Predavatelja / Presenters: András Schenkerik, Daniel Dajka (Logix, Inter Computer Group)

Povzetek / Description:
Electric power grids are evolving from passive infrastructure into intelligent, data-driven systems. By integrating real-time data, advanced analytics, and AI, grid operators can move beyond reactive operations toward predictive, proactive, and partially autonomous control. This presentation explores the practical path to building a digital, self-healing grid—covering architecture, operational benefits, and real-world implementation considerations that improve resilience, efficiency, and reliability in modern energy networks.

Predavatelj: Mitja Hafner (DAMA Slovenija)

Povzetek:
Na predavanju bomo predstavili DAMA Slovenija (Chapter v nastajanju) kot del DAMA International – globalne neprofitne skupnosti, ki razvija standarde in dobre prakse na področju upravljanja podatkov.

V kontekstu tematike dogodka bomo naslovili ključno vprašanje: Zakaj je upravljanje podatkov temelj za uspešno uporabo umetne inteligence v energetiki?

Umetna inteligenca lahko bistveno prispeva k večji učinkovitosti in odpornosti energetskih sistemov, vendar le, če temelji na kakovostnih, razumljenih in ustrezno upravljanih podatkih. Brez jasnih odgovornosti, standardov in skupnega razumevanja podatkov AI ne doseže pričakovanih rezultatov.

Predstavili bomo:

• kako DAMA-DMBOK pomaga strukturirati področje Data Managementa zakaj podatke obravnavati kot strateško poslovno sredstvo (asset),
• kako dobre prakse Data Governance, kakovosti podatkov in arhitekture omogočajo zanesljive AI rešitve,
• vlogo skupnosti in znanja pri razvoju zrelosti upravljanja podatkov v Sloveniji.

Na koncu bomo predstavili tudi pobudo DAMA Slovenija, katere cilj je povezovanje strokovnjakov, izmenjava dobrih praks ter dvig zrelosti upravljanja podatkov in umetne inteligence v Sloveniji.

Predavateljica: Pia Grabar (Actual I.T.)

Povzetek:
Z naraščajočo uporabo umetne inteligence v energetiki se odpirajo pomembna vprašanja glede etike, transparentnosti in skladnosti z zakonodajo. Energetski sektor kot kritična infrastruktura zahteva posebno pozornost pri uvajanju AI rešitev.Predavanje bo obravnavalo ključne izzive, kot so pristranskost modelov, razložljivost odločitev ter varstvo osebnih podatkov, ter predstavilo regulatorni okvir Evropske unije, vključno z Aktom o umetni inteligenci, direktivo NIS2 in GDPR. Poudarek bo na praktičnih implikacijah za organizacije in na vzpostavitvi učinkovitega upravljanja AI sistemov.

Predavatelj: Erik Dovgan (Be-terna)

Povzetek:

Predavatelj: Alan Hadžić (Smartis)

Povzetek:
V energetskih sistemih se organizacije soočajo z razpršenimi podatki, ki otežujejo učinkovito odločanje in optimizacijo procesov. Predavanje prikazuje, kako lahko z vzpostavitvijo digitalnega dvojčka združimo podatke, lokacije, sredstva, dokumentacijo ter vzdrževalne naloge v enoten kontekst, ki omogoča boljši pregled nad delovanjem sistema.

Na tej osnovi lahko organizacije prehajajo iz reaktivnega v bolj proaktiven način upravljanja z uporabo monitoringa, avtomatizacije (npr. definicija logike obdelave podatkov, alarmiranja in krmiljenja sistemov), poročanja ter analize podatkov za zaznavanje odstopanj in podporo vzdrževanju. Digitalni dvojček pri tem predstavlja ključno podatkovno plast za razvoj napovedne analitike.

V nadaljevanju je predstavljena tudi vloga umetne inteligence kot nadgradnje, kjer lahko z uporabo pristopov LLM poenostavimo interpretacijo podatkov, avtomatiziramo poročanje ter podpiramo uporabnike pri sprejemanju odločitev.

Predavatelj: Iztok Sitar (Smartis)

Povzetek:
Sodobno varovanje podatkov zahteva celovit pristop, ki povezuje primarno hrambo, varnostne kopije in izolirane (»air-gap«) rešitve v enoten, usklajen obrambni mehanizem. Ključno vlogo pri tem igra napredna analitika, podprta z umetno inteligenco, ki omogoča vnaprejšnje zaznavanje nepravilnosti, odstopanj in potencialnih groženj v podatkovnem okolju.

Na predavanju bomo pokazali, kako z uporabo inteligentnega nadzora in analitičnih orodij avtomatiziramo spremljanje stanja varnostnih kopij, prepoznamo tveganja še pred dejanskim incidentom ter bistveno skrajšamo odzivni čas. Poseben poudarek bo na uporabi naprednih analitičnih platform, ki z metodami strojnega učenja zagotavljajo vpogled v delovanje sistema, napovedujejo težave ter podpirajo odločitve pri zagotavljanju neprekinjenega poslovanja.

