ИИ на рынке электроэнергии — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированные по конечному пользователю (передача энергии, производство энергии, распределение энергии, коммунальные услуги), типу услуги (профессиональные услуги, управляемые услуги), компоненту (решение, услуги), по региону, по конкуренции 2019–2029 гг.

Обзор рынка

Глобальный рынок ИИ на электроэнергетическом рынке оценивался в 4,78 млрд долларов США в 2023 году и, как ожидается, будет прогнозировать устойчивый рост в прогнозируемый период с среднегодовым темпом роста 18,24% до 2029 года. ИИ в электроэнергетике помогает улучшить выработку электроэнергии с помощью предиктивного обслуживания и проверки оборудования, контроля качества, проживания, разведки, мониторинга резервуаров и водохранилищ и других методов, а также увеличивает прибыль в электроэнергетике. Искусственный интеллект состоит из различных инструментов, таких как машинное обучение, искусственные нейтральные сети, нечеткая логика и экспертные системы, которые помогают преобразовывать данные в полезную информацию, которую затем можно применять на различных этапах разведки и добычи жизненного цикла. Энергетическая отрасль начинает видеть невероятное влияние, которое ИИ может оказать на каждый сектор в цепочке создания стоимости. Возможности ИИ напрямую касаются самых серьезных проблем в современной нефтяной отрасли. Ожидается, что компании, которые эффективно используют ИИ, будут иметь явное преимущество перед другими операторами, у которых нет точного понимания своих резервуаров, рабочих процессов и производственных активов.

Ключевые движущие силы рынка

Сокращение затрат

Сокращение затрат является основным фактором, способствующим внедрению искусственного интеллекта (ИИ) на мировом рынке электроэнергии. Энергетическая отрасль, известная своей капиталоемкостью, постоянно ищет инновационные решения для оптимизации операций и повышения экономической жизнеспособности. Технологии ИИ играют ключевую роль в достижении значительного сокращения затрат в различных аспектах отрасли. Одной из ключевых областей, где ИИ способствует сокращению затрат, является эксплуатационная эффективность. Алгоритмы машинного обучения анализируют огромные наборы данных, генерируемые датчиками, буровыми работами и производственными процессами в режиме реального времени. Выявляя закономерности и корреляции в этих данных, системы ИИ могут оптимизировать операционные рабочие процессы, что приводит к повышению эффективности и сокращению потерь ресурсов. Прогностическое обслуживание на основе ИИ — еще один важный аспект, помогающий операторам выявлять и устранять проблемы с оборудованием до того, как они перерастут в дорогостоящие отказы. Это не только минимизирует время простоя, но и продлевает срок службы оборудования, способствуя существенной экономии средств.

Разведка пластов и оптимизация добычи — это также области, где технологии на основе ИИ существенно влияют на снижение затрат. Расширенная аналитика и модели машинного обучения улучшают характеристику и моделирование пласта, что приводит к более точным прогнозам поведения пласта. Это, в свою очередь, позволяет операторам оптимизировать стратегии добычи, максимизировать показатели извлечения и минимизировать ненужные расходы.

Развертывание ИИ в инициативах по охране труда, технике безопасности и охране окружающей среды еще больше снижает расходы, связанные с несчастными случаями, простоями и несоблюдением нормативных требований. Используя ИИ для прогнозирования и смягчения рисков, компании повышают безопасность на рабочем месте, снижают вероятность экологических инцидентов и обеспечивают соблюдение строгих норм.

Более того, интеграция автоматизации и робототехники на основе ИИ в бурение и техническое обслуживание снижает зависимость от человеческого труда, особенно в опасных условиях. Автономные дроны и роботы могут выполнять рутинные проверки и задачи, сводя к минимуму эксплуатационные риски и сопутствующие расходы. По сути, акцент на снижении затрат выступает в качестве катализатора для широкого внедрения ИИ в секторе энергетики. Компании признают, что внедрение технологий ИИ не только повышает эффективность и эксплуатационные возможности, но и оказывает ощутимое влияние на конечный результат, что делает его стратегическим императивом для сохранения конкурентоспособности в динамичной и сложной отраслевой среде.

Аналитика данных и аналитика

Глобальное внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в энергетике в значительной степени обусловлено ключевой ролью аналитики данных и аналитики. В отрасли, характеризующейся огромными объемами данных, генерируемых датчиками, разведочными работами и производственными процессами, аналитика данных на основе ИИ становится преобразующей силой. Способность алгоритмов ИИ просеивать, обрабатывать и извлекать полезные сведения из этого обширного ландшафта данных имеет решающее значение для принятия обоснованных решений и оптимизации работы.

