新闻资讯

人工智能和智能电表正在帮助企业变得更安全、更环保和更具竞争力

发布日期:2021-06-28 22:25:06浏览量:54

一段时间以来,公司一直在使用自动抄表 (AMR) 和智能电表来管理整个企业的能源使用。这些仪表每半小时向能源供应商提供数据。有了这些信息,他们可以为每个客户建立准确的能源消耗概况。这些配置文件可以帮助客户减少浪费并控制他们的支出。

来自这些仪表的数据有大量可能的应用。事实上,这些信息有可能为企业提供超出每月或每季度能源账单的支持。然而,如果没有合适的技术来解释它并将其付诸实践,数据就会处于休眠状态。这就是人工智能的用武之地。

通过将智能和 AMR 仪表与人工智能和机器学习相结合,能源供应商可以将原始数据转化为关于可持续性、健康与安全以及竞争对手分析的智能对话。这些对话可以提供可操作的见解,帮助公司提高运营效率、安全性,在某些情况下还可以提高盈利能力。

异常检测

数据的粒度意味着供应商可以使用它来检测客户能源消耗的异常情况。这使企业可以查明峰值、中断或异常活动并隔离原因。这不仅从省钱的角度来看很有用,而且对健康和安全也很重要。

例如,如果企业在夜间使用情况发生重大变化,这可能意味着设备一直在运行或出现电气故障——这可能会导致代价高昂,在某些情况下甚至是危险的。如果您的热水泵因为您一直开着而泄漏,异常检测可以检测到您的使用变化并提醒您注意问题。这可以保护企业免受潜在的安全风险,并向他们保证一切正常。

基准测试

基准测试是使用人工智能解释能源消耗数据的另一个好处。这是通过比较类似业务类型的消费概况并根据它们的异同突出任何关键趋势来实现的。

例如,通过使用聚合和匿名数据集,基准分析可以为咖啡店提供有关同一城市的其他咖啡店是否提前一小时开业或关闭的见解。它还可以判断竞争对手是否消耗更少的能源。这可能会引发有关如何提高能源效率和减少公司碳足迹的问题。您可以将基准测试扩展到大多数行业的任何业务规模,更大的公司可以从更高的效率中受益。

让数据为客户服务

异常检测和基准测试都是如何将 AI 应用于计量数据以增加客户价值的引人注目的例子。它们展示了激发围绕能源消耗的智能对话的模型的重要性,而不是为了它而提供数据。

为了使这些信息继续有趣且真正有用,供应商需要为客户量身定制。这些对话可能会导致个人层面的决定性行动。这可能会导致集体和广泛的变化。正是这一集体行动将使英国能够实现其 2050 年净零碳排放目标并应对气候变化。而这一切都始于智能电表。

相关推荐