這些挑戰包括對發電可持續性的真正需求，在2021年11月舉行的第26屆聯合國氣候變化會議上就強調了這一點。世界各國都已做出能源供應脫碳的承諾，并再次強調將大力推進太陽能發電和風力發電向前發展。

 

這對全球高度監管的電力行業產生了巨大的影響，如果未能按照監管框架的要求供電，就會面臨罰款和聲譽風險。當使用不太可預測的方法時，需要謹慎管理從化石燃料到可持續能源生產的過渡。

 

飆升的能源價格也對全球供電商產生負面影響，許多供電商不得不關閉業務。這樣做帶來的結果是，成熟的電力供應商不得不幾乎在一夜之間接納成千上萬的新客戶，給工作人員和電力系統都帶來了巨大的壓力。

 

 

這給人們帶來了遺留IT系統的問題。與電力行業難以更新和改造老化基礎設施一樣，由于相關技能和專業知識日益短缺，很難找到升級IT平臺的投資。

 

因此，雖然智能計量等舉措應通過降低成本和提高效率帶來好處，但在實踐中，收集的大量數據難以任何有意義的方式進行管理和分析，例如在實時預測未來的能源消費時。

 

盡管面臨能源定價危機，一些消費者已經失去了選擇權，但提供卓越的客戶服務水平是減少客戶流失和獲得市場份額的關鍵因素。這既適用于簽約和服務客戶??，也適用于解決能源供應方面的問題。

 

傳統IT系統意味著聯絡中心員工支持客戶所需的信息通常保存在不同的系統中。人們被用作這些系統之間的連接器，在地址更改、計費或故障修復計劃等過程中產生摩擦。

 

因此，鑒于需要為股東創造價值，同時滿足監管要求并讓客戶滿意，那么電力公司如何調整他們的流程，并采用更加數據驅動的方法來管理他們的業務，而不是大規模更換原有的IT系統?

 

 

一個答案在于采用智能自動化(IA)和人工智能(AI)技術，這是一種旨在改變電力行業運營方式的技術融合。一個全球性的行業正在興起，將智能自動化(IA)和人工智能(AI)應用于可持續電力生產和分配的幾乎所有方面，大型企業正在采用自動化平臺來實現真正的變革。

 

通過與電力公司的合作，可以確定自動化和人工智能帶來明顯好處的一些領域。

 

(1)客戶體驗——公用事業公司可能會受到客戶體驗(CX)評分的巨大影響。這可能會導致監管機構每年實施巨額的激勵/處罰，如果管理不善，可能會面臨痛苦的體驗。通過集成客戶關系管理(CRM)和計費系統，公用事業公司可以避免給客戶代理留下復雜的系統和多個數據源。而數字工作者可以完成將數據提取到客戶的單一視圖中的繁重工作。

 

(2)遺留基礎設施——許多企業面臨的現實是，他們的底層數字環境是新舊結合的，而具有將兩者結合在一起的能力是關鍵。從已有數十年歷史的客戶IT系統中獲取信息以融入現代勞動力管理系統，在某種程度上仍然是由工作人員從一個系統剪切和粘貼到另一個系統完成的。僅此一項就提供了豐富的改進措施，有助于運營響應團隊提高效率。它還允許這些響應人員花費更多時間與客戶進行討論，因為大多數電話都是為了處理業務和服務方面的問題，因此他們經常面臨更多的壓力。

 

(3)環境報告——這與氣候議程保持一致，但也包括諸如圍繞污染和高效能源生產監管目標的績效報告等指標。此類報告至關重要，支持自動化系統可以管理當日監控和響應，從而能夠提供針對目標的準確報告。

 

(4)智能系統——歐盟27個成員國向智能系統邁進的要求增加了一層復雜性。每個能源供應商都有一個他們自己承擔或外包的目標。能源供應商系統和安裝人員之間的交互非常復雜，存在大量重復和訪問問題，自動化(IA)和人工智能(AI)可以幫助改善這些問題。

 

(5)優化工廠維護——老舊的發電和配電基礎設施是發達國家公用事業公司面臨的一些最大的挑戰。這對他們為最終用戶提供可靠、具有成本效益和“面向未來”的服務的能力產生了巨大影響。在某些情況下，這些供應商正在使用30多年前的發電設備，并希望通過圍繞預測性維護等工作流程實施物聯網、智能自動化(IA)和人工智能(AI)來最大限度地延長其使用壽命。這是大型設備上的傳感器向SCADA系統提供數據的地方，物聯網、人工智能、智能自動化平臺可以幫助確定發生故障的可能性。根據這些數據，可以自動安排現場服務請求和技術人員在故障發生前進行修復，從而延長使用壽命、降低成本和提高效率。

 

(6)氣候變化——幾乎所有供應商都有在特定時間范圍內實現凈零排放的目標。采用機器人流程自動化(RPA)、高級分析和人工智能有助于實現氣候變化目標以及對清潔、廉價、可靠水資源的日益增長的需求。例如，圣迭戈天然氣和電力公司通過利用傳感器數據以及衛星天氣數據來防止野火發生。另一個例子是使用無人機對電力基礎設施和太陽能發電場進行檢查，并使用計算機視覺來檢測數字工作者收集數據、分析和執行下一個最佳行動的異常情況。

 

 

鑒于智能自動化(IA)和人工智能(AI)可以為電力行業帶來的好處，為什么在某些方面仍然不愿意采用相關技術?對于每一個利用先行者優勢并看到可衡量結果的企業(例如減少客戶入職、自動化工程師調度和地址流程的無摩擦更改)，還有其他企業尚未采取任何有意義的步驟來采用智能自動化(IA)和人工智能(AI)技術。

 

根據經驗，使用障礙往往是文化方面，而不是技術和預算方面。使用新技術不僅需要高級領導團隊和業務部門的支持，還需要IT團隊的支持：其最好的結果來自持續的變革計劃，而不僅僅是一次性的臨時項目。

 

另一個挑戰是，在競爭激烈的行業中運營的企業可能并不愿意分享其智能自動化(IA)和人工智能(AI)來規劃的最佳實踐和可衡量的成果。在業務競爭激烈的行業中，很難實現聯合、集成的數字化轉型。

 

最后，如果將過多的工作從工作人員那里轉交給數字技術，公用事業公司可能會擔心失去對基本服務的控制權。然而，正如許多公用事業公司發現的那樣，數字技術可以全天候工作，其生產力、準確性、安全性和速度比工作人員都更高。

 

自從1882年第一座發電站啟用以來，電力行業的發展已經走過了漫長的道路。但由于氣候變化、基礎設施和遺留系統的老化，現在已經到了一個發展拐點，需要開始采用不同的技術和方式，其中包括采用圍繞智能自動化和人工智能構建的智能技術平臺。

 

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