Prime Batteries şi Nuclearelectrica arată cum AI poate susţine decizii strategice în energie, baterii şi materiale rare. Vezi paşi concreţi pentru companii.
România are deja un producător de baterii care face joint-venture în Coreea de Sud şi o companie nucleară de stat care analizează prelucrarea materialelor rare cu un partener american. Nu mai vorbim doar de „a recupera decalaje”, ci de a intra în lanţuri globale care decid viitorul energiei.
Iar în spatele oricărei decizii de acest tip – de la alegerea partenerului până la modelarea capacităţilor de producţie – stau munţi de date, simulări tehnice şi analize de risc. Aici intervine inteligenţa artificială: nu ca un „gadget cool”, ci ca un instrument strategic pentru companiile româneşti care vor să joace în liga mare a energiei şi materialelor critice.
În articolul de faţă folosim două exemple concrete – Prime Batteries şi planurile Nuclearelectrica în zona materialelor rare – ca să arătăm cum poate fi folosită inteligenţa artificială în industria energetică din România şi ce ar putea face orice companie industrială, de la IMM la corporatie, în următoarele 12–24 de luni.
1. De ce contează acum: baterii, materiale rare şi decizii strategice
Prime Batteries, producătorul român de baterii de la Cernica, a ajuns la afaceri de 276 mil. lei şi un profit net de 51 mil. lei, cu creşteri anuale de două cifre. În paralel, a intrat într-un joint-venture în Coreea de Sud cu Top Material pentru producţia de material activ – componentă critică în bateriile moderne.
Pe alt palier, Nuclearelectrica discută cu compania americană Critical Metals despre prelucrarea materialelor rare – o piesă tot mai importantă în puzzle-ul energetic (reactoare avansate, turbine, baterii, electronice de putere). Vorbim despre două mutări diferite, dar cu aceeaşi miză: poziţionarea României în lanţurile valorice ale tranziţiei energetice.
Aceste decizii nu sunt doar geopolitice sau comerciale. Ele presupun:
- analize tehnice complexe (chimie, inginerie, procese industriale);
- prognoze ale cererii pe 10–20 de ani pentru baterii, energie nucleară, materiale rare;
- evaluarea riscurilor de aprovizionare, a volatilităţii preţurilor, a scenariilor de reglementare;
- simularea capex/opex pentru diverse tehnologii şi locaţii de producţie.
Fără AI, toate acestea înseamnă luni de muncă de analiză, în Excel şi PowerPoint, cu riscul uriaş de a rata detalii importante. Cu AI, o parte din acest efort devine scalabil, reproductibil şi mult mai puţin subiectiv.
2. Unde intră AI în povestea Prime Batteries şi materialelor rare
2.1. AI în deciziile de joint-venture şi parteneriate internaţionale
Un joint-venture ca cel dintre Prime Batteries şi Top Material nu se decide doar la nivel de „feeling”. În spate sunt modele financiare, simulări de capacitate de producţie, analize de piaţă pentru diferite scenarii de preţ şi reglementare.
AI poate susţine astfel de decizii în câteva moduri concrete:
- Analiză de piaţă augmentată AI: agregarea datelor din rapoarte, ştiri, baze de date industriale, brevete, şi transformarea lor în insight-uri: evoluţia cererii de material activ, jucători noi, profil de competitivitate pe regiuni.
- Modelare financiară asistată de AI: generarea şi stres-testarea a zeci de scenarii de cash-flow, cu variabile precum preţul litiului, costurile de logistică România–Coreea, subvenţii, taxe de carbon.
- Evaluarea partenerilor: AI poate construi profiluri de risc pornind de la istoricul public al companiilor, litigii, istoricul de inovaţie (brevete), performanţe ESG.
Nu, AI nu semnează contractul în locul antreprenorului. Dar reduce masiv „orbul” din decizie: ai mai puţine presupuneri şi mai multe simulări cuantificate.
2.2. AI în proiectele de prelucrare a materialelor rare
În proiectele la care se uită Nuclearelectrica împreună cu parteneri precum Critical Metals, complexitatea tehnologică e şi mai mare. De la alegerea zăcămintelor până la design-ul proceselor de rafinare, totul înseamnă chimie, termodinamică, modele de fluxuri.
