V času hitre rasti obnovljivih virov energije, elektrifikacije prometa in ogrevanja ter vse večjih podnebnih in varnostnih izzivov UI odpira nove možnosti za bolj odporno, učinkovito in zanesljivo delovanje elektroenergetskih sistemov.
PIES 2026 bo predstavil konkretne rešitve in primere uporabe UI v praksi, od optimizacije obratovanja omrežij, napovednega vzdrževanja in kibernetske varnosti do podpore prehodu v nizkoogljično družbo ter digitalizacije poslovnih procesov v energetiki. Poseben poudarek bo na izkušnjah podjetij in uporabnih primerih iz Slovenije in Evrope, ki bodo pokazali, kako te rešitve delujejo v realnem okolju.
Konferenca je namenjena inženirjem, raziskovalcem, odločevalcem ter strokovnjakom iz energetskih podjetij, ki želijo razumeti, kako se sodobne digitalne tehnologije že uporabljajo v praksi in kakšne možnosti odpirajo za prihodnji razvoj energetskih sistemov.
Na konferenci PIES bo s strokovnim prispevkom sodelovala tudi naša Maximo svetovalka Monika Čepin s predavanjem »Uporaba umetne inteligence pri upravljanju sredstev z IBM Maximo Application Suite«. Predavanje bo naslovilo, kako umetna inteligenca spreminja področje upravljanja sredstev ter organizacijam omogoča prehod iz klasičnih reaktivnih pristopov v napredne, podatkovno vodene postopke ter v prediktivno in preskriptivno vzdrževanje. Predstavljena bo platforma IBM Maximo Application Suite (IBM MAS), ki združuje AI-infuzirano analitiko, IoT-podatke in avtomatizirane procese za izboljšanje zanesljivosti sredstev, zmanjšanje izpadov ter podporo učinkovitejšemu odločanju.
V okviru predavanja bodo prikazani tudi primeri uporabe AI vpogledov za spremljanje stanja sredstev, zaznavanje anomalij, napovedovanje okvar in optimizacijo vzdrževalnih aktivnosti. Poseben poudarek bo na funkcionalnostih, kot so Maximo Asset Performance Management (APM), Maximo Predict in Maximo Assist, ki organizacijam omogočajo hitrejše in bolj utemeljeno sprejemanje odločitev, zmanjševanje nenačrtovanih izpadov, podaljševanje življenjske dobe sredstev ter izboljševanje učinkovitosti vzdrževanja. Prispevek bo podkrepljen s praktičnimi primeri iz različnih industrij, ki ponazarjajo, kako podjetja z uporabo IBM MAS izboljšujejo zanesljivost sredstev, zmanjšujejo stroške, povečujejo produktivnost ter vzpostavljajo dolgoročno strategijo prehoda v prediktivno in preskriptivno vzdrževanje.
Za več informacij in prijavo obiščite spletno stran.
