KI im Energiemarkt – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, segmentiert nach Endbenutzer (Energieübertragung, Energieerzeugung, Energieverteilung, Versorgungsunternehmen), Servicetyp (Professionelle Dienste, Managed Services), Komponente (Lösung, Dienste), nach Region, nach Wettbewerb 2019-2029
Published Date: January - 2025 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: ICT | Format: Report available in PDF / Excel Format
View Details Buy Now 2890 Download Sample Ask for Discount Request CustomizationKI im Energiemarkt – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, segmentiert nach Endbenutzer (Energieübertragung, Energieerzeugung, Energieverteilung, Versorgungsunternehmen), Servicetyp (Professionelle Dienste, Managed Services), Komponente (Lösung, Dienste), nach Region, nach Wettbewerb 2019-2029
| Prognosezeitraum | 2025–2029 |
| Marktgröße (2023) | 4,78 Milliarden USD |
| CAGR (2024–2029) | 18,24 % |
| Am schnellsten wachsendes Segment | Lösung |
| Größter Markt | Nordamerika |
Marktübersicht
Der globale Markt für KI in der Energiewirtschaft wurde im Jahr 2023 auf 4,78 Milliarden USD geschätzt und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich ein robustes Wachstum mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 18,24 % bis 2029 verzeichnen. KI in der Energiewirtschaft trägt dazu bei, die Energieproduktion durch vorausschauende Wartung und Maschineninspektion, Qualitätskontrolle, Überwachung von Wohngebäuden, Exploration, Tanks und Reservoirs und andere Methoden zu verbessern und den Gewinn in der Energiewirtschaft zu steigern. Künstliche Intelligenz besteht aus einer Vielzahl von Tools wie maschinellem Lernen, künstlichen neutralen Netzwerken, Fuzzy-Logik und Expertensystemen, die bei der Umwandlung von Daten in nützliche Informationen helfen, die dann in verschiedenen Phasen der Exploration und Produktion des Lebenszyklus angewendet werden können. Die Energiewirtschaft beginnt, die unglaubliche Wirkung zu erkennen, die KI auf jeden Sektor in der Wertschöpfungskette haben kann. Die Möglichkeiten für KI treffen direkt auf die größten Herausforderungen der heutigen Ölfelder. Unternehmen, die KI effektiv einsetzen, dürften einen deutlichen Vorteil gegenüber anderen Betreibern haben, die ihre Lagerstätten, Betriebsabläufe und Produktionsanlagen nicht genau kennen.
Wichtige Markttreiber
Kostensenkung
Kostensenkung ist ein Haupttreiber für die Einführung künstlicher Intelligenz (KI) auf dem globalen Energiemarkt. Die Energiebranche, die für ihre kapitalintensive Natur bekannt ist, sucht ständig nach innovativen Lösungen, um den Betrieb zu rationalisieren und die Wirtschaftlichkeit zu verbessern. KI-Technologien spielen eine entscheidende Rolle bei der Erzielung erheblicher Kostensenkungen in verschiedenen Bereichen der Branche. Ein Schlüsselbereich, in dem KI zur Kostensenkung beiträgt, ist die Betriebseffizienz. Algorithmen für maschinelles Lernen analysieren in Echtzeit riesige Datensätze, die von Sensoren, Bohraktivitäten und Produktionsprozessen generiert werden. Indem sie Muster und Korrelationen in diesen Daten identifizieren, können KI-Systeme Betriebsabläufe optimieren, was zu höherer Effizienz und geringerer Ressourcenverschwendung führt. Ein weiterer entscheidender Aspekt ist die vorausschauende Wartung durch KI, die den Betreibern hilft, Geräteprobleme zu erkennen und zu beheben, bevor sie zu kostspieligen Ausfällen eskalieren. Dies minimiert nicht nur Ausfallzeiten, sondern verlängert auch die Lebensdauer der Ausrüstung, was zu erheblichen Kosteneinsparungen beiträgt.
