Um fluxo de trabalho de MLOps eficaz desenvolvido na equipa Datalab
Waternet
Dados e IA para o setor energético
Um sistema energético estável exige uma compreensão do que acontece agora e do que poderá acontecer no futuro.
A transição energética está a mudar a forma como a energia é produzida, distribuída e utilizada. Por isso, é cada vez mais importante compreender o que acontece no sistema energético e o que provavelmente acontecerá a seguir. Os dados e a IA ajudam a disponibilizar essa informação.
Desafios,
A procura de energia não é constante e a oferta também muda continuamente. As organizações precisam de antecipar essas mudanças, mantendo o sistema energético fiável. Para isso, precisam de informação que vá além de um retrato de um momento.
Como apoiamos a sua organização,
Reunimos informação de diferentes partes da cadeia energética e tornamos os desvios imediatamente visíveis. Assim, as equipas de planeamento podem ajustar os planos mais depressa e coordenar melhor os processos quando a situação muda. Estes são alguns exemplos do que é possível fazer. A solução mais adequada depende sempre do desafio e da organização.
Data Science Lab em resumo
DSL em números,
40
Data experts
10+
Anos de experiência
200+
Projetos realizados
8,7
Satisfação dos clientes
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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
Onde o fazemos,
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As organizações que o fazem,
Perguntas frequentes,
A IA pode combinar dados históricos com informação atual para identificar tendências mais cedo. Isto permite compreender melhor a procura futura, a carga da rede e os possíveis pontos de estrangulamento. Assim, as organizações podem planear com antecedência e preparar-se melhor para as mudanças.
Uma aplicação bem-sucedida não começa pela tecnologia, mas por um desafio concreto. Por exemplo, prever a carga da rede ou planear a manutenção de forma mais eficiente. Começar em pequena escala e tornar os resultados visíveis cria uma fundação sólida para outras aplicações.
A IA apoia os profissionais com informação, mas não assume a responsabilidade. As decisões continuam nas mãos de pessoas que compreendem o contexto. Assim, a IA contribui para um sistema energético mais fiável sem retirar o controlo às pessoas.
A IA gera valor quando as organizações conseguem antecipar melhor as mudanças. Pode tratar-se de prever a capacidade, evitar interrupções ou utilizar os recursos disponíveis de forma mais eficaz. O maior benefício surge quando a informação passa efetivamente a fazer parte das operações diárias.
A IA só se torna valiosa quando os profissionais podem confiar nela e querem trabalhar com ela. Por isso, damos atenção à facilidade de utilização, à adoção e à integração nos processos existentes. Assim, a IA deixa de ser uma iniciativa isolada e passa a fazer parte da organização.