Nu de wereldwijde regelgevende druk rond duurzaamheid in de industrie toeneemt, dringt één vraag zich op: hoe kunnen bedrijven slimmere en duurzamere consumptiepatronen invoeren? Artificial Intelligence AI) is in dit scenario naar voren gekomen als een strategische bondgenoot, die slimmere beslissingen, geoptimaliseerde processen en lagere CO₂-uitstoot in intensieve productieketens mogelijk maakt. In dit artikel verkennen we enkele voorbeelden van hoe de industrie AI toepast AI energie-uitdagingen op grote schaal aan te pakken, en hoe Artefact door de transitie naar duurzamere, efficiëntere en data bedrijfsvoering te versnellen.
AI het reguleren van de energievraag: een vergeten pijler
De integratie van data Artificial Intelligence industriële processen kan belangrijke hefbomen bieden voor bedrijven die actief zijn op het gebied van energieproductie en -verbruik. Als we het hebben over de energietransitie, ligt de nadruk meestal op energieopwekking uit hernieuwbare bronnen – en terecht. Deze nadruk wordt versterkt door mondiale richtlijnen zoals de Duurzame Ontwikkelingsdoelen (SDG’s) van de VN en de reports het Intergouvernementeel Panel inzake Klimaatverandering (IPCC). SDG 7 benadrukt bijvoorbeeld de noodzaak om de toegang tot schone en betaalbare energie uit te breiden, terwijl het IPCC de vervanging van fossiele brandstoffen aanwijst als een van de meest effectieve manieren om de klimaatverandering in te dammen.
Om deze reden is de opwekking van hernieuwbare energie het belangrijkste symbool van de energietransitie geworden. Om deze transformatie echter echt te voltooien, is het essentieel om ook naar de andere „kant van de medaille“ te kijken: het verbruik. En juist op dit punt Artificial Intelligence een centrale rol te spelen, door het energieverbruik in gebouwen, fabrieken en data intelligenter te maken1.
Met voorspellende algoritmen is het mogelijk om het energieverbruik van een gebouw in kaart te brengen en te voorspellen, waarbij optimaal gebruik wordt gemaakt van lokale hernieuwbare bronnen zoals zonnepanelen. Zo kan bijvoorbeeld om de 15 minuten worden bepaald of er energie uit het elektriciteitsnet wordt afgenomen, of dat er energie uit accu’s wordt gebruikt, of dat het overschot wordt verkocht, afhankelijk van de koolstofintensiteit van de energie uit het elektriciteitsnet op dat moment. Deze aanpak vermindert niet alleen de uitstoot op grote schaal, maar levert ook financiële besparingen op, aangezien de momenten waarop de CO₂-uitstoot het hoogst is, doorgaans samenvallen met piekprijzen. Dit zorgt ervoor dat bedrijven duurzamer omgaan met hun verbruik en dat hun bedrijfskosten in productieprocessen dalen.
AI het hybride beheer van energiebronnen
Steeds vaker streven bedrijven ernaar veerkrachtige systemen te ontwikkelen die elektrificatie combineren met het gebruik van alternatieve brandstoffen. Ondanks het belang van elektriciteit blijven verschillende sectoren structureel afhankelijk van fossiele brandstoffen. In deze context AI een cruciale rol gespeeld bij het beheersen van deze complexiteit.
Een praktisch voorbeeld is de toepassing van algoritmen voor voorspellend onderhoud in energiecentrales, waardoor storingen kunnen worden opgespoord nog voordat ze zich voordoen. Dit leidt niet alleen tot minder verspilling, maar verhoogt ook de operationele efficiëntie en de veiligheid van het personeel. Daarnaast worden op algoritmen gebaseerde tools ingezet om gebieden in kaart te brengen en de beste locaties te vinden voor de aanleg van energie-infrastructuur, zoals batterijopslagsystemen of nieuwe bronnen van hernieuwbare energie.
Door fysieke modellering te combineren met AI een aanpak die bekendstaat als ‘digitale tweelingen’ of hybride modellen – kunnen bedrijfsprocessen sneller en nauwkeuriger worden gesimuleerd. Dit leidt tot aanzienlijke vooruitgang bij het ontwerp en de bouw van energiecentrales, wat zorgt voor meer efficiëntie en duurzaamheid, lagere onderhoudskosten, minder afval en naleving van duurzame praktijken.
De rol van de mijnbouw in de transitie naar duurzaamheid
De mijnbouw, die van oudsher wordt gezien als een grote energieverbruiker, speelt een steeds belangrijkere rol als strategische bondgenoot in de energietransitie. De zogenaamde kritieke metalen die door mijnbouwbedrijven worden gewonnen, zoals nikkel, mangaan en lithium, zijn onmisbaar voor batterijen die elektrische voertuigen en systemen voor hernieuwbare energie van stroom voorzien. Dit betekent echter niet dat de mijnbouw geen eigen uitdagingen heeft op het gebied van uitstoot en energie-efficiëntie.