Auch die Reservoirexploration und die Produktionsoptimierung sind Bereiche, in denen KI-gesteuerte Technologien die Kostensenkung erheblich beeinflussen. Fortschrittliche Analyse- und maschinelle Lernmodelle verbessern die Reservoircharakterisierung und -simulation und führen zu genaueren Vorhersagen des Reservoirverhaltens. Dies wiederum ermöglicht es den Betreibern, Produktionsstrategien zu optimieren, die Förderraten zu maximieren und unnötige Ausgaben zu minimieren.
Der Einsatz von KI in Gesundheits-, Sicherheits- und Umweltinitiativen reduziert die mit Unfällen, Ausfallzeiten und der Nichteinhaltung von Vorschriften verbundenen Kosten weiter. Durch den Einsatz von KI zur Risikovorhersage und -minderung verbessern Unternehmen die Sicherheit am Arbeitsplatz, verringern die Wahrscheinlichkeit von Umweltvorfällen und gewährleisten die Einhaltung strenger Vorschriften.
Darüber hinaus verringert die Integration von KI-gesteuerter Automatisierung und Robotik in Bohr- und Wartungsaktivitäten die Abhängigkeit von menschlicher Arbeitskraft, insbesondere in gefährlichen Umgebungen. Autonome Drohnen und Roboter können Routineinspektionen und -aufgaben durchführen und so Betriebsrisiken und damit verbundene Kosten minimieren. Im Wesentlichen wirkt die Betonung der Kostensenkung als Katalysator für die weit verbreitete Einführung von KI im Energiesektor. Unternehmen erkennen, dass die Implementierung von KI-Technologien nicht nur die Effizienz und die Betriebsfähigkeiten verbessert, sondern auch spürbare Auswirkungen auf das Endergebnis hat, was sie zu einem strategischen Muss macht, um in einer dynamischen und anspruchsvollen Branchenlandschaft wettbewerbsfähig zu bleiben.
Datenanalyse und Erkenntnisse
Die weltweite Einführung künstlicher Intelligenz (KI) in der Energiebranche wird maßgeblich durch die zentrale Rolle von Datenanalyse und Erkenntnissen vorangetrieben. In einer Branche, die durch riesige Datenmengen gekennzeichnet ist, die von Sensoren, Explorationsaktivitäten und Produktionsprozessen generiert werden, erweist sich die KI-gestützte Datenanalyse als transformative Kraft. Die Fähigkeit von KI-Algorithmen, diese riesige Datenlandschaft zu durchforsten, zu verarbeiten und umsetzbare Erkenntnisse daraus abzuleiten, ist für fundierte Entscheidungen und Betriebsoptimierungen von entscheidender Bedeutung.
Die durch KI unterstützte Datenanalyse im Energiesektor führt zu einem Paradigmenwechsel in der Reservoirexploration. Modelle des maschinellen Lernens analysieren geologische und geophysikalische Daten und ermöglichen ein tieferes Verständnis der Reservoireigenschaften. Dies ermöglicht es Unternehmen, genauere Vorhersagen über das Reservoirverhalten zu treffen, Bohrstrategien zu optimieren und die Ressourcenrückgewinnung zu maximieren. Das Ergebnis ist nicht nur eine erhöhte Betriebseffizienz, sondern auch erhebliche Kosteneinsparungen. Echtzeit-Datenanalysen sind für die Überwachung und Verwaltung von Bohrvorgängen von entscheidender Bedeutung. KI-Algorithmen verarbeiten Streaming-Daten von Bohraktivitäten und identifizieren Muster und Anomalien, die auf potenzielle Probleme hinweisen könnten. Dieser proaktive Ansatz zur Datenanalyse ermöglicht schnelle Entscheidungen, reduziert Ausfallzeiten und minimiert das Risiko kostspieliger Geräteausfälle. Predictive Maintenance, ein Teilbereich der Datenanalyse, stellt sicher, dass Wartungseingriffe genau dann durchgeführt werden, wenn sie benötigt werden, wodurch unnötige Störungen vermieden und die Anlagenleistung optimiert wird.
