AI in Energy 2026
Program
Kezdésként azt vizsgáljuk meg, hogy milyen típusú adatok keletkeznek a különböző energetikai vállalatoknál, és hogyan épül fel az ezek mögött álló mérési és adatkezelési architektúra. Rávilágítunk arra is, miért fontos az adatminőség és -validálás, valamint kitérünk a priorizálás kérdésére: mely információk bírnak valódi üzleti relevanciával, és mire érdemes koncentrálni egy adatalapú vagy AI-alapú fejlesztés esetén. De itt nem állunk meg: a szekció azt is bemutatja, hogyan vezet az út a hagyományos analitikától a generatív AI-megoldásokig, és hogyan építhető erre tudatos, üzleti értéket teremtő AI-stratégia.
Kiemelt témák:
Energetikai adatforrások feltérképezése: termelési, fogyasztási, hálózati és piaci adatok | Mérési architektúra felépítése, adatgyűjtő rendszerek | Adatpriorizálás, adatminőség: mely adatok hordoznak valódi üzleti értéket? | Mit mérjünk és hogyan? | Energetikai adatmodell és adattárház-stratégia kialakítása | Hogy lesz az adatból érték? | Prediktív analitika: fogyasztás-előrejelzés, anomáliadetektálás, karbantartás-optimalizálás | Adatvezérelt beruházási döntések: CAPEX-priorizálás mérési adatok alapján | Kiberbiztonsági és rendszerintegrációs kihívások
Ez a szekció arról szól, hogyan épül be a digitalizáció, az algoritmusok és mesterséges intelligencia a napi vállalati működésbe, és miként válik az energiamenedzsment egyre inkább IT-kérdéssé. Körbejárjuk a valós idejű monitoring és az automatizált rendszerek gyakorlati hasznát, kitérve a prediktív fogyasztás- és termelés-előrejelzési modellekre is.
Szó lesz a hibrid energiarendszerek (például napelem és energiatároló) megfelelő optimalizálásáról, az AI-alapú menetrendezésről, valamint arról a vékony határvonalról, amely a valódi versenyelőnyt jelentő beruházásokat elválasztja az alacsony megtérülésű fejlesztésektől.
Kiemelt témák:
Digitalizáció, mint működési modellváltás: IT-vezérelt döntéstámogatás | Valós idejű monitoring rendszerek üzleti hatása | Automatizált szabályozás és optimalizáció ipari környezetben | Prediktív fogyasztás- és termelés-előrejelzés | AI-alapú menetrendezés és portfólióoptimalizálás a villamosenergia-piacon | Hibrid rendszerek optimalizálása | Digitális iker (digital twin) modellek ipari energiarendszerekben | Adatvezérelt, prediktív karbantartás
A harmadik blokk arra keresi a választ, hogy ha meghoztuk a beruházási döntést, akkor merre tovább az ötlettel. A stratégiai szándék mögé tesszük a pénzügyi realitást: milyen forrásból finanszírozható az energetikai digitalizáció, milyen költségstruktúrával, és milyen feltételek mellett válik valóban értékteremtő beruházássá. Áttekintjük a beruházási modelleket, mint például a klasszikus CAPEX vagy szolgáltatásalapú (SaaS) konstrukciók, és megvizsgáljuk, milyen külső források állnak rendelkezésre az energetikai digitalizációhoz.
A nap végére megérthetjük, hogy az adatalapú beruházás és működési modell nem egyszeri technológiai fejlesztés, hanem hosszú távú pénzügyi és stratégiai döntés. Megfelelő döntések mellett csökkenti az energiaköltségeket, optimalizálja a termelési folyamatokat, és megalapozza a hosszú távú piaci fölényt.
Kiemelt témák:
CAPEX vs. OPEX modellek: saját beruházás vagy szolgáltatásalapú (SaaS / as-a-service) konstrukció | Szoftverberuházások bankolhatósága | Hosszú távú versenyelőny: adatvagyon mint stratégiai eszköz és piaci belépési korlát | Fogyasztói rugalmasság monetizálása: demand response üzleti modellek | Részvétel kiegyenlítő és szabályozási piacokon adatalapú optimalizációval | Virtuális erőmű (VPP) modellek és ipari aggregáció | AI-alapú portfóliómenedzsment több telephelyen | Dinamikus tarifák és valós idejű árjel-alapú működés | Többlettermelés értékesítése: mikor éri meg piacra lépni? | Energiaközösségi és peer-to-peer modellek vállalati környezetben | Adat, mint szolgáltatás: energetikai adatok külső hasznosítás
Szeretettel várjuk kedves vendégeinket a szakmai programot követő pezsgős koccintásra!
Kapcsolat