Dankzij het gebruik van machine learning-modellen is het mogelijk geworden om de milieu-impact te verminderen, met name in fabrieken die grote hoeveelheden elektriciteit verbruiken. Een voorbeeld van deze toepassing is het gebruik van intelligente hybride beheersystemen, die het waterverbruik bij de verwerking van mineralen optimaliseren en tegelijkertijd de energie-efficiëntie verbeteren. Deze systemen maken het mogelijk om in realtime een intelligente keuze te maken uit verschillende energiebronnen, waarbij voorrang wordt gegeven aan hernieuwbare bronnen (waterkracht en zonne-energie) en de meest koolstofintensieve bronnen worden vermeden.
AI ook ingezet om het verbruik van fossiele brandstoffen in zware machines, zoals terreinwagens en locomotieven, te verminderen door routes en bedrijfsmodi te optimaliseren. In de metallurgie zorgen geavanceerde algoritmen voor een verfijning van de „recepten“ van industriële ovens, waardoor de behoefte aan koolstof tijdens het hele productieproces wordt verminderd.
De uitdagingen van grootschalige implementatie
Hoewel de vooruitgang en de talrijke toepassingsvoorbeelden veelbelovend zijn, zijn er nog steeds uitdagingen die een brede acceptatie van AI in de weg staan. Een van de belangrijkste obstakels is de efficiënte en betaalbare schaalbaarheid van deze technologieën binnen verschillende bedrijfsonderdelen en afdelingen. Om de implementatie van deze technologieën op grote schaal door te voeren, is meer nodig dan alleen technologische innovaties: het is noodzakelijk om het personeel op te leiden en de ontwikkelde oplossingen in productieprocessen te integreren. Het uiteindelijke doel is om AI een extra hulpmiddel te maken in de gereedschapskist van ingenieurs, geologen en operators.
Een ander cruciaal aspect is het energieverbruik dat gepaard gaat met het gebruik van AI. Volgens schattingen zijn data verantwoordelijk voor ongeveer 2% van het wereldwijde elektriciteitsverbruik, waarvan slechts een fractie verband houdt met AI1. Om deze uitdaging aan te gaan, is de ideale aanpak het strategisch en geoptimaliseerd gebruik van technologie, waarbij prioriteit wordt gegeven aan efficiënte en specifieke oplossingen in plaats van aan zeer resource-intensieve modellen wanneer daar geen duidelijke behoefte aan is.
Toekomstperspectieven: efficiëntie en schaalbaarheid
De weg naar decarbonisatie en het verminderen van de milieu-impact in de industriële sector is allesbehalve eenvoudig. Toch bieden AI oplossingen een ongekende kans om de milieu-impact van industriële activiteiten aanzienlijk te verminderen. In een context waarin de druk vanuit de regelgeving en de samenleving om duurzaam te werken toeneemt, hebben bedrijven die het voortouw nemen bij deze initiatieven steeds vaker een aanzienlijk concurrentievoordeel.
De schaalbaarheid van oplossingen, investeringen in bedrijfsopleidingen en de invoering van efficiënte en verantwoorde technologieën zullen bepalend zijn voor het welslagen van dit traject. De huidige vooruitgang bevestigt het adagium dat duurzaamheid en efficiëntie elkaar niet uitsluiten, maar juist complementaire krachten zijn.
Bij Artefact zijn we van mening dat er drie belangrijke succesfactoren zijn voor het efficiënt uitvoeren van een AI op data AI .
- Meting: Krijg een volledig en betrouwbaar beeld van uw huidige impact door middel van audits, geautomatiseerde reports governanceprocessen om realistische scenario's en trajecten te creëren.
- Actie: Neem data beslissingen en implementeer AI die een tastbare kostenbesparing opleveren in uw hele waardeketen.
- Acculturatie: Versnel de transformatie door de hele organisatie te mobiliseren om innovatieve, data oplossingen voor milieukwesties te vinden.
Op dit beslissende moment AI niet alleen een krachtig hulpmiddel, maar ook een katalysator voor een duurzame toekomst. Meer dan ooit tevoren moet het invoeren van slimme en duurzame werkwijzen een wereldwijde prioriteit zijn.
REFERENTIES
1 IEA – Internationaal Energieagentschap, “Samenvatting – World Energy Outlook 2024 – Analyse – IEA”
² Artefact, “AI de industrie”