Aici modelele AI de tip „physics-informed” şi gemenii digitali (digital twins) devin instrumente esenţiale:
- simularea proceselor de extracţie şi rafinare în mediu virtual, înainte să investeşti milioane în instalaţii fizice;
- optimizarea reţetelor de proces: temperatură, presiune, timpi de reacţie, consum energetic, calitatea produsului final;
- evaluarea impactului de mediu şi a scenariilor de reducere a deşeurilor.
Pentru companii ca Nuclearelectrica, asta înseamnă reducerea timpului de la concept la implementare şi o înţelegere mult mai fină a riscurilor tehnice şi economice.
3. Cum poate AI să optimizeze lanţul de aprovizionare pentru baterii şi materiale critice
Lanţurile de aprovizionare pentru baterii şi materiale rare sunt vulnerabile, fragmentate şi extrem de politizate. De la mineritul pentru litiu şi cobalt, la rafinare şi producţia de celule, orice blocaj sau embargo se vede imediat în costuri.
3.1. Ce poate face concret AI în supply chain
În contextul unui producător ca Prime Batteries sau al unui proiect de materiale rare, AI devine un „centru nervos” al lanţului de aprovizionare:
- Predicţia cererii: modele de machine learning care ţin cont de vânzările istorice, contractele viitoare, politica de subvenţii pentru vehicule electrice, preţul energiei, pentru a prezice cererea de baterii şi materiale active.
- Optimizarea stocurilor: recomandări dinamice de nivel optim de stoc (safety stock), în funcţie de volatilitatea timpilor de livrare şi a preţurilor.
- Scenarii de risc geopolitic: evaluări rapide ale impactului unor sancţiuni, războaie comerciale, schimbări de taxe vamale – şi propunerea de rute alternative sau furnizori alternativi.
- Planificarea producţiei: alocarea inteligentă a comenzilor între linii de producţie, în funcţie de cost, timp de setup, mentenanţă programată şi termene de livrare.
3.2. De ce contează asta pentru companiile din România
Majoritatea companiilor româneşti din energie şi industrie încă gestionează supply chain-ul cu Excel, un ERP rigid şi multe telefoane. Asta devine o limitare serioasă în momentul în care vrei:
- să intri într-un joint-venture global;
- să produci pentru clienţi din automotive, energie sau defence care cer trasabilitate şi reacţie rapidă;
- să ţii marjele sus într-un context în care preţurile materiilor prime sar cu 20–30% într-un an.
AI nu înlocuieşte ERP-ul, ci îl face „inteligent”: îţi pune deasupra un strat de predicţie, optimizare şi scenaristică pe care oamenii nu-l pot reproduce manual în timp util.
4. AI în operaţiuni: de la mentenanţă predictivă la optimizarea consumului energetic
Seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziţia Verde” nu se poate opri la nivel de strategie. Impactul real vine din zona de operaţiuni zilnice, unde fiecare procent de eficienţă contează.
4.1. Mentenanţă predictivă pentru fabrici de baterii şi instalaţii de prelucrare
O linie de producţie de baterii sau o instalaţie de prelucrare a materialelor rare are sute de senzori. Majoritatea datelor sunt fie nefolosite, fie privite doar retrospectiv.
Modelele de mentenanţă predictivă bazate pe AI analizează în timp real vibraţii, temperaturi, curenţi, presiuni şi identifică tipare care preced o defecţiune:
- avertizare cu zile sau săptămâni înainte de o oprire critică;
- planificarea reparaţiilor la fereastra optimă (când impactul asupra producţiei e minim);
- reducerea consumului de piese de schimb prin înlocuirea „la nevoie”, nu „la interval fix”.
Pentru o companie cu investiţii de peste 1 miliard de euro în capacităţi, cum anunţă Prime Batteries, un astfel de sistem de AI poate însemna economii anuale de milioane de euro şi un nivel de disponibilitate a echipamentelor greu de obţinut altfel.
4.2. Optimizarea consumului energetic şi integrarea surselor regenerabile
Fabrica de baterii de la Cernica sau orice viitoare instalaţie de materiale rare au un consum energetic masiv. În contextul tranziţiei verzi, presiunea este dublă:
- să reduci costul per MWh consumat;
- să creşti ponderea energiei verzi în mixul propriu.