Über betriebliche Aspekte hinaus trägt KI-gesteuerte Datenanalyse zu Gesundheits-, Sicherheits- und Umweltinitiativen bei. Durch die Analyse historischer Daten können KI-Modelle Sicherheitsvorfälle vorhersagen und verhindern und so eine sicherere Arbeitsumgebung fördern. Umweltverträglichkeitsprüfungen und Compliance-Überwachung profitieren von den Analysefunktionen der KI und gewährleisten die Einhaltung gesetzlicher Standards. Die Bedeutung von Datenanalysen und -erkenntnissen in der Energiebranche erstreckt sich auch auf die Marktdynamik. KI erleichtert Marktprognosen und hilft Unternehmen, strategische Entscheidungen auf der Grundlage genauer Vorhersagen von Angebots- und Nachfragetrends zu treffen.
Im Wesentlichen ist die Integration von KI-gesteuerten Datenanalysen und Erkenntnissen eine transformative Kraft im Energiesektor und verschafft einen Wettbewerbsvorteil durch verbesserte Entscheidungsfindung, Betriebseffizienz und Kosteneffizienz. Da Unternehmen den Wert erkennen, der darin besteht, aus ihren Daten umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, ist der globale KI-Markt im Energiesektor bereit für weiteres Wachstum und Innovation.
Wichtige Marktherausforderungen
Integration mit Legacy-Systemen
Die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) in den globalen Energiemarkt steht vor einer gewaltigen Herausforderung in Form von Kompatibilitätsproblemen mit Legacy-Systemen. Viele Unternehmen der Branche arbeiten mit seit langem etablierter Infrastruktur und Technologien, die ursprünglich nicht für die erweiterten Fähigkeiten der KI konzipiert wurden. Diese Diskrepanz zwischen bestehenden Legacy-Systemen und hochmodernen KI-Technologien stellt ein erhebliches Hindernis für eine nahtlose Integration dar und behindert möglicherweise die weitverbreitete Einführung von KI im Energiesektor.
Legacy-Systemen, die oft durch starre Architekturen und proprietäre Technologien gekennzeichnet sind, fehlen möglicherweise die notwendigen Schnittstellen und die Anpassungsfähigkeit, um KI-Lösungen effektiv zu integrieren. Der Integrationsprozess wird komplex und erfordert eine sorgfältige Planung und Ausführung, um sicherzustellen, dass KI-Systeme mit der bestehenden Infrastruktur kommunizieren und diese ergänzen können. Die Aktualisierung oder der vollständige Austausch von Legacy-Systemen kann für viele Unternehmen finanziell und betrieblich unpraktisch sein, insbesondere angesichts der kapitalintensiven Natur der Energiebranche. Die Herausforderung ist zweifach und umfasst sowohl technische als auch kulturelle Aspekte. Auf technischer Ebene erfordert die Integration von KI in Legacy-Systeme ein tiefes Verständnis der bestehenden Architektur, Datenformate und Kommunikationsprotokolle. Legacy-Systeme bieten möglicherweise nicht ohne Weiteres die standardisierten Datenformate und die Zugänglichkeit, die für eine nahtlose Integration mit KI-Algorithmen erforderlich sind, was zu Herausforderungen bei der Dateninteroperabilität führt.
Kulturell kann es in Organisationen, die an etablierte Arbeitsabläufe und Technologien gewöhnt sind, Widerstand gegen Veränderungen geben. Mitarbeiter müssen möglicherweise geschult werden, um sich an die neuen KI-gesteuerten Prozesse anzupassen, und es kann Bedenken hinsichtlich möglicher Störungen während des Integrationsprozesses geben.
Um die Integrationsherausforderung zu bewältigen, müssen robuste Middleware-Lösungen entwickelt werden, die als Brücken zwischen Legacy-Systemen und KI-Anwendungen fungieren. Diese Zwischenschichten erleichtern den Datenaustausch und die Kommunikation und stellen sicher, dass KI-Technologien die in Legacy-Systemen gespeicherten Daten nutzen können. Darüber hinaus können Branchenzusammenarbeit und Wissensaustausch dazu beitragen, Best Practices für die Integration von KI in verschiedene Legacy-Architekturen zu etablieren.
Da die Branche das transformative Potenzial von KI zur Verbesserung von Effizienz, Entscheidungsfindung und allgemeiner betrieblicher Exzellenz erkennt, wird die Bewältigung der Integrationsherausforderung von entscheidender Bedeutung. Innovative Lösungen, kollaborative Ansätze und strategische Planung sind unerlässlich, um die Komplexität der Integration von KI in bestehende Legacy-Systeme im Energiesektor erfolgreich zu meistern.
