Databricks kündigt die Data Intelligence Platform for Energy an, eine einheitliche Plattform, die KI für Daten und Menschen im Energiesektor nutzbar macht. Sie beruht auf einer offenen Lakehouse-Architektur und ermöglicht Unternehmen, riesige Energiedatenströme zu nutzen und generative KI-Anwendungen zu entwickeln, ohne den Datenschutz oder ihr vertrauliches geistiges Eigentum zu gefährden.

Führungskräfte im Energiesektor erhalten einen ganzheitlichen Einblick in ihre Betriebsabläufe in Echtzeit, um Wartungsbedürfnisse präventiv anzugehen, ungeplante Ausfallzeiten zu reduzieren, die Energieerzeugung genau vorherzusagen und Maßnahmen für eine effizientere, nachhaltige Zukunft zu ergreifen.

Der Übergang zu diversifizierten Energiequellen treibt die Nachfrage der Industrie nach einem einheitlichen Ansatz für Daten, Analysen und KI voran
Der Energiesektor erlebt einen Paradigmenwechsel hin zu einem intelligenteren, saubereren und zuverlässigeren Energiesystem, wobei erneuerbare Energien inzwischen fast 30 Prozent des weltweiten Stroms liefern. Mit der Data Intelligence Platform for Energy können Kunden den Datenzugang für ihr gesamtes Unternehmen demokratisieren, indem sie den vollen Wert von Anlagen-, Betriebs-, Umwelt- und Kundendaten nutzen, um die Energieinfrastruktur zu optimieren und die Volatilität zu mindern.

Databricks bietet eine offene, flexible Daten- und KI-Plattform. Mit leistungsstarken Tools und Partnern ermöglicht die Data Intelligence Platform for Energy von Databricks Kunden aus dem gesamten Energiesektor, kritische Herausforderungen in der Branche zu bewältigen, darunter:

  • Leistungsmanagement und Wartung von Anlagen in Echtzeit
    Unternehmen können riesige Mengen an Sensordaten von jeder physischen Anlage - Windturbinen, Netze, Pipelines und Maschinen - erfassen, analysieren und visualisieren, um die Leistung in Echtzeit zu überwachen und zu optimieren, Ausfallzeiten zu reduzieren und die betriebliche Effizienz insgesamt zu verbessern.

  • Genaue, effiziente Prognosen für erneuerbare Energien
    Kunden können Prognoseunsicherheiten und die Unvorhersehbarkeit von Wind-, Solar- und Wasserkraftquellen mit ausgefeilten, auf maschinellem Lernen (ML) basierenden Vorhersagefunktionen minimieren. Durch die Integration von Wettervorhersagen, Leistungsdaten, Preistrends und Nachfrageprognosen auf einer einheitlichen Plattform kann der Energiesektor die Nachfrage genauer steuern und die Ressourcenzuweisung verbessern, um die Rentabilität in einem volatilen Markt zu maximieren.

  • Ein proaktiver, vorausschauender Ansatz zur Netzoptimierung
    Mit dem Einsatz von Advanced Metering Infrastructure (AMI) können Versorgungsunternehmen fortschrittliche Analysen und Prognosemodelle nutzen, um einen Echtzeiteinblick in die Netzbedingungen zu erhalten. Die Data Intelligence Platform for Energy ermöglicht es den Unternehmen, die Last besser vorherzusagen, Ausfälle zu prognostizieren und Angebot und Nachfrage auszugleichen, wodurch Übertragungsverluste verringert und die Zuverlässigkeit und Belastbarkeit des Netzes insgesamt verbessert werden.

„Erfolgreiche Energieunternehmen werden sich dadurch abheben, dass sie Daten, Analysen und KI auf neuartige Weise nutzen, um gleichzeitig das Risiko ihrer Strategien zu minimieren und neue Chancen zu erschließen, die durch die Energiewende ermöglicht werden“, sagt Shiv Trisal, Global Industry Leader for Energy and Manufacturing bei Databricks.

„Dies erfordert einen anderen Ansatz in Bezug auf Datenintelligenz, der die Macht der KI in die Hände jedes Nutzers legt, unabhängig von seinen technischen Fähigkeiten, und es ihm ermöglicht, einzigartige Erkenntnisse aus der gesamten Wissensbasis und den Daten des Unternehmens zu gewinnen, um neue Innovationen voranzutreiben und ein intelligenteres, zuverlässiges und nachhaltiges Energiesystem für alle zu gestalten.”

Vorgefertigte Daten- und KI-Lösungen, die auf hochwertige Kundenanwendungsfälle zugeschnitten sind
Die Data Intelligence Platform for Energy bietet ein Paket von Solution Accelerator, die den Analyseprozess beschleunigen und Unternehmen bei der Bewältigung kritischer, hochwertiger Herausforderungen in der Branche unterstützen. Zu den beliebten Datenlösungen für Kunden aus dem Energiesektor gehören:

  • LLMs für Wissensdatenbank-Q&A-Agenten: Unternehmen erstellen mit Databricks auf einfache Weise einen LLM-gestützten Chatbot, der mit Branchenkontext und der Wissensdatenbank eines Kunden trainiert ist, um den Endbenutzern ein verbessertes, personalisiertes Erlebnis zu bieten.