Аналитика данных в секторе энергетики, основанная на ИИ, меняет парадигму в разведке резервуаров. Модели машинного обучения анализируют геологические и геофизические данные, обеспечивая более глубокое понимание характеристик резервуара. Это позволяет компаниям делать более точные прогнозы о поведении резервуара, оптимизировать стратегии бурения и максимизировать извлечение ресурсов. Результатом является не только повышение операционной эффективности, но и значительная экономия средств. Аналитика данных в реальном времени играет важную роль в мониторинге и управлении буровыми работами. Алгоритмы ИИ обрабатывают потоковые данные о буровых работах, выявляя закономерности и аномалии, которые могут указывать на потенциальные проблемы. Этот проактивный подход к анализу данных позволяет быстро принимать решения, сокращать время простоя и минимизировать риск дорогостоящих отказов оборудования. Прогностическое обслуживание, подмножество аналитики данных, гарантирует, что вмешательства по техническому обслуживанию выполняются точно тогда, когда это необходимо, предотвращая ненужные сбои и оптимизируя производительность активов.

Помимо эксплуатационных аспектов, аналитика данных на основе ИИ вносит вклад в инициативы в области охраны труда, техники безопасности и охраны окружающей среды. Анализируя исторические данные, модели ИИ могут прогнозировать и предотвращать инциденты, связанные с безопасностью, способствуя созданию более безопасной рабочей среды. Оценки воздействия на окружающую среду и мониторинг соответствия выигрывают от аналитических возможностей ИИ, обеспечивая соблюдение нормативных стандартов. Значимость аналитики данных и аналитических сведений в энергетической отрасли распространяется и на динамику рынка. ИИ облегчает рыночное прогнозирование, помогая компаниям принимать стратегические решения на основе точных прогнозов тенденций спроса и предложения.

По сути, интеграция аналитики данных и аналитических сведений на основе ИИ является преобразующей силой в секторе энергетики, обеспечивая конкурентное преимущество за счет улучшенного принятия решений, операционной эффективности и экономической эффективности. Поскольку компании осознают ценность использования действенных аналитических сведений из своих данных, глобальный рынок ИИ в энергетике готов к дальнейшему росту и инновациям.

Ключевые проблемы рынка

Интеграция с устаревшими системами

Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) на мировом рынке электроэнергии сталкивается с серьезной проблемой в виде проблем совместимости с устаревшими системами. Многие компании в отрасли работают с давно устоявшейся инфраструктурой и технологиями, которые изначально не были разработаны для использования расширенных возможностей ИИ. Это несоответствие между существующими устаревшими системами и передовыми технологиями ИИ создает существенное препятствие для бесшовной интеграции, потенциально затрудняя широкое внедрение ИИ в секторе электроэнергии.

Устаревшие системы, часто характеризующиеся жесткой архитектурой и фирменными технологиями, могут не иметь необходимых интерфейсов и адаптивности для эффективного внедрения решений ИИ. Процесс интеграции становится сложным, требуя тщательного планирования и выполнения, чтобы гарантировать, что системы ИИ могут взаимодействовать с существующей инфраструктурой и дополнять ее. Модернизация или полная замена устаревших систем может быть финансово и операционно нецелесообразна для многих компаний, особенно учитывая капиталоемкий характер энергетической отрасли. Проблема двоякая, охватывающая как технические, так и культурные аспекты. На техническом уровне интеграция ИИ с устаревшими системами требует глубокого понимания существующей архитектуры, форматов данных и протоколов связи. Устаревшие системы могут не всегда обеспечивать стандартизированные форматы данных и доступность, необходимые для бесшовной интеграции с алгоритмами ИИ, что приводит к проблемам совместимости данных.

В культурном плане может возникнуть сопротивление изменениям в организациях, привыкших к устоявшимся рабочим процессам и технологиям. Сотрудникам может потребоваться обучение для адаптации к новым процессам, управляемым ИИ, и могут возникнуть опасения относительно потенциальных сбоев в процессе интеграции.

Усилия по преодолению проблемы интеграции включают разработку надежных решений промежуточного программного обеспечения, которые действуют как мосты между устаревшими системами и приложениями ИИ. Эти промежуточные уровни облегчают обмен данными и связь, гарантируя, что технологии ИИ могут использовать данные, хранящиеся в устаревших системах. Кроме того, отраслевое сотрудничество и обмен знаниями могут помочь установить лучшие практики для интеграции ИИ с различными устаревшими архитектурами.