Hohe Implementierungskosten
Die hohen Implementierungskosten, die mit der Einführung künstlicher Intelligenz (KI) auf dem globalen Energiemarkt verbunden sind, stellen eine erhebliche Hürde dar, die eine umfassende Integration behindern kann. Die Energiebranche, die für ihre kapitalintensive Natur bekannt ist, wird oft durch Budgetüberlegungen eingeschränkt, und die erheblichen Vorabinvestitionen, die für die Implementierung von KI-Technologien erforderlich sind, können abschreckend wirken. Die Integration von KI bringt vielfältige Kosten mit sich, darunter den Erwerb einer fortschrittlichen Hardware- und Software-Infrastruktur, die in der Lage ist, große Datenmengen zu verarbeiten, die Einstellung qualifizierter Fachkräfte und laufende Wartungskosten. Der Bedarf an spezialisierten KI-Talenten wie Datenwissenschaftlern und Experten für maschinelles Lernen erhöht die finanzielle Belastung zusätzlich, da diese Fachkräfte auf einem hart umkämpften Arbeitsmarkt wettbewerbsfähige Gehälter erzielen. Darüber hinaus müssen Unternehmen möglicherweise in umfassende Schulungsprogramme investieren, um die Fähigkeiten ihrer vorhandenen Mitarbeiter zu verbessern, was die Gesamtkosten der Implementierung weiter erhöht.
Für viele Energieunternehmen, insbesondere kleinere und mittlere Unternehmen, stellt die hohe Anfangsinvestition eine Eintrittsbarriere in den Bereich der KI-Einführung dar. Dies kann zu einer digitalen Kluft führen, wobei größere, finanziell robustere Unternehmen die Vorteile der KI-gesteuerten Effizienz nutzen, während kleinere Akteure Schwierigkeiten haben, die erforderlichen Investitionen zu rechtfertigen und zu leisten. Das Ergebnis ist ein potenzielles Ungleichgewicht der Wettbewerbsfähigkeit innerhalb der Branche.
Darüber hinaus bedeutet die dynamische Natur der KI-Technologien, dass laufende Investitionen unerlässlich sind, um mit den Fortschritten Schritt zu halten und die Relevanz von KI-Anwendungen aufrechtzuerhalten. Das Aufrüsten von Hardware, die Aktualisierung von Software und die Anpassung an sich entwickelnde Industriestandards erfordern zusätzliche finanzielle Verpflichtungen, wodurch die Gesamtbetriebskosten für KI-Implementierungen zu einer langfristigen Überlegung werden.
Um die Herausforderung der hohen Implementierungskosten zu bewältigen, müssen Branchenbeteiligte, darunter Technologieanbieter und Regierungsstellen, zusammenarbeiten, um kostengünstige Lösungen zu entwickeln, Forschung und Entwicklung zu fördern und Anreizprogramme zur Unterstützung der KI-Einführung einzurichten. Darüber hinaus bieten Fortschritte bei Cloud-basierten KI-Lösungen und innovativen Finanzierungsmodellen möglicherweise zugänglichere Optionen für Unternehmen, die KI ohne die unerschwinglichen Vorlaufkosten in ihren Betrieb integrieren möchten. Die Beseitigung der finanziellen Hindernisse für die Einführung von KI ist von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass das transformative Potenzial von KI im gesamten Spektrum der Energiebranche ausgeschöpft wird.
Mangel an qualifizierten Arbeitskräften
Der Mangel an qualifizierten Arbeitskräften stellt eine enorme Herausforderung dar, die das Wachstum und die Implementierung von künstlicher Intelligenz (KI) auf dem globalen Energiemarkt behindern könnte. Die erfolgreiche Integration von KI-Technologien in die Branche erfordert Arbeitskräfte mit Fachkenntnissen in Datenwissenschaft, maschinellem Lernen und KI-Anwendungen. Leider herrscht ein erheblicher Mangel an Fachkräften mit diesen Fachkenntnissen, was einen Engpass für die flächendeckende Einführung von KI im Energiesektor darstellt.
