Colin Gault, Produktleiter bei POWWR

Gault ist seit über 15 Jahren im Energiesektor tätig. In seiner letzten Position leitete Gault Digital Innovation für Scottish Power, wo er für die Verbreitung innovativer Technologien und die Entwicklung agiler Arbeitsweisen verantwortlich war. Obwohl er als Berater und Analyst zunächst in eher technischen Funktionen tätig war, hat seine Leidenschaft für Innovation, Zusammenarbeit und Problemlösung dazu geführt, dass er das letzte Jahrzehnt in Produktfunktionen verbracht hat. Bei POWWR leitet Gault das Produktmanagement-Team und hat die Aufgabe, strategischere, konsistentere und wertorientiertere Prozesse zu etablieren. Durch die Bereitstellung eines klaren Überblicks über den Energiemarkt arbeitet Gault mit seinem Team daran, sicherzustellen, dass die Lösungen von POWWR benutzerzentriert und nutzenorientiert sind.

Beiträge von Colin Gault, Produktleiter bei POWWR:

Wie prädiktive KI dem Energiesektor hilft

Im letzten Jahr oder so haben wir das Aufkommen vieler neuer und spannender Anwendungen für prädiktive KI in der Energiebranche erlebt, um Energieanlagen besser zu warten und zu optimieren. Tatsächlich waren die Fortschritte in der Technologie geradezu rasant. Die Herausforderung bestand jedoch darin, die „richtigen“ Daten bereitzustellen, um sie wirksam zu machen.

Es wird interessant sein zu sehen, was die Zukunft für prädiktive KI bereithält. Obwohl es viel zu bewundern gibt, befindet sich die prädiktive KI noch in der Phase der neuen Technologien und muss die Herausforderungen der Skalierung meistern. Dieser Artikel konzentriert sich auf die Vorteile der Technologie und darauf, worauf sich der Energiesektor in den nächsten 12 Monaten konzentrieren muss, um sicherzustellen, dass er nicht versucht, zu laufen, bevor er laufen kann.

Eine dreistufige Strategie für ein besseres Energiemanagement

Da die Energiekosten weiter steigen, wird in den Vorstandsetagen überall im Land zunehmend über die Notwendigkeit eines besseren Energiemanagements diskutiert. Aufgrund der Unzulänglichkeit oder Ungenauigkeit der verfügbaren Daten ist es für interne Befürworter jedoch oft schwierig, den ROI solcher Projekte zu rechtfertigen. So sehr, dass Garner angibt, dass ROI und widersprüchliche Prioritäten in über 40 % der Fälle als die beiden größten Herausforderungen angesehen werden.

Es besteht kein Zweifel, dass Daten der erforderliche Beweis sein können. Aber wie viel Verantwortung sollte dem Unternehmen aufgebürdet werden, um die effektiven Modellierungsstrategien zu entwickeln, die erforderlich sind, um die erforderlichen Daten zum Nachweis von ROI und Umweltvorteilen zu generieren, und wie viel sollte der Energieversorger tragen?