Поскольку отрасль осознает преобразующий потенциал ИИ в повышении эффективности, принятия решений и общего операционного совершенства, решение проблемы интеграции становится критически важным. Инновационные решения, совместные подходы и стратегическое планирование необходимы для успешного преодоления сложностей интеграции ИИ в существующие устаревшие системы в секторе электроэнергетики.

Высокие затраты на внедрение

Высокие затраты на внедрение, связанные с принятием искусственного интеллекта (ИИ) на мировом рынке электроэнергетики, представляют собой существенное препятствие, которое может помешать широкомасштабной интеграции. Энергетическая отрасль, известная своей капиталоемкостью, часто ограничена бюджетными соображениями, а значительные первоначальные инвестиции, необходимые для внедрения технологий ИИ, могут стать сдерживающим фактором. Интеграция ИИ требует многогранных расходов, включая приобретение передовой аппаратной и программной инфраструктуры, способной обрабатывать крупномасштабные данные, найм квалифицированных специалистов и текущие расходы на техническое обслуживание. Потребность в специализированных талантах в области ИИ, таких как специалисты по данным и эксперты по машинному обучению, увеличивает финансовое бремя, поскольку эти специалисты получают конкурентоспособную заработную плату на высококонкурентном рынке труда. Кроме того, компаниям может потребоваться инвестировать в комплексные программы обучения для повышения квалификации существующих сотрудников, что еще больше увеличивает общие затраты на внедрение.

Для многих энергетических компаний, особенно малых и средних предприятий, высокие первоначальные инвестиции являются барьером для входа в сферу внедрения ИИ. Это может привести к цифровому разрыву, когда более крупные, более финансово устойчивые корпорации пожинают плоды эффективности, основанной на ИИ, в то время как более мелкие игроки изо всех сил пытаются оправдать и позволить себе необходимые инвестиции. Результатом является потенциальный дисбаланс в конкурентоспособности в отрасли.

Более того, динамичный характер технологий ИИ означает, что постоянные инвестиции необходимы для того, чтобы оставаться в курсе достижений и поддерживать актуальность приложений ИИ. Модернизация оборудования, обновление программного обеспечения и адаптация к меняющимся отраслевым стандартам требуют дополнительных финансовых обязательств, что делает общую стоимость владения для внедрения ИИ долгосрочным соображением.

Чтобы преодолеть проблему, связанную с высокими затратами на внедрение, заинтересованные стороны отрасли, включая поставщиков технологий и государственные органы, должны сотрудничать для разработки экономически эффективных решений, содействия исследованиям и разработкам и создания программ стимулирования для поддержки внедрения ИИ. Кроме того, достижения в области облачных решений ИИ и инновационных моделей финансирования могут предложить более доступные варианты для компаний, желающих интегрировать ИИ в свои операции без непомерных первоначальных затрат. Устранение финансовых барьеров для внедрения ИИ имеет решающее значение для обеспечения реализации преобразующего потенциала ИИ во всем спектре энергетической отрасли.

Нехватка квалифицированной рабочей силы

Нехватка квалифицированной рабочей силы является серьезной проблемой, которая может помешать росту и внедрению искусственного интеллекта (ИИ) на мировом рынке электроэнергии. Успешная интеграция технологий ИИ в отрасль требует рабочей силы со специализированными знаниями в области науки о данных, машинного обучения и приложений ИИ. К сожалению, наблюдается ощутимая нехватка специалистов, обладающих этими специализированными навыками, что создает препятствие для широкого внедрения ИИ в секторе энергетики.

Сложность технологий ИИ требует рабочей силы, которая не только понимает тонкости анализа данных и алгоритмов машинного обучения, но и обладает предметно-ориентированными знаниями в энергетической отрасли. Этот уникальный набор навыков нелегко найти, и компании сталкиваются с трудностями при наборе и удержании талантов с необходимой квалификацией. Конкуренция за квалифицированных специалистов в области ИИ острая, и отрасли по всем направлениям соперничают за этих экспертов, что еще больше усложняет для сектора энергетики привлечение и удержание первоклассных талантов.

Кроме того, быстрое развитие технологий ИИ требует постоянного повышения квалификации и обучения существующих сотрудников в отрасли. Отсутствие доступных и комплексных программ обучения усугубляет разрыв в навыках, мешая компаниям в сфере энергетики в полной мере использовать потенциал ИИ.

