Een effectieve MLOps workflow ontwikkeld binnen het Datalab team
Waternet
Data & AI voor de energiesector
Een stabiel energiesysteem vraagt om inzicht in wat er nu én straks gebeurt.
De energietransitie verandert de manier waarop energie wordt opgewekt, verdeeld en gebruikt. Daardoor wordt het steeds belangrijker om te weten wat er in het energiesysteem gebeurt en wat er waarschijnlijk gaat gebeuren. Data en AI helpen om die inzichten beschikbaar te maken.
Uitdagingen,
De vraag naar energie is niet constant en ook het aanbod verandert voortdurend. Organisaties moeten daarop kunnen anticiperen, terwijl het energiesysteem betrouwbaar blijft functioneren. Dat vraagt om informatie die verder gaat dan een momentopname.
Hoe wij ondersteunen,
Wij brengen informatie uit verschillende schakels in de keten samen en maken afwijkingen direct zichtbaar. Daardoor kunnen planners sneller bijsturen en processen beter op elkaar afstemmen wanneer de situatie verandert. Dit zijn enkele voorbeelden van wat er mogelijk is. Welke oplossing het beste past, hangt altijd af van de uitdaging en de organisatie.
Data Science Lab in het kort
DSL in cijfers,
40
Data experts
10+
Jaar ervaring
200+
Projecten gerealiseerd
8,7
Klantwaardering
Neem contact op met onze experts,
Wil je weten wat wij voor jouw organisatie kunnen betekenen?
Younes Seghrouchni
Managing Consultant GenAI & Data StrategyE-mail info@datasciencelab.nl
Claudia Sulsters
Managing Consultant Data EngineeringE-mail info@datasciencelab.nl
Carmen Wolvius
Managing Consultant Data Science & AIE-mail info@datasciencelab.nl
Waar we dat doen,
Laatste blogs,
Lees hier onze laatste inzichten.
Drie lessen uit onze AI-projecten
In twee jaar tijd begeleidden we tientallen AI-projecten, van een eerste verkenning tot een model dat elke nacht draait. Sommige liepen precies zoals…
Van pilot naar productie: waarom de meeste AI-projecten stranden
Veel organisaties hebben inmiddels een AI-pilot gedraaid. Het model werkt, de demo oogst applaus, en dan gebeurt er niets meer. Uit onze praktijk…
Responsible AI van principes tot praktijk
Artificial Intelligence ontwikkelt zich razendsnel. Vrijwel elke week verschijnen er nieuwe modellen en steeds meer organisaties experimenteren met…
De organisaties die dat doen,
Veelgestelde vragen,
AI kan historische gegevens combineren met actuele informatie om ontwikkelingen eerder zichtbaar te maken. Daardoor ontstaat beter inzicht in toekomstige vraag, belasting van het netwerk en mogelijke knelpunten. Dat helpt organisaties om vooruit te plannen en beter voorbereid te zijn op veranderingen.
Een succesvolle toepassing begint niet met technologie, maar met een concreet vraagstuk. Bijvoorbeeld het voorspellen van netbelasting of het efficiënter plannen van onderhoud. Door klein te starten en resultaten zichtbaar te maken, ontstaat een stevige basis voor verdere toepassingen.
AI ondersteunt medewerkers met inzichten, maar neemt de verantwoordelijkheid niet over. Beslissingen blijven in handen van mensen die de context begrijpen. Zo draagt AI bij aan een betrouwbaarder energiesysteem zonder de controle uit handen te nemen.
AI levert waarde wanneer organisaties beter kunnen anticiperen op veranderingen. Denk aan het voorspellen van capaciteit, het voorkomen van verstoringen of het slimmer inzetten van beschikbare middelen. De grootste winst ontstaat wanneer inzichten daadwerkelijk onderdeel worden van de dagelijkse operatie.
AI wordt pas waardevol wanneer medewerkers erop kunnen vertrouwen en ermee willen werken. Daarom besteden we aandacht aan gebruiksgemak, adoptie en de aansluiting op bestaande processen. Zo blijft AI geen los initiatief, maar wordt het onderdeel van de organisatie.