คิดใหญ่" นั่นคือ โครงการนำร่องที่มีมูลค่าสูงที่ตรงเป้าหมาย มากกว่าการเปลี่ยนแปลงทางธุรกิจอย่างเต็มรูปแบบ กรณีศึกษาในโลกแห่งความเป็นจริง: บริษัทผู้ผลิตนำ AI มาใช้ในการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ในสายการผลิตเดียว ส่งผลให้เวลาหยุดทำงานลดลง 67% ภายใน 60 วัน กระตุ้นให้เกิดการนำ AI ไปใช้ทั่วทั้งองค์กร แนวปฏิบัติที่ดีที่สุดที่ผ่านการตรวจสอบแล้ว: ให้ความสำคัญกับการผสานรวม API/มิดเดิลแวร์ มากกว่าการเปลี่ยนใหม่ทั้งหมด เพื่อลดขั้นตอนการเรียนรู้ การจัดสรรทรัพยากร 30% ให้กับการจัดการการเปลี่ยนแปลงด้วยการฝึกอบรมเฉพาะบทบาท ช่วยเพิ่มความเร็วในการนำ AI ไปใช้ 40% และความพึงพอใจของผู้ใช้เพิ่มขึ้น 65% การนำ AI ไปใช้งานแบบคู่ขนานเพื่อตรวจสอบผลลัพธ์ของ AI เทียบกับวิธีการที่มีอยู่เดิม การลดประสิทธิภาพลงอย่างค่อยเป็นค่อยไปด้วยระบบสำรอง วงจรการตรวจสอบรายสัปดาห์ในช่วง 90 วันแรก โดยติดตามประสิทธิภาพทางเทคนิค ผลกระทบทางธุรกิจ อัตราการนำไปใช้ และผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ความสำเร็จต้องอาศัยการสร้างสมดุลระหว่างปัจจัยทางเทคนิคและปัจจัยมนุษย์ ได้แก่ ผู้นำด้าน AI ภายในองค์กร การมุ่งเน้นประโยชน์ที่นำไปใช้ได้จริง และความยืดหยุ่นเชิงวิวัฒนาการ
9 พฤศจิกายน 2568

กลยุทธ์แห่งชัยชนะสำหรับการนำ AI ไปใช้: แผน 90 วัน

87% ของทีมสนับสนุนพบว่าลูกค้ามีความคาดหวังที่สูงขึ้น โดย 68% เชื่อว่าเป็นเพราะ AI 90 วันแรกมีความสำคัญอย่างยิ่งในการหลีกเลี่ยงภาวะชะงักงันจากการวิเคราะห์และเริ่มเห็นผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรม แผนสามระยะนี้ครอบคลุมทุกอย่าง ตั้งแต่การจัดวางกลยุทธ์ ไปจนถึงการนำร่องการใช้งานและการขยายธุรกิจที่วัดผลได้ การหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดทั่วไป และการติดตามตัวชี้วัดสำคัญๆ เช่น ประสิทธิภาพและผลกระทบต่อรายได้ ด้วยการสนับสนุนที่ทุ่มเทและการฝึกอบรมอย่างต่อเนื่อง คุณจะเปลี่ยนความสำเร็จเบื้องต้นให้กลายเป็นวัฒนธรรมองค์กรที่เน้น AI
9 พฤศจิกายน 2568

นักพัฒนาและ AI ในเว็บไซต์: ความท้าทาย เครื่องมือ และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด: มุมมองระดับนานาชาติ