AI poate construi un sistem de management energetic (EMS) inteligent care:
- prezice consumul pentru fiecare oră a zilei, pe baza comenzilor şi programului de producţie;
- decide când să folosească energie din reţea, din panouri fotovoltaice proprii sau din baterii;
- alege intervalele orare optime pentru procesele cele mai energofage, în funcţie de tarife şi de producţia locală de regenerabile.
Pentru companiile energetice, de la Nuclearelectrica la producători de regenerabile, aceleaşi modele AI pot optimiza integrarea surselor regenerabile în sistem, reducând costurile de echilibrare şi riscul de congestii în reţea.
5. Paşi concreţi pentru companiile româneşti care vor să aplice AI în energie şi industrie
Realitatea? Nu ai nevoie să fii Prime Batteries sau Nuclearelectrica ca să începi. Dar ai nevoie de un plan clar. Iată o variantă realistă pentru următoarele 6–18 luni.
5.1. Identifică 2–3 decizii critice unde AI ar avea impact rapid
De exemplu:
- prognoza cererii şi planificarea producţiei;
- optimizarea consumului energetic în fabrică sau depozit;
- mentenanţa predictivă pentru 3–5 echipamente critice;
- simularea scenariilor de investiţii (noi linii, noi pieţe, noi parteneri).
Nu porni cu „AI peste tot”. Alege câteva zone unde poţi măsura clar rezultatul: reducerea downtime-ului, scăderea costului per unitate produsă, reducerea stocurilor, precizie mai bună în forecast.
5.2. Construieşte un „data foundation” minim, dar sănătos
Fără date, AI e doar marketing. Ce poţi face pragmatic:
- inventariază sursele de date: SCADA, ERP, CRM, senzori, fişiere Excel;
- curăţă datele critice (unităţi, coduri de produse, identificatori unici de echipamente);
- stabileşte reguli clare de colectare şi calitate a datelor (data governance de bază).
Nu trebuie să arate perfect, dar trebuie să fie suficient de bun încât modelele să nu înveţe „gunoi”.
5.3. Rulează proiecte pilot cu obiective şi KPI clari
De exemplu, pentru un pilot de mentenanţă predictivă:
- scop: reducerea downtime-ului neplanificat cu 20% pe 12 luni;
- scope: 5 echipamente critice, cu istoric de defecţiuni;
- KPI: ore de oprire evitate, costuri de piese de schimb, ore de muncă redusă în intervenţii de urgenţă.
La final, decizi dacă scalezi, ajustezi sau închizi pilotul. Aşa se construieşte o strategie de AI în business bazată pe rezultate, nu pe prezentări frumoase.
5.4. Formează o echipă mixtă: business + tehnic + date
Cele mai bune proiecte de AI apar atunci când pui la aceeaşi masă:
- oameni de business (operaţiuni, producţie, strategie);
- ingineri de proces / energeticieni;
- data engineers & data scientists;
- un responsabil clar de produs (AI product owner) care traduce obiectivele de business în cerinţe tehnice.
Fără această punte, rişti să ai fie modele strălucite tehnic dar fără impact real, fie nevoi de business „aruncate” într-un proiect AI care nu se mai termină.
6. De ce aceste mişcări din energie sunt un semnal pentru toată economia
Faptul că un producător român de baterii îşi pune steagul în Coreea de Sud, iar Nuclearelectrica discută prelucrarea materialelor rare cu parteneri americani arată un lucru clar: nu mai suntem doar piaţă de consum, ci începe să contăm în industriile care modelează viitorul energiei.
Această schimbare vine însă cu un preţ: complexitate tehnologică, volatilitate, presiune concurenţială globală. Fără AI, deciziile strategice de azi riscă să fie depăşite mâine. Cu AI integrat în analiză, planificare şi operaţiuni, companiile din România pot:
- să ia decizii de investiţii şi parteneriate mai informate;
- să opereze fabrici şi instalaţii cu eficienţă comparabilă cu giganţii din Vest sau Asia;
- să reducă riscurile din lanţurile de aprovizionare pentru baterii şi materiale critice;
- să contribuie real la tranziţia verde şi la modernizarea sectorului energetic românesc.
Dacă lucrezi într-o companie din energie, manufacturing sau materiale, întrebarea nu mai este „dacă” ai nevoie de AI, ci unde începi şi cum îl legi de deciziile tale strategice. Exemplele Prime Batteries şi Nuclearelectrica arată că fereastra de oportunitate este deschisă – dar nu va rămâne aşa la nesfârşit.