Если портфель корпоративной венчурной компании может быть воспринят как обозначение стратегических приоритетов ее материнских компаний, то National Grid возлагает большие надежды на автоматизацию коммунальной отрасли.
Большое внимание уделяется автоматизации и машинному обучению в одной из крупнейших частных коммунальных компаний страны с клиентской базой около 20 миллионов человек. И это признак того, куда может пойти индустрия.
С момента своего запуска венчурная фирма National Grid, National Grid Partners, инвестировала в 16 стартапов, в основе которых лежало машинное обучение. Совсем недавно компания поддержала AI Dash, который использует алгоритмы машинного обучения для анализа спутниковых изображений и делает вывод о засорении растительностью на национальных сетевых линий электропередач, чтобы избежать сбоев.
Еще одна недавняя инвестиция, Aperio, использует данные датчиков, контролирующих критическую инфраструктуру, чтобы предсказать потерю качества данных в результате деградации или кибератак.
Действительно, из 175 миллионов долларов инвестиций, сделанных фирмой, примерно 135 миллионов были направлены компаниям, использующим машинное обучение для своих услуг.
«Искусственный интеллект будет иметь решающее значение для энергетической отрасли в достижении целей декарбонизации и децентрализации», — заявила Лиза Ламберт, главный специалист по технологиям и инновациям в National Grid и основатель и президент National Grid Partners.
По ее словам, национальная сеть начала год медленно из-за эпидемии COVID-19, но темпы ее инвестиций ускорились, и компания находится на пути к достижению своих инвестиционных целей на этот год.
«Модернизация имеет решающее значение для отрасли, которая все еще в основном работает на электронных таблицах и коллективных знаниях, поддерживаемых прослойкой стареющих сотрудников, без каких-либо планов на случай их выхода на пенсию, — отмечает г-жа Ламберт. — Именно эта ситуация вынуждает National Grid и другие коммунальные службы автоматизировать большую часть своего бизнеса».
«Большинство компаний в коммунальном секторе пытаются автоматизировать сейчас по соображениям эффективности и стоимости. Сегодня у большинства компаний все записано в руководствах; как отрасль, мы в основном все еще управляем нашими сетями с помощью электронных таблиц, а также навыков и опыта людей, которые управляют сетями. Так что у нас будут серьезные проблемы, если эти люди уйдут на пенсию.
На сегодняшний день большая часть работы была проделана вокруг базовой автоматизации бизнес-процессов. Но на горизонте появляются новые возможности, которые подтолкнут автоматизацию различных видов деятельности вверх по цепочке создания стоимости», — предполагает президент компании.
«ML — это следующий уровень: прогнозное обслуживание ваших активов, ориентированное на клиента. Uniphore, например: вы учитесь при каждом взаимодействии с вашим клиентом, включая это в алгоритм, и в следующий раз, когда вы встретите клиента, вы будете делать лучше, — подчеркивает она. — Как только все становится цифровым, вы учитесь на этих занятиях — будь то привлечение актива или человека”.
Ламберт видит еще один источник спроса на новые технологии машинного обучения в необходимости быстрого обезуглероживания коммунальных услуг. Отказ от ископаемого топлива потребует совершенно новых способов эксплуатации и управления энергосистемой. При котором люди с меньшей вероятностью будут в курсе событий.
«В ближайшие пять лет коммунальные службы должны получить правильную автоматизацию и аналитику, если они собираются иметь войти в экологически чистый мир. Нужно будет управлять этими активами по-другому, — говорит г-жа Ламберт. — Ветряки и солнечные батареи не являются частью традиционных распределительных сетей. Многие традиционные инженеры, вероятно, не думают о необходимости инноваций, потому что они строят инженерные технологии, которые были актуальны десятилетия назад, тогда как все возобновляемые активы были построены в эпоху ИИ».