リアルタイムエネルギー最適化の需要の高まりにより、スマートエネルギーシステムへの投資が倍増

構造化されたリスク認識型の変革を促進するために、評価、標準化、埋め込み、再割り当て、接続、最適化、ナビゲートの頭文字をとったカスタムビルドのENERCONモデルを導入し、すべての高度なオペレーションにスムーズに拡張できるようにしました。

• 市場の準備状況と顧客の課題を分析：競合他社との詳細なベンチマーク、顧客行動モデリング、マクロ経済分析を通じて、産業オートメーション分野におけるスマートエネルギー支出が前年比41%増加していることを確認しました。エネルギー関連の課題を地域、業種、施設規模別に分類することで、クライアントが投資の潜在的可能性の高いクラスターを特定できるよう支援しました。
• エネルギー診断のための社内データの正規化： 80以上の施設にまたがるエネルギーデータの統合を支援しました。機械レベルの指標を生産スケジュール、ピーク負荷、ダウンタイムと関連付けてグラフ化することで、散在するデータを正規化し、最適化のための強力なベースラインを構築しました。
• IoTセンサーネットワークとAIベースの予測モデルを統合：クライアントのエンジニアリングチームと協力し、3つの主要製造拠点にIoTセンサーグリッドを開発・実装しました。これらのセンサーは、電力消費量、機械温度、アイドル状態に関する高頻度データを収集し、AIモデルに入力することで、使用量の増加を予測し、リアルタイムの変更を提案しました。
• レガシーシステムからSEMSへの資本再配分：詳細な費用対効果監査の結果、年間支出の28%が旧式の制御システムの維持に費やされていることが判明しました。私たちは、段階的な資本再配分戦略、すなわち、稼働していないエネルギー資産を廃止し、SEMSインフラに再投資することを提案しました。この戦略により、クライアントは2年間で総予算支出を増やすことなく、SEMS支出を2倍に拡大することができました。
• エネルギーに関する意思決定のためのクロスファンクショナルチームの連携：クライアントのIT、運用、サステナビリティ部門間のサイロ化を解消しました。一元化されたダッシュボードと共有KPIにより、クロスファンクショナルチームはエネルギーパフォーマンスを財務、運用、ESG目標と整合させることができました。
• 継続的なフィードバックループによる最適化：リアルタイムデータが適応型機械学習モデルに入力されました。これらのモデルは消費傾向を予測し、非効率性を検出し、アイドル状態のラインのシャットダウン、オフピーク時間帯への負荷シフト、モーター速度の調整といった省エネのための意思決定を自動化しました。
• 政策とインセンティブ環境の活用：当社の政策アドバイザーはクライアントと協力し、地域のクリーンエネルギーインセンティブ、カーボンオフセットプログラム、デジタルインフラ助成金の活用を検討・申請しました。これにより、パイロット導入全体で投資回収期間が20～25%短縮されました。