Die Komplexität von KI-Technologien erfordert Arbeitskräfte, die nicht nur die Feinheiten von Datenanalyse und Algorithmen für maschinelles Lernen verstehen, sondern auch über fachspezifische Kenntnisse der Energiebranche verfügen. Diese einzigartigen Fähigkeiten sind nicht leicht zu finden, und Unternehmen stehen vor der Herausforderung, Talente mit den erforderlichen Qualifikationen zu rekrutieren und zu halten. Der Wettbewerb um qualifizierte KI-Experten ist intensiv, da alle Branchen um diese Experten wetteifern, was es für den Energiesektor noch schwieriger macht, Spitzenkräfte zu gewinnen und zu halten.
Darüber hinaus erfordert die rasante Entwicklung von KI-Technologien eine kontinuierliche Weiterbildung und Schulung der bestehenden Mitarbeiter in der Branche. Der Mangel an zugänglichen und umfassenden Schulungsprogrammen verschärft die Qualifikationslücke und behindert die Fähigkeit der Energieunternehmen, das Potenzial der KI voll auszuschöpfen.
Die Folgen eines Mangels an qualifizierten Fachkräften sind vielschichtig. Die Implementierung von KI-Anwendungen kann sich verzögern, was zu verpassten Gelegenheiten zur Betriebsoptimierung, Kostensenkung und verbesserten Entscheidungsfindung führt. Unternehmen können auch mit höheren Kosten im Zusammenhang mit der Auslagerung von KI-Projekten oder der Einstellung externer Berater konfrontiert sein, was die Budgets zusätzlich belastet. Um den Mangel an qualifizierten Arbeitskräften im Bereich KI für die Energiewirtschaft zu beheben, sind konzertierte Anstrengungen von Bildungseinrichtungen, Branchenverbänden und Unternehmen selbst erforderlich. Investitionen in Schulungsprogramme, die Förderung der Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft und Industrie sowie die Förderung der MINT-Ausbildung (Mathematik, Informatik, Naturwissenschaft und Technik) sind wesentliche Bestandteile der Bewältigung dieser Herausforderung. Da die Branche das transformative Potenzial von KI erkennt, ist es zwingend erforderlich, die Qualifikationslücke zu schließen, um eine nachhaltige und erfolgreiche Integration von KI-Technologien im Energiesektor sicherzustellen.
Wichtige Markttrends
Automatisierung und Robotik
Automatisierung und Robotik, angetrieben durch künstliche Intelligenz (KI), werden voraussichtlich die Haupttreiber des globalen KI-Marktes in der Energiebranche sein. Diese transformative Synergie zwischen KI und Robotik revolutioniert traditionelle Betriebsabläufe und verbessert die Effizienz, Sicherheit und Gesamtproduktivität innerhalb des Sektors. Bei Bohrvorgängen werden autonome Bohrsysteme, die mit KI-Algorithmen ausgestattet sind, immer häufiger eingesetzt. Diese Systeme können Echtzeitdaten analysieren, Bohrparameter anpassen und den Bohrprozess optimieren, was zu verbesserter Präzision und kürzeren Bohrzeiten führt. Routinemäßige Wartungsaufgaben in der Energiebranche werden durch KI-gesteuerte Robotik neu gestaltet. Drohnen und Roboter, die mit fortschrittlichen KI-Funktionen ausgestattet sind, werden für Inspektionen und Wartungstätigkeiten in gefährlichen Umgebungen eingesetzt. Diese autonomen Systeme können sich in komplexem Gelände zurechtfinden, gründliche Inspektionen durchführen und notwendige Reparaturen ausführen, wodurch der Bedarf an menschlichem Eingreifen in potenziell gefährlichen Situationen minimiert wird. Dies verbessert nicht nur die Sicherheitsprotokolle, sondern trägt auch zu Kosteneinsparungen bei, indem die mit Wartungstätigkeiten verbundenen Ausfallzeiten reduziert werden.
