Mengapa Harus Ada AI di Sektor Energi?

Organisasi di sektor energi menghadapi banyak tantangan besar, seperti ketidakstabilan permintaan energi, keharusan untuk mengurangi emisi karbon, dan kebutuhan untuk meningkatkan ketahanan operasional dan efisiensi seiring bertambahnya umur infrastruktur.

Inovasi dalam machine learning AI, deep learning, dan AI generatif (GenAI) memungkinkan organisasi mengatasi rintangan ini dengan memanfaatkan informasi dari analitik canggih, perkiraan permintaan, optimisasi distribusi, dan banyak kasus penggunaan lainnya.

Manfaat AI di Sektor Energi

AI dapat membantu organisasi sektor energi mencapai efisiensi baru di seluruh sumber daya energi, pembangkitan, distribusi, pemeliharaan aset, dan perjalanan pelanggan. Kemampuan AI untuk menganalisis data dalam jumlah besar artinya teknologi AI dapat mengidentifikasi pola secara lebih konsisten dan lebih akurat daripada manusia, yang mengarah ke prediksi yang lebih akurat dan rekomendasi yang lebih tepat.

Misalnya, laporan McKinsey tentang penggunaan AI oleh perusahaan energi menemukan bahwa penjadwalan yang didukung AI membantu mencegah giliran truk yang tidak perlu dan meningkatkan produktivitas pekerja di lapangan hingga 30 persen.¹ Dalam contoh lain, operator pembangkit listrik menggunakan rekomendasi berbasis AI untuk meningkatkan optimisasi laju panas—yaitu kemampuan pembangkit listrik untuk secara efisien mengubah bahan bakar menjadi listrik—hingga lima persen.¹

Kasus Penggunaan AI di Sektor Energi

Ada banyak kasus penggunaan di sektor energi ketika AI dapat membantu meningkatkan operasional, dengan kasus penggunaan baru yang masih dikembangkan. Berikut adalah beberapa contohnya:

• Meningkatkan efisiensi dan keselamatan dalam pemeliharaan aset: Drone yang dilengkapi visi komputer AI dapat membantu memeriksa dan merawat aset meskipun dalam keadaan beroperasi, memungkinkan inspeksi tanpa harus menghentikan operasional dan meningkatkan keselamatan bagi pekerja di lapangan.
• Informasi yang lebih mendalam dari data: Analitik AI dapat menyederhanakan alur kerja logistik untuk pemesanan material, jadwal pemeliharaan prediktif untuk memperpanjang masa pakai aset, dan penjadwalan truk untuk membantu meningkatkan produktivitas di lapangan.
• Peningkatan efisiensi untuk jaringan listrik: Jaringan listrik pintar yang didukung AI dan gardu listrik pintar telah melampaui sistem kontrol pengawasan dan akuisisi data (SCADA) tradisional sehingga memungkinkan pengelolaan sistem jaringan jarak jauh. Hal ini memberi kontrol yang lebih besar kepada perusahaan utilitas dalam mengotomatisasi pola distribusi energi, merawat peralatan, dan meningkatkan ketahanan terhadap pemadaman listrik.
• Integrasi energi terbarukan dan pengurangan emisi karbon: Alur kerja AI dapat membantu mengelola dan mengintegrasikan sumber energi terbarukan ke dalam jaringan listrik dengan memperkirakan output terbarukan dan menganalisis pemilihan sumber terhadap pola konsumsi, sehingga membantu perusahaan berkontribusi terhadap tujuan keberlanjutan lingkungan mereka.
• AI di Bidang Keamanan Siber: Karena jaringan listrik menjadi target yang semakin menarik bagi penjahat siber, deteksi ancaman AI dapat membantu mengotomatisasi strategi deteksi, pencegahan, dan respons serangan. AI juga dapat membantu meningkatkan metode autentikasi untuk beragam perangkat dan sistem yang menyusun infrastruktur distribusi energi.

Kasus Penggunaan AI Generatif (GenAI) di Sektor Energi

GenAI yang didukung model bahasa besar (LLM) menjadi populer dalam beberapa tahun terakhir dan menawarkan peluang untuk kasus penggunaan yang inovatif di sektor energi dan melampaui pendekatan machine learning dan deep learning tradisional:

• Perjalanan pengalaman pelanggan yang lebih memuaskan: GenAI dapat membantu mewujudkan pengalaman pelanggan yang lebih berempati dengan chatbot yang berinteraksi dengan pelanggan menggunakan kecerdasan yang lebih baik dan respons yang lebih mirip manusia. Retrieval-augmented generation (RAG) juga memungkinkan chatbot AI dan asisten pribadi AI mengambil referensi dari basis pengetahuan khusus perusahaan untuk menghasilkan jawaban yang lebih relevan. Sistem GenAI juga berpotensi dapat dilatih dengan petunjuk yang sangat teknis untuk membantu memperluas kemampuan teknisi di lapangan dengan asisten pribadi AI.
• Simulasi jaringan listrik pintar: Perusahaan energi berpeluang menggunakan AI generatif untuk membantu menyimulasikan dan menghasilkan konfigurasi jaringan yang optimal, menguji berbagai skenario permintaan dan strategi respons pemadaman, serta merencanakan integrasi sumber energi baru.
• Wawasan yang lebih mendalam dari data tidak terstruktur: Untuk kasus penggunaan analitik tingkat lanjut dalam mendukung pemeliharaan aset, peralatan, dan infrastruktur seperti saluran listrik secara prediktif, perusahaan energi dapat memanfaatkan GenAI untuk menyerap dan menganalisis data dari berbagai sumber yang lebih luas, termasuk audio/video, gambar, perkiraan cuaca, dan banyak lagi.

Masa depan AI di Sektor Energi

Masa depan AI di sektor energi tidak hanya menjanjikan peningkatan dan proses sistem saat ini, tetapi juga mengubah cara energi diproduksi dan dikonsumsi. AI dapat menghadirkan lebih banyak otomatisasi ke pembangkit dan jaringan listrik dengan membantu pengambilan keputusan penting dalam distribusi energi, koreksi kesalahan, dan penjadwalan pemeliharaan tanpa terlalu banyak intervensi manusia. Robotika berbasis AI kemungkinan akan menjadi lebih canggih dan terlibat dalam inspeksi, pemeliharaan, dan perbaikan dengan kemampuan memitigasi risiko terhadap pekerja manusia di lingkungan berbahaya.
AI juga dapat berperan penting dalam mengoptimalkan proses kimia untuk teknologi penangkapan, pemanfaatan, dan penyimpanan karbon (CCUS) serta membantu memantau performa sistem dan memprediksi kebutuhan pemeliharaan. Potensi kasus penggunaan ini menyoroti kemampuan AI untuk berintegrasi secara mendalam di setiap aspek sektor energi, mendorong efisiensi, keberlanjutan, dan ketahanan.