Ioan DEMETER, Business Development Director MWARE Solutions, a prezentat o soluție de eficiență energetică bazată pe AI și digital twin (DT), prin care consumul energetic scade cu 20-25%, la Forumul Energiei 2025, organizat de Financial Intelligence.
Digital twin înseamnă o replică virtuală a consumatorului respectiv, care este măsurată printr-o serie de senzori și actuatori de IoT (n.n. internet of things), a explicat Ioan Demeter.
Potrivit domniei sale, nu doar în România, nivelul de adopție a inteligenței artificiale de către companii nu crește exponențial, deocamdată, deoarece marii jucători nu înțeleg valoarea datelor (big data și big data analytics): “Toată această analiză și implementarea soluțiilor AI nu pot fi făcute fără ca firmele să aibă o strategie. Ca să ai astăzi un proiect de AI, trebuia să-l fi început acum doi ani de zile. Acum doi ani de zile ai fi făcut strategia, după un an, bugetul, și abia după doi ani, s-ar fi putut face o implementare serioasă de inteligență artificială”.
Între beneficiile soluției propuse de MWARE, se numără faptul că se pot face simulări în timp real ale evenimentelor, pentru e preveni blocajele operaționale și a optimiza resursele implicate. De asemenea, DT contribuie la reducerea riscurilor prin modelarea diferitelor scenarii, prevenind cheltuielile inutile și îmbunătățind securitatea operațiunilor. Totodată, DT permite îmbunătățiri care au un rol în sustenabilitate, prin reducerea și optimizarea consumului de energie și evitarea pierderilor.
În orice locație comercială sau industrială, consumatorii sunt următorii:
- AC/DC (redresoare, invertoare, baterii);
- HVAC (încălzire, ventilație, aer condiționat);
- Echipamente specifice fiecărei industrii;
- Cuptoare, congelatoare, frigidere, dulapuri de prezentare;
- Telco (Radio, microunde, fibră optică, wifi);
- Sisteme de control (comutatoare, contoare, sisteme de management);
- Securitate (senzori, acces, camere de supraveghere, sirene).
Problemele pe care le au acești jucători sunt următoarele:
- Alterarea specificațiilor pe parcursul timpului;
- Îmbătrânirea tehnologică;
- Lipsa optimizărilor pe consumul de energie (ca funcționare, sincronizare cu prețurile);
Ioan Demeter a spus: “În cazul în care toate aceste elemente sunt funcționale, în schimb nu există o analiză de optimizare, normal că acele consumuri vor stagna. Ce înseamnă această analiză de optimizare? Înseamnă a urmări tiparul de consum pe parcursul unei zile. Există oră de vârf, există ore de consum redus, în timpul nopții. În aceste perioade, o optimizare înseamnă a folosi consumul în funcție de consumul pieței, a folosi energia pentru a încărca bateriile, a aplica diferite rețete de reducere a consumului.
Propunerea noastră este de a implementa platforma SUROGATE (soluție end to end de AI) și a unei familii de senzori IoT, pentru a crea o replică virtuală a locației, în 3D, cu toate blocurile consumatoare de energie.
Pe datele furnizate de către senzorii IoT, se va crea un model de optimizare, care poate fi verificat cu replica virtuală, cu acest digital twin al locației respective. Aceasta este o abordare holistică pentru consumatori și permite o analiză ca un întreg și o replică, în cazul în care clienții respectivi au multiple locații.”
Propunerea vine cu monitorizarea și controlul consumului, generarea de analiză prescriptivă, pentru orele de vârf precum și general, corelate cu factorii interni și externi (vreme, trafic, piață), vizualizarea în timp real, pe versiunea virtuală, a evoluției.
“Experiența noastră ne-a permis să obținem reduceri consum energetic între 20 și 25%, probabil că ne calificăm pentru diferite proiecte interesante”, a concluzionat Ioan Demeter.