Die KI im Energiemarkt wird geschätzt auf EUR 15.45 Bn in 2024 und wird voraussichtlich erreichen 46,92 USD Bn von 2031Wachstumsrate (CAGR) von 17,2% von 2024 bis 2031. Der AI in Energy-Markt wird durch den zunehmenden Fokus auf die digitale Transformation im gesamten Energiesektor ein starkes Wachstum im Prognosezeitraum erwarten.

Markttreiber - steigende Nachfrage nach Energieeffizienz und Optimierung

Die weltweite Energienachfrage ist in den letzten Jahrzehnten durch eine rasche Industrialisierung und Urbanisierung in großen Volkswirtschaften weltweit deutlich gewachsen. Gleichzeitig gab es ein wachsendes Bewusstsein für die ökologische Nachhaltigkeit und die Auswirkungen des Klimawandels. Energieanbieter und Regulierungsbehörden sind immer mehr bereit, sich auf den Übergang zu effizienteren und saubereren Energiequellen zu konzentrieren.

AI verspricht eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Gesamtenergieeffizienz durch fortschrittliche Optimierung von Angebot und Nachfrage zu spielen. Durch die Überwachung von Anlagenbetrieben in Echtzeit und die Erkennung von Anomalien können Versorgungsunternehmen Störungen und Ausfälle vermeiden. Dies erhöht die Zuverlässigkeit der Dienstleistungen.

Zahlreiche Unternehmen in der gesamten Energiewertkette haben bereits mit der Umsetzung von KI begonnen. Industrieverbraucher nutzen KI, um die Energiebilanz ihrer Anlagen durch kontinuierliche Optimierung und automatisierte Steuerung diverser Geräte/Maschinen basierend auf wachsenden Anforderungen zu reduzieren.

Insgesamt bietet die Fähigkeit von KI, die Energieeffizienz durch bessere Optimierung massiv zu verbessern, ein enormes Potenzial, globale Energiesysteme zu transformieren.

Markttreiber - Fortschritte in der KI Technologien

Schnelle Entwicklungen treten in den Bereichen Deep Learning, Computer Vision, Natural Language Processing und andere AI Sub Domains in den letzten Zeiten auf. Dies erweitert die Grenzen von Anwendungen auf einer Vielzahl von Bereichen, darunter KI im Energiesektor.

KI-Fähigkeiten rund um vorausschauende Wartung und Prognosen sind besonders vielversprechend für die Optimierung der Asset-Performance sowie der Nachfrage- und Versorgungsplanung. Fortgeschrittene Deep-Learning-Modelle, die auf IoT-Sensordaten von Ölanlagen, Pipelines, Kraftwerken usw. trainiert werden. kann nun feine Muster identifizieren, um Geräteausfälle vorherzusagen, auch bevor irgendwelche Symptome auftreten. Dies hilft Planung Wartung im Voraus zu vermeiden unerwartete Störungen und Ausfälle. KI revolutioniert auch prognostizierte Analytik für wetterabhängige erneuerbare Vermögenswerte.

Natürliche Sprachverarbeitungsfähigkeiten von AI finden auch Anwendungen. Chatbots und Sprachassistenten werden für die automatisierte Kundenbetreuung eingesetzt, um Routineabfragen abzuheben. Dies befreit Live-Agenten, um sich auf komplexere Probleme zu konzentrieren und sich als wichtiger Treiber für die KI im Energiemarkt zu erweisen.

Markt Challenge - Hohe Umsetzung Kosten von AI Solutions

Eine der größten Herausforderungen, denen KI im Energiemarkt gegenübersteht, sind die damit verbundenen hohen Implementierungskosten. Die Bereitstellung fortschrittlicher KI-Technologien erfordert erhebliche Investitionen in die Dateninfrastruktur, um große Volumendaten kontinuierlich zu sammeln, zu speichern, zu verwalten und zu verarbeiten. Es braucht auch hochqualifizierte Talentpools von KI-Ingenieuren, Datenwissenschaftlern und Domänenexperten, um kundenspezifische KI-Lösungen für verschiedene Energiewertketten zu entwickeln.

