Skip to main content
Deze pagina wordt weergegeven met behulp van automatische vertaling. In plaats daarvan in het Engels bekijken?
Effen diepblauwe achtergrondkleur van Siemens.

AI en de race tegen klimaatverandering

Tech-helden die Net Zero aandrijven: AI en de race tegen klimaatverandering. De tijd is onze drijfveer, en Industrial AI versnelt onze reis. Meer in het artikel van Pina Schlombs.

Tech-helden die Net Zero aandrijven: AI en de race tegen klimaatverandering

Tijd blijft de grote, niet te stoppen kracht. De tijd kan onze bondgenoot en stimulans zijn, een van Tolstojs 'machtigste krijgers'. De tijd verenigt ons allemaal in de race naar Net Zero, een race waarin we allemaal dezelfde finishlijn hebben, dezelfde regels en dezelfde jury die beslist of we hebben gewonnen. En in deze race kan Industrial AI helpen om het tempo te versnellen om onze milieueffecten tot een minimum te beperken. Hier is hoe.

Author: Pina Schlombs, Sustainability Lead, Siemens Digital Industries Software

Auteur: Pina Schlombs, Hoofd Sustainability, Siemens Digital Industries Software

Tegenwoordig zijn seismische veranderingen de wereld waarin we leven aan het transformeren. Ons vermogen voor het beheersen van deze 'megatrends' (demografische veranderingen, verstedelijking, glokalisatie, veranderingen in het milieu en efficiënt gebruik van hulpbronnen, en digitalisering) zal onze collectieve toekomst bepalen.

De tijdsdruk weegt zwaar op al deze factoren. Maar deze druk wordt existentieel als het gaat om de race naar Net Zero; Net Zero in de brede zin die alle door de mens veroorzaakte milieueffecten omvat. De tijd dringt om de doelstellingen van de Overeenkomst van Parijs te bereiken en, zoals blijkt uit de Infrastructure Transition Monitor 2023, verwacht minder dan 50% van de organisaties momenteel hun decarbonisatiedoelstellingen tegen 2030 te halen.

AI belooft echter een doorbraak te betekenen in onze inspanningen op dit gebied. Eén studie, gepubliceerd in het tijdschrift Nature, waarin werd gekeken naar de rol van AI bij het bereiken van de doelstellingen voor duurzame ontwikkeling, schetst het potentieel, naast de overwegingen om dit te realiseren. Andere succesfactoren worden genoemd in onderzoek door PwC, dat benadrukt dat AI kan helpen de CO2-uitstoot te verminderen met 0,9 tot 2,4 gigaton tegen 2030, gelijk aan de jaarlijkse emissies van Australië, Canada en Japan.

Als het gaat om het transformeren van de ruggengraat van onze economieën, zoals productie, infrastructuur en transport, gaat het niet om één grote sprong te maken met AI. Het strategisch gebruik van 'Industrial AI' (AI van industriële kwaliteit - degelijk, veilig en betrouwbaar) kan als versneller en versterker dienen. Het kan ons helpen om complexere problemen sneller en grootschaliger aan te pakken om de efficiëntie te verhogen en de emissies te verlagen. Hoe ziet deze vooruitgang eruit? Hier zijn vijf goede voorbeelden:

A digital twin factory cover image with a factory layout and digital twin technology concept.

1. Digital Twins: Een Net-Zero-toekomst bouwen

De kern van deze door AI versterkte revolutie wordt gevormd door AI aangedreven digital twins, die een integraal onderdeel zijn van het Industrial Metaverse. Deze geavanceerde simulaties van bedrijfsmiddelen uit de echte wereld maken 'tijdreizen' mogelijk voor ingenieurs, waardoor ze gegevens uit het verleden kunnen analyseren en toekomstscenario's kunnen voorspellen. Zo kan de impact van producten op het milieu worden gesimuleerd, zodat ingenieurs datagestuurde optimalisatiebeslissingen kunnen nemen, waarbij de voetafdruk in de echte wereld tot een minimum wordt beperkt.

Digital twin-technologie helpt ACC bijvoorbeeld om de opbrengst bij de productie van elektroden aanzienlijk te verbeteren. Dit versnelt niet alleen hun overgang naar Net-Zero-fabrieken, maar het versnelt ook de toename van het aantal gigafabrieken. Als gevolg hiervan versnelt het de verschuiving naar elektrische mobiliteit.

2. Slimmere infrastructuur: op een slimme manier water besparen

Toegang tot water is de meest fundamentele menselijke behoefte. Wereldwijd vormen de beschikbaarheid en het beheer van water echter een uitdaging, nog verergerd door factoren zoals klimaatverandering, snelle demografische verschuivingen en verstedelijking. We hebben te maken met een stijging van 1% in de vraag naar water elk jaar, terwijl in de realiteit ongeveer 30% van al het geproduceerde water wereldwijd verloren gaat.

Radicaal efficiënter waterbeheer is daarom van cruciaal belang. En innovaties zoals die van het Zweedse waterbedrijf VA SYD, die waterlekkage effectief kunnen verminderen, zijn essentieel om dit aan te pakken. Hier, een op AI gebaseerde oplossing detecteert lekken van slechts 0,5 liter per seconde, wat zorgt voor meer transparantie en slimmer vermogensbeheer, om ons kostbare water beter op te slaan en te transporteren.