  • Vorausschauende IoT-Wartung: Sie erfassen Echtzeitdaten aus dem industriellen Internet der Dinge (IIoT) von Geräten und führen komplexe Zeitreihenverarbeitung durch, um die Betriebszeit zu maximieren und die Wartungskosten zu minimieren.

  • Digitale Zwillinge: Sie verarbeiten reale Daten in Echtzeit, berechnen Erkenntnisse in großem Umfang und stellen diese mehreren nachgelagerten Anwendungen zur Verfügung, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

  • Vorausschauende Wartung von Windturbinen: Unternehmen analysieren die Produktivität von Windparks und sagen fehlerhafte Windturbinen durch eine Mischung aus KI/ML und domänenspezifischen Modellen voraus.

  • Grid-Edge-Analytik: Sie optimieren die Leistung des Energienetzes und verhindern Ausfälle, indem Daten von verschiedenen IoT-Geräten zusammengeführt und ein Fehlererkennungsmodell trainiert werden, um Anomalien leicht zu erkennen und zu beheben.

  • Real Time Data Ingestion Platform (RTDIP): Ermöglicht Optimierung, Überwachung, Vorhersage, vorausschauende Analysen und digitale Zwillinge mit einem Cloud-nativen Open-Source-Framework, das auf Datenstandardisierung und Interoperabilität ausgerichtet ist.

Databricks Partner bieten ein Ökosystem von maßgeschneiderten Lösungen für den Energiesektor
Darüber hinaus treiben branchenführende Databricks-Partner wie AVEVA, BKO, Capgemini, Celebal Technologies, CKDelta, Deloitte, Neudesic und Seeq die Vision der Data Intelligence Platform voran, indem sie vorgefertigte Analyse-Lösungen auf der Lakehouse-Architektur bereitstellen, die speziell auf die Energiebranche zugeschnitten sind. Zu den vorgestellten Partnerangeboten gehören:

  • BKO: Das Common Model von BKO kombiniert Markt- und Handelsdaten mit Anlagenwartungs-, Bestands- und Betriebsdaten, um ein Optimierungsniveau zu erreichen, das weit über eine einfache Anlagenwartung und Bestandsverwaltung hinausgeht, die alle von Databricks' Unity Catalog gespeichert und verwaltet werden.

  • Celebal Technologies: Mit seinem Power and Utility Forecasting Framework bietet Celebal Tech eine innovative Lösung für die Vorhersage erneuerbarer Energien, die granulare und ganzheitliche Prognosen liefert, die verschiedene Kategorien wie Last, Erzeugung, Preis und Wetter umfassen. Das Framework integriert nahtlos externe Faktoren wie Wettermuster und Preise, um genaue Prognosen zu liefern, die es den Akteuren im Energiesektor ermöglichen, die Ressourcenallokation und -planung zu optimieren.

  • CKDelta: CKDelta ∆Power ist eine intelligente KI-Anwendung, die umfangreiche Datenanalysen nutzt, darunter Informationen über Personenbewegungen, Standortattribute und Faktoren in der Umgebung, um die strategischsten und am stärksten nachgefragten Standorte für die Installation von öffentlichen Ladestationen für Elektrofahrzeuge zu ermitteln. Sie maximiert das künftige Umsatzpotenzial, berechnet den Kohlenstoffausgleich und gewährleistet eine zuverlässige Leistung, wobei der Schwerpunkt auf einer nahtlosen Benutzererfahrung liegt.

  • Neudesic: Smart Meter Analytics von Neudesic bietet Versorgungsunternehmen einen robusten Framework-Beschleuniger für die Aufnahme, Speicherung und Analyse von AMI-Daten (Advanced Metering Infrastructure). Diese skalierbare Lösung orchestriert Milliarden von täglichen Datenpunkten mit nahezu Echtzeit-Analysefunktionen und ermöglicht es Netzbetreibern, KI für das Verständnis des Netzzustands, des Lastbedarfs, der Prognosen und der Kundennutzungsmuster zu nutzen.

„Bei Capgemini wurde unser IDEA-Framework bereits von vielen Unternehmen genutzt, darunter einige der größten Energie-, Versorgungs- und Chemieunternehmen der Welt, um ihre Datenbestände mit verschiedenen Databricks-Produkten zu modernisieren. Dies beschleunigt ihre digitale Transformation, indem sie Daten und KI nutzen, um ihre Abläufe zu verbessern. Die Möglichkeit, die Data Intelligence Platform in den Mittelpunkt dieser Architektur zu stellen, stellt sicher, dass die Lösung offen, sicher, skalierbar und für die Gesamtbetriebskosten optimiert ist“, sagt Michael Doyle, Executive Vice President und Energy and Utilities Industry Leader bei Capgemini.

„Während wir durch die Ära der digitalen Transformation navigieren, revolutioniert die Konvergenz von KI und Daten die Sektoren Energie, natürliche Ressourcen und Industrie. Bei Deloitte optimieren wir nicht nur unsere Abläufe, sondern erschließen mit der Databricks Data Intelligence Platform auch neue Wege zu Wachstum und Nachhaltigkeit. Gemeinsam mit Databricks freuen wir uns darauf, unsere Kunden auf ihrem Weg zu Daten und KI zu unterstützen“, sagt Ram Iyer, AI & Data Leader, Energy and Chemicals bei Deloitte Consulting.