Daten und KI bei Helen, Mikko Muurinen, Leiter der Abteilung Daten und KI
Der finnische Energieerzeuger Helen hat sich das Ziel gesetzt, bis 2035 kohlenstoffneutral zu werden. Dies soll unter anderem durch den Einsatz von KI in allen Unternehmensbereichen erreicht werden. Erfahren Sie mehr über die Datenstrategie von Helen, die gewünschte zukünftige digitale Landschaft und vernetzte Datenplattformen.
Kurzfristige ML-Prognosen in der Energieerzeugung, Sami Kojola, Datenwissenschaftler
Da die Energieerzeugung von Prognosen abhängt, sind Datensätze von entscheidender Bedeutung, um Signale für Prognosen und genaue Schätzungen zu liefern. Größere Datensätze bieten eine bessere Vorhersagegenauigkeit und genauere Schätzungen. Langfristig wird der Nutzen, den ein Unternehmen aus Data Science ziehen kann, von den Datenbeständen und nicht von der Modellierungskompetenz bestimmt.
Vorhersage der langfristigen Stromnachfrage für Hedging: Privater Sektor, Erno Savela, Entwicklungsleiter Analytik, Teamleiter
Um die Stromnachfrage zu prognostizieren und zu entscheiden, welches Geschäftsmodell zu wählen ist, analysierte Helen verschiedene Bereiche wie Wissenschaft, Wirtschaft, Schlüsselfaktoren, Erfolgsmessung und Wettbewerber.
Mixed Bag of Data Science - Studien und Prototypen, Juha Riissanen, Datenwissenschaftler, Teamleiter
Juha erzählte, wie Helen eine Reihe von verschiedenen Bereichen und Tools getestet und ausgewählt hat, die 2018 im Unternehmen im Einsatz waren.