Tak pristop ne prinaša le tehnoloških izboljšav, temveč pomembno prispeva tudi k zagotavljanju skladnosti z zakonodajo in regulativnimi zahtevami, kot so ZInfV-1, DORA in NIS2, kjer so odpornost, sledljivost ter zanesljiva in hitra obnova podatkov ključnega pomena, hkrati pa dviguje splošno odpornost informacijskih sistemov v kompleksnih IT okoljih.

Predavatelja: Aleksandar Šašić Kežul (Flycom) in Blaž Vidmar (Flai)

Povzetek:
Predstavitev se osredotoča na uporabo daljinskega zaznavanja (zračni posnetki in LiDAR) za izgradnjo energetskega digitalnega dvojčka. Ta se uporablja pri analizi vegetacije, določanju varnostnih odmikov, določitevi posegov v okolje in za vizualizacije. Pri obdelavi podatkov na ravni celotnega prenosnega ali distribucijskega omrežja uporabljamo globoko učenje za semantično segmentacijo oblakov točk in za zaznavanje fizičnih napak na omrežju. To zelo skrajša potreben čas in stroške za izvedbo pregledov omrežja in omogoča bolj avtomatizirano poročanje.

Predavatelj: Klemen Remic (Savske elektrarne Ljubljana)

Povzetek:
Savske elektrarne Ljubljana so s premišljeno digitalizacijo ključnih procesov naredile pomemben korak k učinkovitemu e-poslovanju. Z uvedbo rešitev mDocs, mScan in mSign so poenostavili upravljanje dokumentov, pospešili procese ter zagotovili popolno sledljivost in varno hrambo. Rezultat? Manj administracije, hitrejše odločanje in boljša preglednost poslovanja – primer dobre prakse, ki jasno pokaže, kako digitalna preobrazba prinaša konkretne učinke.

Predavatelj: Luka Podgoršek (IBM)

Povzetek:
IBM Bob je razvojni partner, ki s pomočjo umetne inteligence omogoča varno in zanesljivo programiranje. Z Bobovo asistenco pri kodiranju in z uporabo watsonx Orchestrate ADK lahko v kratkem času ustvarite samostojne agente, ki načrtujejo, se odločajo in se prilagajajo poslovnim zahtevam. Skupaj z Bobom in Orchestrate ADK lahko razvijete agentne sisteme brez poglobljenega tehničnega znanja, kar pospešuje razvoj ter prinaša odporne in učinkovite rezultate.

IBM Bob is an AI driven development partner that guides you as a collaborative pair programmer, helping you write, test and secure code faster. By pairing Bob’s smart coding assistance with the watsonx Orchestrate ADK, you can quickly create autonomous agents that plans, decides and adapts to business needs. The combined workflow lets you build and deploy agentic AI solutions without deep technical overhead, accelerating resilient and efficient outcomes.

Predavatelj: Rok Kreslin (Comland)

Avtorji prispevka: Rok Kreslin in Gaber Rekelj (Comland), Daniela Maksimović in Tomaž Krajnc (Elektro Ljubljana)

Povzetek:
Uporaba AI agentov v digitalnih storitvah odpira novo paradigmo interakcije med organizacijo in uporabniki. Na strani končnega uporabnika agenti omogočajo bolj intuitivno, pogovorno izkušnjo, kjer kompleksni postopki postanejo razumljivi, vodeni in prilagojeni posamezniku. Hkrati AI agenti prinašajo pomembne koristi tudi na strani organizacije. Referentom lahko pomagajo pri analizi in preverjanju vlog, izpostavljajo neskladja, predlagajo odločitve ter avtomatizirajo rutinske korake obdelave.

Prispevek to vizijo prizemlji skozi konkretno, živo demonstracijo: v 15 minutah bomo skupaj izdelali delujočega AI agenta, ki uporabnika skozi del procesa izpolnjevanja enotne vloge vodi kot digitalni svetovalec – z razumevanjem konteksta, naravnim dialogom in sprotnim preverjanjem podatkov.

Demonstracija bo pokazala, da uvedba takšnih rešitev ni več oddaljena prihodnost, temveč praktičen in hitro dosegljiv korak k bistveno bolj enostavnim, učinkovitim in uporabniku prijaznim storitvam.

Pri tem se bomo seveda vprašali tudi, kako takšne rešitve zasnovati odgovorno (z jasno sledljivostjo odločitev, ustreznim varovanjem podatkov ipd.), saj le tako lahko učinkovito dopolnjujejo strokovno delo zaposlenih.