อิตาลียังคงติดอยู่ที่อัตราการนำ AI มาใช้เพียง 8.2% (เทียบกับค่าเฉลี่ยของสหภาพยุโรปที่ 13.5%) ขณะที่ทั่วโลกมีบริษัทถึง 40% ที่ใช้ AI ในการปฏิบัติงานอยู่แล้ว และตัวเลขเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าช่องว่างนี้ร้ายแรงเพียงใด: แชทบอทของ Amtrak สร้างผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ได้ถึง 800%, GrandStay ประหยัดได้ 2.1 ล้านดอลลาร์สหรัฐต่อปีจากการจัดการคำขออัตโนมัติ 72% และ Telenor เพิ่มรายได้ 15% รายงานฉบับนี้สำรวจการนำ AI ไปใช้บนเว็บไซต์ด้วยกรณีศึกษาเชิงปฏิบัติ (เช่น Lutech Brain สำหรับการประมูล, Netflix สำหรับการแนะนำ, L'Oréal Beauty Gifter ที่มีการมีส่วนร่วม 27 เท่าเมื่อเทียบกับอีเมล) และจัดการกับความท้าทายทางเทคนิคในโลกแห่งความเป็นจริง ได้แก่ คุณภาพข้อมูล อคติทางอัลกอริทึม การผสานรวมกับระบบเดิม และการประมวลผลแบบเรียลไทม์ ตั้งแต่โซลูชันต่างๆ เช่น การประมวลผลแบบเอจเพื่อลดเวลาแฝง สถาปัตยกรรมโมดูลาร์ กลยุทธ์ต่อต้านอคติ ไปจนถึงปัญหาทางจริยธรรม (ความเป็นส่วนตัว ฟองกรอง การเข้าถึงสำหรับผู้ใช้ที่มีความทุพพลภาพ) ไปจนถึงกรณีของรัฐบาล (เฮลซิงกิที่มีการแปล AI หลายภาษา) ค้นพบว่านักพัฒนาเว็บกำลังเปลี่ยนผ่านจากนักเขียนโค้ดไปเป็นนักวางกลยุทธ์ประสบการณ์ผู้ใช้ได้อย่างไร และเหตุใดผู้ที่นำทางวิวัฒนาการนี้ในปัจจุบันจะครอบงำเว็บในวันพรุ่งนี้
9 พฤศจิกายน 2568

ระบบสนับสนุนการตัดสินใจด้วย AI: การเพิ่มขึ้นของ "ที่ปรึกษา" ในความเป็นผู้นำขององค์กร

77% ของบริษัทใช้ AI แต่มีเพียง 1% เท่านั้นที่มีการใช้งานที่ "สมบูรณ์แบบ" ปัญหาไม่ได้อยู่ที่เทคโนโลยี แต่อยู่ที่แนวทาง: ระบบอัตโนมัติทั้งหมดเทียบกับการทำงานร่วมกันอย่างชาญฉลาด Goldman Sachs ใช้ที่ปรึกษา AI กับพนักงาน 10,000 คน เพิ่มประสิทธิภาพในการเข้าถึงข้อมูลได้ 30% และการขายแบบ cross-selling เพิ่มขึ้น 12% โดยยังคงรักษาการตัดสินใจของมนุษย์ไว้ Kaiser Permanente ป้องกันการเสียชีวิตได้ 500 รายต่อปีด้วยการวิเคราะห์ข้อมูล 100 รายการต่อชั่วโมงล่วงหน้า 12 ชั่วโมง แต่ปล่อยให้แพทย์เป็นผู้วินิจฉัย โมเดลที่ปรึกษาช่วยแก้ปัญหาช่องว่างความไว้วางใจ (มีเพียง 44% ที่ให้ความไว้วางใจ AI ระดับองค์กร) ผ่านสามเสาหลัก ได้แก่ AI ที่อธิบายได้พร้อมเหตุผลที่โปร่งใส คะแนนความเชื่อมั่นที่ปรับเทียบแล้ว และข้อเสนอแนะอย่างต่อเนื่องเพื่อการปรับปรุง ตัวเลข: ผลกระทบ 22.3 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2030 ผู้ร่วมมือด้าน AI เชิงกลยุทธ์จะได้รับผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) เพิ่มขึ้น 4 เท่าภายในปี 2026 แผนงานสามขั้นตอนที่ใช้งานได้จริง ได้แก่ การประเมินทักษะและการกำกับดูแล โครงการนำร่องพร้อมตัวชี้วัดความน่าเชื่อถือ การขยายขนาดอย่างค่อยเป็นค่อยไปพร้อมการฝึกอบรมอย่างต่อเนื่อง ซึ่งนำไปประยุกต์ใช้กับภาคการเงิน (การประเมินความเสี่ยงภายใต้การกำกับดูแล) สาธารณสุข (การสนับสนุนการวินิจฉัย) และการผลิต (การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์) อนาคตไม่ใช่ AI ที่จะมาแทนที่มนุษย์ แต่เป็นการประสานความร่วมมือระหว่างมนุษย์และเครื่องจักรอย่างมีประสิทธิภาพ