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2024年 2月 23日 金曜日

AIがESG目標を達成しながらエネルギーコストを削減する方法 – シュナイダーエレクトリックのスポンサーコンテンツ

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  • 地政学的な対立もあり、エネルギー価格の高騰と変動は、ビジネスリーダーたちにコスト削減の緊急プレッシャーを与えている。エネルギーが企業予算に占める割合は増加の一途をたどっており、技術革新や成長のための資金は少なくなっている。

    同時に、消費者、投資家、規制当局は、企業が環境・社会・ガバナンス(ESG)原則を受け入れ、事実上の脱炭素化を加速させることをますます期待するようになっている。ほとんどの業界において、長期的な繁栄にはESGの早急な進展が必要である。多くの企業が二酸化炭素排出量削減の野心的な目標を掲げているが、その達成に苦戦している。

    人工知能(AI)は今日の状況を変えつつあり、企業がエネルギー消費を最適化し、再生可能エネルギー源を導入し、EVのインフラを管理するのに役立っている。適切なAI技術とエネルギーの専門知識があれば、十分なデジタル化の経験とインフラを持つ組織であれば、持続可能性の針を動かしながら運営コストを削減するAIの可能性を活用することができる。

    シュナイダーエレクトリックのSVP兼チーフ・アーティフィシャル・インテリジェンス・オフィサーであるフィリップ・ランバック氏は、「地球を “脱炭素化 “したいのであれば、産業界はもっと電化し、より効率的に、より少ないエネルギーで、より少ない廃棄物を生み出す必要があります」と語る。「そのためには、デジタル化とAIを組み合わせてプロセスを最適化する必要があります」。

    AIの力

    エネルギーと持続可能性という2つの課題に取り組むことは、困難なことです。企業は、信頼性の高い電力を確保しながら、再生可能エネルギーを効率的に統合する必要がありますが、再生可能エネルギー源は、環境条件の変化に応じて変化する一貫性のない供給を生み出します。EVを導入するような対策では、エネルギーコストや送電網の安定性を考慮しながら、需要を管理し、送電網の容量を拡大し、充電インフラを設置する必要がある。

    このような障害に大規模に対処するためには、AIが不可欠であり、人間が合理的に処理できる量を超える大量のデータから、エネルギー使用のパターンや非効率な領域を明らかにすることができる。AIを活用することで、企業は再生可能電源を取り入れ、EV充電インフラに関するより良い決定を管理し、エネルギーコストを削減しながら持続可能性の目標を達成することができる。

    エネルギーの消費と生産の両方を行う「プロシューマー」となる企業が増える中、ビッグデータとAIの組み合わせは、エネルギーを効率的に使用し、リアルタイムでピボットするのに役立つ。

    AIとエネルギー管理の未来

    善意にもかかわらず AIプロジェクトの85%は失敗すると予測.AIの導入を成功させるには、既存の業務やプロセスにシームレスに統合するカスタムメイドのソリューションを使用する必要がある。また、技術だけでなく、AI、エネルギー管理、産業オートメーションに関する外部ドメインの専門知識も、豊富な経験を持つパートナーから提供される必要がある。

    3つの事例におけるイノベーションは、組織がエネルギー使用を抑制し、持続可能性を促進するのに役立つAIの可能性を示している。

    1.カーボンニュートラルな物流センター

    40年の歴史を持つスーパーマーケット・チェーンのリドルは、31カ国で約12,000の食料品店と200以上の配送センターを運営している。

    同社は物流センター フィンランド最大の産業用マイクログリッドを備え、1,600枚のソーラーパネルと蓄電池システムにより、国の電力網への負荷を軽減している。その高度な冷暖房システムは、寒冷時に再利用できるよう余熱を蓄え、約500世帯に温水を供給している。

    AIを活用した予測と最適化により、同センターは100%再生可能エネルギーで運営され、エネルギーコストを70%削減している。

    2.EVフリートのエネルギー管理

    シュナイダーエレクトリックは、パリ郊外の本社で電気自動車(EV)の大規模なフリートを管理している。その規模の大きさから、すべてのEVが同時に充電されると、ビルの円滑な運営に支障をきたす可能性がある。

    この問題に対処するため、同社は、電力利用可能性、天候、エネルギー源などの重要な要因を監視し、充電ピーク時の電力サージを防止し、複数のソースから電力を生成、分配、管理するエネルギー管理ソリューションを使用している。

    このアプローチの中核となるのがエッジ・コントロール・コンポーネントであり、クラウドベースのAI主導型分析を用いて、EVへの配電をリアルタイムで最適化し、充電ニーズと利用可能な電力とのバランスを維持する。

    電力需要や気象条件などの変数を考慮することで、アナリティクスはマイクログリッド内のさまざまなエネルギー源から建物への最適な配電を保証する。その結果、建物の電力効率が大幅に向上し、カーボンフットプリントが大幅に削減される。

    3.フランス北部の工場を変える

    フランスの自動車メーカー、ルノー・グループは、次のような野心的な目標を掲げた。 炭素収支をマイナスにする を達成した。そのために同社は、環境に配慮した配電盤とスマートセンサーを導入し、設備や停止の予測や遠隔監視を可能にした。その結果、同工場はコストを削減し、持続可能性の目標を達成した。

    持続可能性とイノベーションの実現

    再生可能エネルギーへの移行は、AIなしでは実現できない。しかし、組織にはそれぞれニーズと目標があり、既製の最新AI技術を導入するだけでは達成できないこともある。

    シュナイダーエレクトリックのランバック氏は、”エネルギー最適化と産業オートメーションにおけるAIソリューションへの小規模な追加投資は、企業がクラウドとデータ収集に既に行った大規模な投資の価値を解き放つことができる “と語る。

    AIを導入することで、企業はエネルギー支出を削減し、持続可能な経営を行うことができる。AIと人間の専門知識を組み合わせることで、これらの複雑な課題に取り組むことは、これらの取り組みを主導する組織をはるかに超えるインパクトをもたらす可能性がある。


    AIソリューション シュナイダーエレクトリック

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