Perangkat AI dan smart grids merupakan kunci transisi pada proses dekarbonisasi. Data yang tepat sangat penting untuk mendukung upaya dekarbonisasi. Hasil studi Siemens menyimpulkan: data yang kurang akan menimbulkan masalah.
Penulis/editor: Rayendra L Toruan
mmINDUSTRI.co.id – Siemens AG (sumber): Perangkat AI dan smart grids, IoT & Digital Twins merupakan kunci pembuka dalam proses dekarbonisasi yang dilakukan berbasiskan data yang memadai dan akurat.
Ketersediaan dan akses ke data yang tepat merupakan tantangan utama bagi upaya dekarbonisasi, meskipun 54 persen organisasi seperti perusahaan beroperasi berbasis data yang matang atau canggih.
“Thank you for visiting mmindustri.co.id. Subscribe for the latest news and insight. Enter your email (Your email address will not be published)
Dekarbonisasi dan efisiensi sumber daya bergantung pada jenis data tertentu. Dekarbonisasi merupakan upaya proses pengurangan atau menghilangkan emisi gas rumah kaca dari atmosfer untuk mengurangi pemanasan global.
Dalam proses itu, maka pengurangan emisi karbon dioksida (CO2) dan gas rumah kaca lainnya seperti metana, dinitrogen oksida, dan gas fluorinated. Tujuan utama dekarbonisasi adalah mencapai emisi nol bersih seperti jumlah emisi yang dilepaskan ke atmosfer diimbangi dengan jumlah yang dihilangkan simpul ibm.com
Efisiensi dapat tercapai dengan memanfaatkan sumber daya bergantung pada jenis data tertentu. Data yang akurat dan relevan memungkinkan identifikasi peluang untuk meningkatkan efisiensi energi dan mengurangi emisi.
Misalnya, data penggunaan energi dapat membantu mengidentifikasi area di mana energi yang terbuang dan langkah-langkah yang dapat diambil untuk mengurangi pemborosan itu.
Sedangkan jenis data yang dibutuhkan dalam proses dekarbonisasi meliputi, informasi tentang jumlah dan jenis emisi gas rumah kaca yang dihasilkan oleh berbagai aktivitas.
Juga data tentang konsumsi energi dari berbagai sumber, termasuk listrik, bahan bakar fosil, dan energi terbarukan. Informasi tentang efisiensi penggunaan energi di berbagai sektor dan proses juga dibutuhkan—termasuk data tentang kondisi lingkungan, seperti kualitas udara dan perubahan iklim.
Demikian pula informasi tentang biaya dan manfaat ekonomi dari berbagai langkah dekarbonisasi. Kemajuan dalam digitalisasi memungkinkan infrastruktur yang lebih berkelanjutan tetapi masih ada potensi yang sangat besar
Menurut organisasi seperti perusahaan yang menilai kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) sebagai teknologi yang paling berdampak untuk dekarbonisasi dan efisiensi sumber daya. Hal itu diungkapkan oleh Siemens Smart Infrastructure yang menerbitkan laporan terbaru belum lama ini.
Melalui studi bertajuk Digital Transformation, Sustainable Returns: The New Pathway of Infrastructure, Siemens yang melibatkan 650 eksekutif senior dan mengeksplorasi bagaimana digitalisasi dapat dimanfaatkan untuk mempercepat dekarbonisasi dan mengubah infrastruktur dunia–khususnya bidang energi, bangunan, dan operasional industri.
Temuan Siemens itu menyoroti bagaimana infrastruktur pintar memungkinkan pencapaian dekarbonisasi, efisiensi sumber daya, dan kolaborasi untuk mencapai tujuan keberlanjutan.
Akan tetapi, meskipun ada kemajuan yang signifikan dalam beberapa tahun terakhir, masih ada potensi besar yang belum dimanfaatkan, terutama dalam hal operasi berbasis data.
Pusat Data Laporan terbaru itu mencermati bagaimana teknologi berperan dalam mempercepat kemajuan menuju dekarbonisasi. Digitalisasi pendorong utama dekarbonisasi
Wawasan utama mencakup sejauh mana digitalisasi memungkinkan infrastruktur yang lebih berkelanjutan, pentingnya data yang tepat untuk menginformasikan pengambilan keputusan di jalur menuju nol bersih,
Dan jenis teknologi yang diharapkan para pemimpin akan memberikan dampak positif terbesar. Platform digital tak kalah penting yang dipandang sebagai keuntungan bagi bisnis, dengan responden menilai lima manfaat utama dari adopsi mereka sebagai skalabilitas; efisiensi waktu dan biaya; implementasi yang lebih cepat; keandalan; dan interoperabilitas.
“Digitalisasi adalah pendorong keberlanjutan yang kuat, dan dekarbonisasi bangunan, jaringan, dan infrastruktur kita dapat dicapai dengan solusi yang ada saat ini. Misalnya, dengan IoT yang menekan biaya teknologi bangunan pintar, kita dapat menghubungkan sistem, mengurangi penggunaan energi, dan membuka penghematan besar-besaran,” tutur Thomas Kiessling, CTO Siemens Smart Infrastructure.