Последствия нехватки квалифицированных специалистов многогранны. Внедрение приложений ИИ может быть отложено, что приведет к упущенным возможностям для оптимизации работы, сокращения расходов и улучшения процесса принятия решений. Компании также могут столкнуться с увеличением расходов, связанных с аутсорсингом проектов ИИ или наймом внешних консультантов, что еще больше напрягает бюджеты. Решение проблемы нехватки квалифицированной рабочей силы в сфере ИИ для энергетики требует согласованных усилий со стороны образовательных учреждений, отраслевых ассоциаций и самих компаний. Инвестирование в программы обучения, содействие сотрудничеству между академическими кругами и промышленностью и продвижение образования STEM (наука, технология, инженерия и математика) являются важнейшими компонентами смягчения этой проблемы. Поскольку отрасль осознает преобразующий потенциал ИИ, преодоление разрыва в навыках становится обязательным условием для обеспечения устойчивой и успешной интеграции технологий ИИ в энергетическом секторе.

Основные тенденции рынка

Автоматизация и робототехника

Автоматизация и робототехника, работающие на основе искусственного интеллекта (ИИ), готовы стать основными драйверами, продвигающими глобальный рынок ИИ в энергетическом секторе. Эта преобразующая синергия между ИИ и робототехникой революционизирует традиционные операционные процессы, повышая эффективность, безопасность и общую производительность в секторе. В буровых работах все более распространенными становятся автономные буровые системы, оснащенные алгоритмами ИИ. Эти системы могут анализировать данные в реальном времени, корректировать параметры бурения и оптимизировать процесс бурения, что приводит к повышению точности и сокращению времени бурения. Задачи по текущему техническому обслуживанию в энергетической отрасли преобразуются робототехникой на основе искусственного интеллекта. Дроны и роботы, оснащенные передовыми возможностями искусственного интеллекта, используются для проведения инспекций и технического обслуживания в опасных условиях. Эти автономные системы могут перемещаться по сложной местности, проводить тщательные проверки и выполнять необходимые ремонтные работы, сводя к минимуму необходимость вмешательства человека в потенциально опасных ситуациях. Это не только улучшает протоколы безопасности, но и способствует экономии средств за счет сокращения времени простоя, связанного с техническим обслуживанием.

Кроме того, робототехника на основе искусственного интеллекта играет решающую роль в управлении целостностью активов. Роботы, оснащенные датчиками и камерами, могут непрерывно контролировать состояние оборудования и инфраструктуры, обнаруживая аномалии или признаки износа. Этот проактивный подход к управлению активами позволяет осуществлять раннее вмешательство и предиктивное обслуживание, предотвращая дорогостоящие сбои и продлевая срок службы критически важных активов. Внедрение искусственного интеллекта в автоматизацию и робототехнику соответствует целям отрасли по оптимизации эксплуатации, сокращению затрат и соблюдению строгих стандартов безопасности. Это позволяет компаниям, работающим в сфере электроэнергетики, оптимизировать операции, повышать точность и достоверность задач и достигать более высоких уровней эффективности по всей цепочке создания стоимости.

Поскольку отрасль продолжает внедрять цифровую трансформацию, ожидается, что интеграция автоматизации и робототехники на основе ИИ будет расти. Эта тенденция не только отражает приверженность инновациям, но и подчеркивает отзывчивость отрасли на меняющийся ландшафт и потребность в устойчивых и технологически продвинутых методах. Компании, которые инвестируют в ИИ и используют его для автоматизации и робототехники, вероятно, получат конкурентное преимущество, позиционируя себя как лидеров в продолжающейся эволюции глобального ИИ на рынке электроэнергетики.

Прогностическое обслуживание

Прогностическое обслуживание выделяется как движущая сила эволюции глобального ИИ на рынке электроэнергетики. Это стратегическое применение искусственного интеллекта (ИИ) преобразует подход отрасли к обслуживанию оборудования и эксплуатационной надежности. Используя мощь алгоритмов машинного обучения, прогностическое обслуживание анализирует огромные наборы данных, генерируемые датчиками и оборудованием в режиме реального времени. Основная цель — прогнозирование потенциальных отказов оборудования до их возникновения, что позволяет проводить профилактическое обслуживание и минимизировать время простоя.

В контексте энергетического сектора, где простой в работе может привести к значительным финансовым потерям, предиктивное обслуживание на базе ИИ становится решающим фактором. Модели машинного обучения обучаются на исторических данных, моделях обучения и тенденциях, связанных с производительностью оборудования. Эта предиктивная возможность позволяет операторам выявлять ранние признаки ухудшения работы или неисправности оборудования, предоставляя окно возможностей для своевременного обслуживания или замены.

