Enea Operator wykorzystuje AI

Pierwszy to analiza danych pozwalająca na zrozumienie obciążenia sieci i identyfikację czynników wpływających na jego zmienność. Kolejnym krokiem jest obróbka pozyskanych danych pod kątem ich analizy przez modele AI. Ostatnie są raport i rekomendacje.

Dzięki tej inicjatywie Enea ma nadzieję usprawnić proces zarządzania obciążeniem swojej sieci dystrybucyjnej.

Powiązane treści

Hybrydowe OZE Enei

Zobacz więcej w kategorii: Gospodarka

PLC, HMI, Oprogramowanie

Sterownik bez sterownika

Roboty

Elastyczność cobota, osiągi robota przemysłowego. ABB Robotics prezentuje PoWa

Komunikacja

SBB zamawia 200 piętrowych pociągów. Kontrakt z Siemensem ma wartość 2 mld franków szwajcarskich

Bezpieczeństwo

Nowelizacja KSC obejmuje kolejne sektory przemysłu i usług ICT

Roboty

Chiny stawiają na roboty przemysłowe wspierane przez AI w nowym planie pięcioletnim

Przemysł 4.0

PKW uruchomił zautomatyzowany kompleks ścianowy ze sterowaniem elektrohydraulicznym

Automatyzacja przemysłu na rozdrożu: dylemat między przywiązaniem a otwartością. E-book do pobrania

Współczesny przemysł, od produkcji po intralogistykę, funkcjonuje w środowisku bezprecedensowej zmienności. Dynamiczne trendy konsumenckie, nowe regulacje prawne i nieprzewidywalne wstrząsy w globalnych łańcuchach dostaw zmuszają firmy do fundamentalnej refleksji nad swoimi strategiami operacyjnymi. W centrum tej dyskusji znajduje się kluczowe pytanie o model technologiczny: czy trwać w przywiązaniu do zamkniętych, specyficznych dla jednego dostawcy standardów, czy też otworzyć się na nowe możliwości, jakie niesie ze sobą elastyczność i interoperacyjność?