2026 年数据就绪指数:了解成功实现 AI 的基础

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概述

利用人工智能赋能更智能、更可持续的能源运营。


能源和公用事业公司面临诸多挑战,包括基础设施老化、全球供应链复杂性以及持续转向和专注于利用可再生能源。为了在这种环境下取得成功,企业必须将来自物联网 (IoT) 设备、智能电表和分布式系统的海量数据转化为实时和预测性洞察,从而打造全新的客户体验并简化运营。

全球能源和公用事业公司正在使用 Cloudera 来实现以下目标:

  • 优化运营、驾驭分布式能源资源的复杂性并构建具有弹性的全球供应链。
  • 通过预测性维护最大化资产的正常运行时间,并通过数字孪生技术数字化和监控实体资产。
  • 提供智能互联的客户体验,并提供个性化的洞察和建议。

利用人工智能变革能源行业

能源公司需要一个能够整合来自 IT 和 OT 系统的数据,并在整个业务范围内提供 AI 驱动的自动化和洞察的平台。Cloudera 提供:


对下游、中游和上游系统的混合访问,实现对业务的统一视图。


跨环境和系统的一致安全和治理框架


用于 AI 的低代码平台,可将模型引入数据,从而在边缘和核心实现低延迟推理。

关键使用案例

  • 预测性维保
  • 智能电表
  • 数字孪生

预测性维保

资产正常运行时间对于能源行业的高效盈利运营至关重要。预测性维护超越了被动式的远程设备监控,它利用来自资产、传感器和物联网设备的实时运行数据以及历史维护记录,预测故障可能发生的时间。

这种主动措施显著减少了意外停机,优化库存和人工成本,延长设备寿命,并提升电网、管道和工厂的安全性和运营效率。

智能电表

智能电表持续生成海量数据流,这对于提供互联的客户体验和优化电网至关重要。通过捕捉用电模式,企业可以超越基本的计费方式,提供关于能源使用、成本节约和费率方案优化的个性化见解。

实时分析这些数据使公用事业公司能够准确预测需求、快速检测异常或停电,并管理复杂的分布式能源 (DER) 网络。这种智能化有助于提升客户参与度、减轻客户服务压力,并支持电网稳定性和现代化改造计划。

数字孪生

将物理资产数字化,可以让运营商在物理世界发生故障或维护措施之前,运行容量规划方案,了解潜在故障或维护措施的影响等等。

构建数字孪生需要集成来自物联网传感器、维护日志、运营系统和历史记录的数据,以创建其当前状态和预测行为的精确表示。数字孪生能够提升整个业务的自动化水平、风险管理和资本支出规划。

客户

助力能源行业的客户体验提升和运营效率优化。

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