Die Aufrechterhaltung und Modernisierung dieser komplexen KI-Systeme im Laufe der Zeit erfordert dedizierte Budgets und Ressourcen. Für viele Energieunternehmen, insbesondere die auf dünnen Margen operierenden Versorgungsunternehmen, können solche großen Investitionen ohne klare mittelfristige Investitionsrendite schwierig sein.

Darüber hinaus erfordert die Integration von KI-Technologien mit bestehenden IT-Systemen der meisten Energiefirmen eine Überarbeitung der veralteten Infrastruktur sowie die Hinzufügung von Implementierungsausgaben. Hohe Kosten bleiben somit für das weitverbreitete Ausrollen von KI auf dem Energiemarkt ein großes Hindernis.

Marktchance - zunehmende Annahme erneuerbarer Energiequellen

Das Wachstum bei der Annahme erneuerbarer Energiequellen wie Solar- und Windenergie bietet eine große Chance für KI, eine transformative Rolle zu spielen. Da der Anteil der intermittierenden erneuerbaren Energien am Gesamtnetz zunimmt, wird die Aufrechterhaltung der Netzstabilität und Zuverlässigkeit für die Betreiber schwieriger.

Advanced AI und Machine Learning Algorithmen können dazu beitragen, die Produktion und Integration erneuerbarer Energien in Echtzeit zu optimieren. Dies hilft den Betreibern, das Netz besser zu planen und auszugleichen.

KI in Energieanwendungen wird auch für die vorausschauende Instandhaltung von erneuerbaren Vermögenswerten verwendet, um ihre operative Effizienz zu verbessern. Mit mehr Ländern und Regionen, die sich für höhere erneuerbare Ziele zur Verringerung der CO2-Emissionen einsetzen, wird die Energielandschaft zunehmend auf den Übergang zu erneuerbaren Energien ausgerichtet. Diese zunehmende Verschiebung eröffnet ein massives Potenzial für KI-Anbieter im Energiemarkt, um Lösungen zu entwickeln und zu liefern, die dazu beitragen, den Wert aus erneuerbaren Ressourcen zu maximieren.

Partnerschaften und Kooperationen: Im Jahr 2018 hat IBM mit einem Ozeanenergieunternehmen Minesto zusammengearbeitet, um einen KI-Assistenten zur Überwachung und Optimierung ihrer Gezeitenenergieumwandlungssysteme zu entwickeln.

Erwerb: Im Jahr 2020 erwarb Shell das Silicon Valley-basierte KI-Startup Savannah Simulation, um den Einsatz von KI/ML zur Optimierung von LNG-Anlagen zu beschleunigen. Die Akquisition verstärkte Shells digitale Fähigkeiten für das Asset Performance Management.

Entwicklung kundenspezifischer KI-Lösungen: Microsoft hat Lösungen wie das Distributed Energy Resource Management System (DERMS) entwickelt, um zu helfen, die erneuerbaren Energien durch maschinelles Lernen besser zu integrieren.

Partnerschaften mit Forschungsorganisationen: Erfolgreiche Unternehmen in der KI im Energiemarktpartner mit nationalen Forschungslaboren und Wissenschaften, um neue Forschung zu erschließen. So startete das US Department of Energy im Jahr 2021 drei neue Energy Labs der Zukunft mit ExxonMobil, NREL, LANL und konzentrierte sich auf KI für optimierte Operationen und Gitterstabilität.

Einblicke, Durch Technologie: Machine Learning führt aufgrund seiner Anpassungsfähigkeit

In Bezug auf Technologie trägt das maschinelle Lernen 2024 35,6% des Anteils der KI am Energiemarkt bei. Dies liegt an der Fähigkeit, kontinuierlich von Daten zu lernen und zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden.

Alle maschinellen Lernmodelle benötigen große Datenmengen, um von zu lernen. Der Energiesektor verfügt über umfangreiche Daten aus verschiedenen Quellen wie Smart Meter, Wetterstationen, Sensoren etc., die das maschinelle Lernen stark für Aufgaben wie die Vorhersage zukünftiger Energienachfrage und Verbrauch basierend auf historischen Daten, Klassifizierung der Gerätegesundheit, Optimierung der Netzsicherheit usw.

Seine Selbstlernfähigkeit ermöglicht es Maschinenlernmodellen im Laufe der Zeit kontinuierlich zu verbessern, da sie neuen Daten ausgesetzt sind. Dieser Vorteil hat dazu geführt, dass maschinelles Lernen andere Techniken dominiert, um den höchsten Anteil an KI auf dem Energiemarkt zu erfassen.