A person is standing in front of a large screen displaying a graph with a blue line and a red line.
Een persoon staat voor een witte muur, draagt een zwart shirt en houdt een zwart voorwerp in de hand.

3. Generatief ontwerp: innovatie versnellen

Generatief ontwerp maakt gebruik van AI om een enorme ontwerpruimte te verkennen, waarbij talloze oplossingen worden gegenereerd voor vereisten met meerdere criteria. Deze methode biedt niet alleen een breed scala aan oplossingen, maar geeft ook op efficiënte wijze de meest effectieve oplossingen aan, waardoor tijd en middelen worden bespaard bij het testen. Dit leidt tot aanzienlijke besparingen op het gebied van kosten, milieueffecten en risico's.

Het AI-gestuurde herontwerp van industriële robotgrijpers toont deze innovatie aan. Door natuurlijke ontwerpen na te bootsen door middel van door AI aangedreven topologie-optimalisatie en door het potentieel van additieve productie te benutten, leidde deze aanpak tot een vermindering van 82% van de CO2-uitstoot per robot.

4. Voorspellend onderhoud: een wereld met een hogere beschikbaarheid van mobiliteit

Voorspellend onderhoud, mogelijk gemaakt door AI, zorgt voor een revolutie in de manier waarop we complexe systemen beheren en onderhouden. Deze aanpak omvat het gebruik van AI om runtime-gegevens te analyseren en mogelijke problemen te voorspellen voordat ze zich voordoen, waardoor de downtime effectief wordt beperkt, de efficiëntie wordt verbeterd en de levensduur van bedrijfsmiddelen wordt verlengd.

Een opvallend voorbeeld is het Rhein-Ruhr-Express-project. Hier dragen AI-gestuurde analyses gebaseerd op Railigent X bij aan meer dan 99%-servicebeschikbaarheid. Deze efficiëntie maakt ook een langere levensduur van componenten en een lager materiaalgebruik mogelijk, wat rechtstreeks leidt tot een lager verbruik van hulpbronnen en energie en lagere emissies. Bovendien heeft dit de betrouwbaarheid en aantrekkelijkheid van het spoorwegsysteem voor dagelijkse pendelaars aanzienlijk verbeterd.

A person is standing in front of a large building with a blue sky and clouds in the background.
A person is standing in a field with a large rock in the background.

5. De impact van AI helpen in evenwicht te brengen: energiezuinige datacenteractiviteiten

Hoewel AI een krachtig instrument is in de strijd tegen klimaatverandering, is het belangrijk om het eigen energie-intensieve karakter ervan te erkennen. Er wordt gewerkt aan innovatie om de hoofdoorzaken hiervan aan te pakken, met name gericht op de efficiëntie van LLM, de manier waarop de infrastructuurarchitectuur is ontworpen, de hardware waarop de modellen draaien, en meer.

Daarnaast verbruiken datacenters, die cruciaal zijn voor onze digitale activiteiten, bedrijfsactiviteiten en de wereldeconomie, veel energie, met name voor koelingsdoeleinden. Maar AI biedt ook hier een deel van de oplossing. Een overtuigend voorbeeld is het koelingsbeheer op basis van AI in de datacenters van Greenergy in Estland. De innovatieve toepassing van AI hier heeft de faciliteit omgevormd tot een van de meest duurzame datacenters in de Baltische staten, waardoor de efficiëntie met slechts een druk op de knop met ongeveer 30% is verbeterd.

Uiteindelijk wordt onze reis naar een milieuvriendelijkere toekomst gekenmerkt door de synergetische convergentie van AI met andere technologieën. Industrial AI verandert in het bijzonder ons vermogen om complexe multidimensionale problemen met ongekende snelheid en schaal aan te pakken, het verbetert andere technologieën die we beschikbaar hebben en het versnelt onze leer- en innovatiecapaciteiten.

Dit is ook een reis van samenwerking, ondersteund door digitale bedrijfsplatforms zoals Siemens Xcelerator. Niemand kan onze grootste uitdagingen alleen aanpakken. Grote denkers, bedrijven, ontwikkelaars en innovators moeten over de grenzen heen samenkomen en profiteren van een ecosysteemgerichte benadering van innovatie; om de synergieën en interoperabiliteit van Industrial AI met andere technologieën samen te creëren en te benutten.

Door dit te omarmen, hebben we de mogelijkheid om ons niet alleen aan te passen of te reageren op uitdagingen op het gebied van milieu en hulpbronnen; we kunnen samen proactief onze toekomst aansturen en vormgeven door de digitale en de fysieke wereld te combineren. Dit zal een cruciale stap zijn op weg naar een slimmere, milieuvriendelijke wereld; Industrial AI wordt een steeds krachtiger instrument dat helpt ons tempo te versnellen in de race naar Net Zero.

A Siemens Xcelerator X device in a box with a blue and white color scheme.

Digitale transformatie versnellen om duurzaamheid op te schalen

Siemens Xcelerator is een open digitaal bedrijfsplatform dat samenwerking en innovatie faciliteert door middel van een zorgvuldig samengesteld portfolio dat de fysieke en de digitale wereld combineert met een krachtig ecosysteem van partners die hun ontwikkeling samen kunnen versnellen om uw bedrijfsspecifieke doelstellingen voor decarbonisatie te bereiken.

Siemens Xcelerator

Begin uw reis

Contact opnemen