Внедрение предиктивного обслуживания дает несколько ключевых преимуществ. Во-первых, оно значительно сокращает незапланированные простои, повышая общую эффективность работы. Решая проблемы до того, как они перерастут в критические отказы, компании могут оптимизировать использование активов, максимизировать производительность и продлить срок службы оборудования. Это напрямую приводит к экономии средств и повышению прибыльности предприятий энергетической отрасли.

Во-вторых, предиктивное обслуживание поддерживает переход от традиционных графиков обслуживания на основе календаря к подходу, более ориентированному на данные и условия. Это означает, что работы по техническому обслуживанию выполняются именно тогда, когда это необходимо, что сокращает ненужные вмешательства и минимизирует сопутствующие расходы. Такая оптимизация графиков технического обслуживания способствует более эффективному распределению ресурсов и рабочей силы.

Более того, использование ИИ в предиктивном обслуживании способствует переходу от реактивных к проактивным стратегиям управления активами. Вместо того чтобы реагировать на отказы оборудования по мере их возникновения, операторы могут занять превентивную позицию, избегая сбоев и оптимизируя общую надежность операций. Поскольку энергетическая отрасль продолжает осознавать огромную ценность предиктивного обслуживания, глобальный рынок ИИ в этом секторе готов к существенному росту. Компании, инвестирующие в решения предиктивного обслуживания на основе ИИ, не только повышают свою эксплуатационную устойчивость, но и позиционируют себя на переднем крае инноваций в высококонкурентной отраслевой среде. Эволюция в сторону предиктивного обслуживания свидетельствует о более широкой тенденции использования ИИ для принятия стратегических решений и повышения эффективности в секторе энергетики.

Сегментные аналитические данные

Компонентные аналитические данные

Ожидается, что сегмент решений будет занимать наибольшую долю ИИ на рынке электроэнергии, поскольку в течение прогнозируемого периода сегмент услуг был самой высокой долей искусственного интеллекта на рынке энергетики со значительным среднегодовым темпом роста в 17,7% в течение прогнозируемого периода. Услуги ИИ также поддерживают интеграцию решений ИИ в основные бизнес-функции и процессы. Например, ИИ для маркетинга, помогающий компаниям получать больше от своих маркетинговых расходов с использованием данных; ИИ для обработки, помогающий компаниям более эффективно обрабатывать информацию или данные; и ИИ для взаимодействия с клиентами, улучшение обслуживания клиентов для компаний с помощью таких инструментов, как чат-боты на основе ИИ

Загрузить бесплатный пример отчета

Ожидается, что Северная Америка будет доминировать на рынке в течение прогнозируемого периода.

Такие факторы, как сильная экономика, высокий уровень внедрения технологий ИИ среди операторов нефтяных месторождений и поставщиков услуг, надежное присутствие известных поставщиков программного обеспечения и систем ИИ, а также совместные инвестиции правительства и частных организаций в разработку и рост деятельности по НИОКР, как ожидается, будут стимулировать спрос на ИИ в энергетическом секторе в регионе.

ExxonMobil, один из ведущих производителей нефти в стране, объявил о своих планах по увеличению производственной активности в Пермском бассейне Западного Техаса за счет добычи более 1 миллиона баррелей в день (БД) нефтяного эквивалента уже к 2024 году. Эта мощность эквивалентна увеличению почти на 80% по сравнению с нынешней производственной мощностью.

Последние события

• Январь2023 г. - Компания C3 AI, занимающаяся разработкой программного обеспечения для приложений искусственного интеллекта, объявила о запуске пакета продуктов C3 Generative AI, выпустив свой первый продукт — C3Generative AI for Enterprise Search. Предварительно созданные приложения ИИ C3 AI в наборе продуктов C3 Generative AI включают в себя усовершенствованные модели преобразователей, что упрощает их использование клиентами на всех этапах цепочки создания стоимости. Кроме того, усилия по трансформации во всех бизнес-функциях и отраслях, включая энергетический сектор, будут ускорены с помощью C3 Generative AI.

Ключевые игроки рынка

• Google LLC
• IBM Corporation
• FuGenX Technologies Pvt.Ltd
• C3.AI
• Microsoft Корпорация
• Intel Corporation
• Royal Dutch Shell PLC
• ПАО «Газпром нефть»
• Huawei Technologies Co.Ltd
• NVIDIA Corp.