Insights, Durch Anwendung: Sicherheit und Sicherheit treibt die Anwendung von KI im Energiemarkt an

In Bezug auf die Anwendung trägt die Sicherheit und Sicherheit 27.5% Anteil an KI am Energiemarkt aufgrund der kritischen Bedürfnisse zur Risikominderung und zum Schutz kritischer Energieinfrastruktur und Arbeitskräfte bei. KI-basierte Sicherheits- und Sicherheitsanwendungen sind unschätzbar bei der Überwachung von Energieanlagen, der Erkennung von Anomalien, der Vorhersage von Ausfällen und der Sicherstellung der Personalsicherheit.

Mit wachsender Cyber-Sicherheit Bedrohungen für die Energieinfrastruktur spielt KI eine wichtige Rolle bei der Stärkung der Cyber-Abwehr durch Aktivitäten wie anomalybasierte Intrusionserkennung, Malware-Analyse und vorausschauende Bedrohungsmodellierung. Seine Fähigkeit, riesige Datenmengen im Maßstab zu analysieren, macht KI besonders geeignet für diese Anwendung im Vergleich zu herkömmlichen Lösungen.

Die Kritik an Sicherheits- und Sicherheitsanwendungen hat dieses Segment dazu geführt, dass der größte Anteil der KI am Energiemarkt berücksichtigt wird.

Insights, By Deployment Mode: Cloud Adoption verbreitet KI im Energiemarkt

Im Einsatzmodus trägt die Cloud-basierte Bereitstellung aufgrund von Vorteilen wie Skalierbarkeit, Zugänglichkeit und reduzierten Wartungskosten im Vergleich zu On-Premises-Lösungen den höchsten Anteil der KI am Energiemarkt bei. Die Bereitstellung von KI-Anwendungen auf der Cloud beseitigt die Notwendigkeit, dass Energieunternehmen ihre eigene Infrastruktur aufbauen und pflegen. Dies führt zu erheblichen Einsparungen, während die internen Ressourcen freigesetzt werden.

Cloud-Plattformen vereinfachen auch die Arbeit der Datenwissenschaftler, indem sie serverlose Rechen- und Auto-Skalierfunktionen anbieten, um große und vielfältige Workloads effizient zu handhaben. Features wiePay-as-you-go billing, global verteilte Rechenzentren und optimierte Upgrades weitere Unterstützung schnelle Iteration und Experimentierung benötigt für AI/ML-Modellentwicklung.

Cloud-Architektur überwindet Herausforderungen der Datenspeicherung, Verarbeitung und Modellbildung, die von vielen Energieunternehmen aufgrund eingeschränkter lokaler Rechenleistung und Rechenzentren konfrontiert werden. Wichtige Cloud-Anbieter wie AWS, GCP und Azure haben erhebliche Investitionen in KI-spezifische Dienstleistungen, Tooling und Frameworks getätigt, die Entwickler anziehen und Innovationen fördern. Diese Vorteile haben Energieunternehmen dazu veranlasst, überwiegend Cloud-basierte KI-Systeme zu übernehmen.

• AI Deployment Rate by Country: High Adoption von KI auf dem Energiemarkt in China, Indien und Singapur, mit über 50% Bereitstellungsrate in KI in Energieanwendungen.
• Projektiertes Wachstum in Asien-Pazifik: KI im Energiemarkt in der Region wird erwartet, dass CAGR von 2024 bis 2034, die von Energieeffizienzinitiativen angetrieben.
• SLB's Lumi Datenplattform: Eine hochmoderne KI-Plattform zur Verbesserung der Entscheidungsfindung und des Datenmanagements über Energieanwendungen.
• Cloud Solutions von Vultr: Maßgeschneiderte Lösungen für KI bei der Einhaltung der Energieregulierung, der Verbesserung der Flexibilität und Skalierbarkeit.

Zu den wichtigsten Akteuren im Energiemarkt gehören IBM, Siemens AG, Schneider Electric, General Electric (GE), Microsoft Corporation, ABB Group, AppOrchid Inc, Alpiq AG, ATOS SE, Zen Robotics Ltd, SmartCloud Inc. und Hazama Ando Corporation.