- Zunehmende Komplexität der (industriellen) Energiesysteme und der Energiebeschaffung aufgrund der volatilen Märkte
- Erhöhte Anforderungen für eine nachhaltige und kosteneffiziente Produktion
- Interdisziplinäres Wissen, das zur Erreichung von Energie- und Kosteneffizienz erforderlich ist
- Zunehmende Datenmengen aufgrund der Zunahme von IoT-Geräten zu verarbeiten
- Begrenzte Informationen und Ressourcen in Energieteams führen zu suboptimalen Systemen und Betriebsstrategien
- Struktur, Dimension und Betrieb von Energiesystemen müssen im Hinblick auf Kosteneffizienz optimiert werden
- Integration von Energiemärkten, Produktion und Wettervorhersagen führt zu beispiellosen Kostenvorteilen
- Um das Energieteam bei den komplexen und interdisziplinären Optimierungsaufgaben zu unterstützen, werden effiziente Werkzeuge benötigt
- Künstliche Intelligenz ist in der Lage, große Datenmengen zu verarbeiten und Optimierungsmaßnahmen zu ermitteln
- Digitale Zwillinge können zur Erzeugung synthetischer Daten in Simulationen für verschiedene Umweltszenarien verwendet werden
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