Darüber hinaus spielt KI-gesteuerte Robotik eine entscheidende Rolle im Asset Integrity Management. Mit Sensoren und Kameras ausgestattete Roboter können den Zustand von Geräten und Infrastruktur kontinuierlich überwachen und Anomalien oder Anzeichen von Verschleiß erkennen. Dieser proaktive Ansatz zum Asset Management ermöglicht frühzeitiges Eingreifen und vorausschauende Wartung, wodurch kostspielige Ausfälle verhindert und die Lebensdauer kritischer Anlagen verlängert wird. Der Einsatz von KI in der Automatisierung und Robotik entspricht den Zielen der Branche, Betriebsoptimierung, Kostensenkung und Einhaltung strenger Sicherheitsstandards zu erreichen. Energieunternehmen können damit ihre Betriebsabläufe optimieren, die Präzision und Genauigkeit von Aufgaben verbessern und in der gesamten Wertschöpfungskette höhere Effizienzniveaus erreichen.
Da die Branche weiterhin die digitale Transformation vorantreibt, wird die Integration von KI-gesteuerter Automatisierung und Robotik voraussichtlich zunehmen. Dieser Trend spiegelt nicht nur das Engagement für Innovation wider, sondern unterstreicht auch die Reaktionsfähigkeit der Branche auf die sich entwickelnde Landschaft und den Bedarf an nachhaltigen und technologisch fortschrittlichen Praktiken. Unternehmen, die in KI für Automatisierung und Robotik investieren und diese nutzen, werden wahrscheinlich einen Wettbewerbsvorteil erlangen und sich als Vorreiter in der laufenden Entwicklung der globalen KI im Energiemarkt positionieren.
Vorausschauende Wartung
Vorausschauende Wartung ist eine treibende Kraft hinter der Entwicklung der globalen KI im Energiemarkt. Diese strategische Anwendung künstlicher Intelligenz (KI) verändert die Art und Weise, wie die Branche mit der Instandhaltung und Betriebszuverlässigkeit von Geräten umgeht. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von Algorithmen des maschinellen Lernens analysiert die vorausschauende Wartung riesige Datensätze, die von Sensoren und Geräten in Echtzeit generiert werden. Das Hauptziel besteht darin, potenzielle Geräteausfälle vorherzusagen, bevor sie auftreten, um proaktive Wartungsmaßnahmen zu ermöglichen und Ausfallzeiten zu minimieren.
Im Energiesektor, wo Betriebsausfälle zu erheblichen finanziellen Verlusten führen können, erweist sich die auf KI basierende vorausschauende Wartung als bahnbrechend. Modelle für maschinelles Lernen werden anhand historischer Daten, Lernmuster und Trends im Zusammenhang mit der Geräteleistung trainiert. Diese Vorhersagefähigkeit ermöglicht es den Bedienern, frühe Anzeichen von Geräteverschlechterung oder -fehlfunktionen zu erkennen, was ein Zeitfenster für rechtzeitige Wartung oder Austausch bietet.
Die Implementierung der vorausschauenden Wartung bietet mehrere wichtige Vorteile. Erstens reduziert sie ungeplante Ausfallzeiten erheblich und verbessert die allgemeine Betriebseffizienz. Indem sie Probleme angehen, bevor sie zu kritischen Ausfällen eskalieren, können Unternehmen die Anlagennutzung optimieren, die Produktionsleistung maximieren und die Lebensdauer der Geräte verlängern. Dies führt direkt zu Kosteneinsparungen und verbesserter Rentabilität für Energieunternehmen.
Zweitens unterstützt die vorausschauende Wartung eine Abkehr von traditionellen, kalenderbasierten Wartungsplänen hin zu einem stärker datengesteuerten und zustandsbasierten Ansatz. Dies bedeutet, dass Wartungsaktivitäten genau dann durchgeführt werden, wenn sie benötigt werden, wodurch unnötige Eingriffe reduziert und die damit verbundenen Kosten minimiert werden. Diese Optimierung der Wartungspläne trägt zu einer effizienteren Zuweisung von Ressourcen und Arbeitskräften bei.