Untuk mempercepat dekarbonisasi dan memenuhi target iklim yang penting, lanjut Thomas Kiessling maka para pihak harus memanfaatkan teknologi digital seperti AI dan Internet of Things (IoT) dengan cara yang lebih transformatif.
Solusinya sudah ada, penghematannya jelas—tidak ada alasan untuk tidak bertindak sekarang tandas Thomas Kiessling.
Teknologi digital terbukti memainkan peran penting dalam mengurangi jejak karbon, mengoptimalkan penggunaan sumber daya, dan mengintegrasikan sumber daya terbarukan. 55 persen responden mengatakan bahwa teknologi digital memiliki potensi yang signifikan atau besar untuk memajukan dekarbonisasi operasi mereka.
Akan tetapi, dengan 45 persen menyatakan, responden melihat sedikit atau tidak ada potensi seperti itu, banyak yang mungkin tidak sepenuhnya menghargai hubungan antara digitalisasi dan dekarbonisasi.
Apakah kesenjangan data menimbulkan tantangan besar? Infrastruktur yang lebih cerdas dan terhubung adalah kunci untuk manajemen energi.
Meskipun 54 persen dari mereka yang disurvei mengatakan organisasi mereka sudah matang atau maju dalam manajemen operasi berbasis data, hasil penelitian tersebut juga menemukan bahwa salah satu tantangan utama untuk upaya dekarbonisasi adalah ketersediaan data.
Sebagian besar responden mengatakan bahwa mereka memiliki sedikit atau tidak memiliki data yang mereka butuhkan di area yang penting untuk meningkatkan dekarbonisasi dan efisiensi sumber daya: 44 persen tidak memiliki data emisi, 46 persen tidak memiliki data kinerja pabrik dan mesin, dan 30 persen tidak memiliki data konsumsi energi.
Ternyata responden menghadapi kendala dalam memanfaatkan data meskipun data tersebut tersedia namun karena keterbatasan kemampuan organisasi mereka untuk mengintegrasikan, mengelola, dan menganalisis data yang berasal dari berbagai sumber secara efektif.
Ada kebutuhan yang diakui di seluruh organisasi untuk meningkatkan volume, meningkatkan kualitas, dan meningkatkan ketersediaan aset data mereka jika mereka ingin membuat keputusan yang tepat dan mencapai hasil efisiensi dan keberlanjutan yang lebih baik.
AI menjadi kunci transisi energi
Berdasarkan hasil survei, jelas bahwa AI adalah teknologi yang diharapkan memiliki dampak paling positif pada dekarbonisasi dan efisiensi sumber daya: 33 persen responden percaya bahwa AI memiliki dampak terbesar dalam tiga tahun ke depan.
Akan tetapi, untuk saat ini, solusi lain berkontribusi signifikan terhadap pengurangan emisi, termasuk IoT, Digital Twins, Smart Grid, dan Edge Technologies berperan penting dalam pengurangan emisi.
Penggunaan Artificial Intelligence (AI) bertujuan untuk menganalisis data besar dan memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk mengoptimalkan penggunaan energi dan mengurangi emisi karbon.
Sedangkan Internet of Things (IoT) memungkinkan pengumpulan data secara real-time dari berbagai perangkat dan sensor yang terhubung, membantu organisasi memantau dan mengelola konsumsi energi serta emisi karbon.
Perangkat Digital Twin adalah model digital dari produk fisik, sistem, atau proses yang berfungsi sebagai rekan digital untuk tujuan simulasi, integrasi, pengujian, pemantauan, dan pemeliharaan tulis en.wikipedia.org
Perangkat Digital Twins digunakan untuk memantau dan mengoptimalkan kinerja turbin angin, jaringan listrik pintar, dan instalasi energi lainnya
Sementara Smart Grids bertugas untuk mengintegrasikan teknologi digital untuk mengelola distribusi energi secara lebih efisien, mengurangi kehilangan energi, dan mendukung integrasi sumber energi terbarukan.
Siemens mengembangkan Smart Grids yang mengintegrasikan teknologi digital untuk mengelola distribusi energi secara lebih efisien. Proyek ini memungkinkan integrasi sumber energi terbarukan seperti tenaga surya dan angin, serta mengurangi kehilangan energi dalam transmisi.
Oleh sebab itu, untuk mencapai tujuan dekarbonisasi global, organisasi perlu meningkatkan ketersediaan dan akses ke data yang tepat.
Dengan memanfaatkan teknologi canggih seperti AI dan IoT, organisasi dapat mengatasi tantangan ini dan membuat kemajuan signifikan dalam upaya pengurangan emisi.
Siemens menawarkan berbagai teknologi yang mendukung upaya dekarbonisasi, terutama dalam mengatasi tantangan ketersediaan dan akses data yang tepat.
This type of article is favored by our readers. Would your company willing to sponsor it? Kindly email us: business@mmindustri.co.id or fill this form
