AI-utvecklingen i nordiska energi- och tillverkningsbolag

– Datadrivna metoder på framväxt

Energi- och tillverkningssektorn står inför ett stort skifte kopplat till utvecklingen inom artificiell intelligens (AI) och Generativ AI (GAI). En färsk artikel från McKinsey lyfter fram den enorma potential tekniken har för viktiga industrier som olja och gas, jordbruk, el, kemikalier och gruvdrift. Här summerar vi några av artikelns många poänger, tillsammans med reflektioner från en av våra AI-experter.

Stort försprång inom tillgång till data

Något som utmärker energi- och tillverkningssektorn är den enorma mängd och variation av data de genererar. Från realtidsdata hos sensorer och smarta mätare till energimarknadstrender och underhållsrapporter. Uppskattningsvis är upp till 90 % av datan ostrukturerad eller lagrad i olika system och format – något som är utmanande men också öppnar upp för stora möjligheter.

Utmaningarna ligger i att förstå den enorma mängd information som finns tillgänglig. Traditionella analysmetoder räcker ofta inte till när det gäller att hantera semi-strukturerade eller ostrukturerade data. Men här kommer AI, särskilt GAI, in i bilden. Vissa GAI-funktioner är oerhört bra på att bearbeta och dra insikter från olika datatyper, inklusive säsongsbetonad, historisk och realtidsdata. Stora språkmodeller (LLMs) och grundmodeller (FMs) har visat enorm skicklighet i att hantera olika former av data, vilket gör GAI användbar även inom andra analysområden.

Strategisk AI-implementering: Ett nordiskt perspektiv

Nordiska företag inom energi- och tillverkningssektorn är väl positionerade för att dra nytta av AI/GAI:s kapacitet. Inte minst ger regionens starka telekom-, energi- och verkstadsindustri en solid grund för AI/GAI-integrering. Men framgångsrik implementering kräver mer än teknisk kompetens. Det kräver en tydligt definierad AI-styrningsstrategi och fokus på att identifiera värdefulla use-cases för att se hur GAI kan prestera som bäst.

”Det ser ljust ut för tillämpningen av AI/GAI på den nordiska marknaden. Enligt den senaste rapporten uppger 92 % av aktörerna inom energi- och verkstadssektorerna att GAI redan nu är ett prioriterat ämne i diskussioner, både i ledningsgrupper och styrelser. Det sätter nordiska företag i framkant av AI-utvecklingen inom dessa industrier,” säger Shahin Atai, Head of AI på HiQ.

Transformativa use-cases

De potentiella tillämpningsområdena av AI inom energi och tillverkning är många och varierade. Baserat på rapportens resultat förväntar vi oss betydande påverkan inom följande områden:

  1. Prediktivt innehåll: AI tar prediktivt underhåll till nya höjder. Genom att analysera stora mängder strukturerad och ostrukturerad data kan AI/GAI-system förutsäga utrustningsfel med stor noggrannhet, vilket möjliggör proaktiva underhållsstrategier som minimerar driftstopp och minskar kostnader.
  2. Effektivisering av kraftnäten: När kraftnäten blir alltmer komplexa med integreringen av förnybara energikällor kan AI/GAI spela en avgörande roll i att optimera driften. Till exempel kan AI/GAI-system balansera utbud och efterfrågan i realtid, hantera energilagring och förbättra nätets totala motståndskraft.
  3. Utforskning och resursförvaltning: I olje- och gasindustrin kan specialiserade AI-modeller användas för att analysera seismiska data (jordbävningsdata). Detta hjälper till att hitta viktiga områden under marken, vilket underlättar sökandet efter och utvinningen av resurser som olja och gas.
  4. Processoptimering: AI/GAI kan analysera produktionsdata för att identifiera ineffektivitet och föreslå förbättringar, vilket leder till ökad produktivitet och minskat spill.
  5. Säkerhet och riskhantering: Genom att bearbeta stora mängder data från olika källor kan AI/GAI hjälpa till att identifiera potentiella säkerhetsrisker och minimera risker i hela verksamheten.

Utmaningar och överväganden

Trots de stora möjligheterna med nya och framväxande GAI-funktioner inom energi och tillverkning är implementeringen inte helt fri från utmaningar. Företag behöver överväga:

  1. Datakvalitet och datahantering: Effektiv AI-implementering kräver högkvalitativ, välhanterad data. Företag måste investera i robusta datahanteringsmetoder för att säkerställa att deras AI-system har tillförlitlig information att arbeta med.
  2. Integration med äldre system: Många energi- och tillverkningsföretag arbetar med äldre system. Att integrera AI-lösningar med sådana befintliga system kräver noggrann planering och genomförande.
  3. Kompetensutveckling: I takt med att AI blir vanligare ökar behovet av anställda med AI-kompetens och specialiserade färdigheter. Företag behöver investera i utbildning och utveckling för att bygga dessa kapaciteter internt.
  4. Etiska överväganden: Med tanke på potentialen för framtida AI-systems kraftfullhet måste företag säkerställa att de används etiskt och ansvarsfullt, särskilt när det gäller beslutsfattande som påverkar säkerhet och miljöpåverkan.

HiQ’s perspektiv

På HiQ ser vi implementeringen av AI/GAI inom nordisk energi- och tillverkningsindustri som en tydlig indikator på regionens snabba framdrift. Det i kombination med en stark industriell bas, gör regionen väl positionerad för att vara ledande i den här tekniska revolutionen.

Vi tror att industrins framgång i AI-eran kommer att vara beroende av flera faktorer:

  1. Smidighet och anpassningsförmåga: Företag måste vara redo att snabbt anta och integrera framväxande AI/GAI-teknologier i takt med att de utvecklas.
  2. Strategisk datahantering: Fokus bör inte bara ligga på att samla in data, utan på att säkerställa dess kvalitet och relevans för AI/GAI-applikationer och värdeskapande use-cases.
  3. Kompetensutveckling: Investering i AI-kunskap genom hela organisationen, och specialiserade AI-team kommer inom kort vara helt nödvändigt.
  4. Etiska överväganden: Allt eftersom AI/GAI-systemen blir mer avancerade och kraftfulla, och tillämpas på fler områden, behöver företag prioritera etiska AI-överväganden och tillvägagångssätt.
  5. Samarbete och kunskapsdelning: Med tanke på komplexiteten i att integrera och implementera AI/GAI-baserade system och applikationer, kommer behovet av samarbete mellan industriaktörer, teknikleverantörer och affärsbeslutsfattare att vara avgörande för att hantera det här på ett effektivt sätt.

”AI-revolutionen inom energi och tillverkning är inte bara i sikte – den är redan här. Och nordiska företag har en unik möjlighet att leda transformationen. Genom att utnyttja sina dataresurser och tekniska förmågor kan de driva innovation, effektivitet och hållbarhet. Dessutom kan fokus på strategisk implementering av AI inte bara effektivisera verksamheterna, utan också bidra till att lösa några av dagens mest kritiska utmaningar inom energi- och resurshantering,” säger Shahin Atai på HiQ.

Är du redo att utforska hur AI kan transformera ditt företag? Hör av dig så utvärderar vi hur din organisation kan nå sin fulla potential med hjälp av AI.

Jobba hos oss

Kontakta oss!

Välj kontor eller kontakta HiQ International i Stockholm om du är tveksam.