Darüber hinaus fördert der Einsatz von KI in der vorausschauenden Wartung eine Abkehr von reaktiven zu proaktiven Asset-Management-Strategien. Anstatt auf Geräteausfälle zu reagieren, wenn sie auftreten, können die Betreiber eine präventive Haltung einnehmen, Störungen vermeiden und die allgemeine Betriebszuverlässigkeit optimieren. Da die Energiebranche weiterhin den immensen Wert der vorausschauenden Wartung erkennt, steht der globale KI-Markt in diesem Sektor vor einem erheblichen Wachstum. Unternehmen, die in KI-gesteuerte Lösungen zur vorausschauenden Wartung investieren, verbessern nicht nur ihre Betriebsstabilität, sondern positionieren sich auch an der Spitze der Innovation in einer hart umkämpften Branchenlandschaft. Die Entwicklung hin zur vorausschauenden Wartung ist ein Hinweis auf den allgemeinen Trend, KI für strategische Entscheidungen und Effizienzsteigerungen im Energiesektor zu nutzen.
Segmenteinblicke
Komponenteneinblicke
Das Lösungssegment wird im Prognosezeitraum voraussichtlich den größten KI-Anteil im Energiemarkt halten, das Dienstleistungssegment hatte im Prognosezeitraum den höchsten Marktanteil im Bereich künstliche Intelligenz im Energiebereich mit einer signifikanten CAGR von 17,7 %. KI-Dienste unterstützen auch die Integration von KI-Lösungen in zentrale Geschäftsfunktionen und -prozesse. Zum Beispiel KI für Marketing, die Unternehmen dabei hilft, mithilfe von Daten mehr aus ihren Marketingausgaben herauszuholen; KI für die Verarbeitung, die Unternehmen dabei hilft, Informationen oder Daten effizienter zu verarbeiten; und KI für die Kundenbindung, Verbesserung des Kundenservice für Unternehmen mit Tools wie KI-Chatbots
Kostenlosen Beispielbericht herunterladen
Es wird erwartet, dass Nordamerika im Prognosezeitraum den Markt dominieren wird.
Faktoren wie die starke Wirtschaft, die hohe Akzeptanz von KI-Technologien bei Ölfeldbetreibern und Dienstleistern, eine starke Präsenz namhafter KI-Software- und Systemanbieter sowie kombinierte Investitionen staatlicher und privater Organisationen in die Entwicklung und das Wachstum von F&E-Aktivitäten werden voraussichtlich die Nachfrage nach KI im Energiesektor der Region ankurbeln.
ExxonMobil, einer der führenden Ölproduzenten des Landes, kündigte seine Pläne an, die Produktionsaktivität im Permian Basin in West Texas zu steigern, indem bereits 2024 mehr als 1 Million Barrel Öläquivalent pro Tag (BPD) produziert werden. Diese Kapazität entspricht einer Steigerung von fast 80 % im Vergleich zur derzeitigen Produktionskapazität.
Jüngste Entwicklungen
- Januar 2023 – C3 AI, ein Unternehmen für KI-Anwendungssoftware, hat die Einführung der C3 Generative AI Product Suite mit der Veröffentlichung seines ersten Produkts, C3Generative AI for Enterprise Search, angekündigt. Die vorgefertigten KI-Anwendungen von C3 AI in der C3 Generative AI Product Suite umfassen erweiterte Transformatormodelle, die es Kunden erleichtern, sie in ihren gesamten Wertschöpfungsketten zu verwenden. Darüber hinaus würden Transformationsbemühungen in allen Geschäftsfunktionen und Branchen, einschließlich des Energiesektors, durch C3 Generative AI beschleunigt.
Wichtige Marktteilnehmer
- Google LLC
- IBM Corporation
- FuGenX Technologies Pvt.Ltd
- C3.AI
- Microsoft Corporation
- Intel Corporation
- Royal Dutch Shell PLC
- PJSC Gazprom Neft
- Huawei Technologies Co.Ltd
- NVIDIA Corp.
| Nach Endbenutzer | Nach Servicetyp | Nach Komponente | Nach Region |
|
|
|
|
| |
FAQ'S
For a single, multi and corporate client license, the report will be available in PDF format. Sample report would be given you in excel format. For more questions please contact:
Within 24 to 48 hrs.
You can contact Sales team (sales@marketinsightsresearch.com) and they will direct you on email
You can order a report by selecting payment methods, which is bank wire or online payment through any Debit/Credit card, Razor pay or PayPal.
Discounts are available.
Hard Copy