Как растущий спрос на оптимизацию энергопотребления в режиме реального времени удвоил инвестиции в интеллектуальные энергетические системы

Для обеспечения структурированной и учитывающей риски трансформации мы внедрили нашу собственную модель ENERCON, аббревиатура которой расшифровывается как Evaluate (Оценка), Normalize (Нормализация), Embed (Внедрение), Reallocate (Перераспределение), Connect (Подключение), Optimize (Оптимизация), Navigate (Навигация) и которая обеспечивает плавное масштабирование во всех сложных операционных процессах.

• Анализ готовности рынка и проблемных точек потребителей: Благодаря углубленному сравнительному анализу конкурентов, моделированию поведения потребителей и макроэкономическому анализу мы выявили тенденцию к росту расходов на интеллектуальные энергоресурсы в сфере промышленной автоматизации на 41% в годовом исчислении. Мы разделили проблемные точки в области энергосбережения по регионам, отраслям и размерам предприятий, чтобы помочь нашему клиенту определить перспективные кластеры для инвестиций.
• Нормализация внутренних данных для диагностики энергопотребления: Мы помогли компании объединить данные об энергопотреблении более чем 80 предприятий. Сопоставив показатели на уровне оборудования с производственными графиками, пиковыми нагрузками и временем простоя, мы помогли нормализовать разрозненные данные, создав надежную базовую модель для оптимизации.
• Интеграция сетей датчиков IoT с моделями прогнозирования на основе ИИ: Работая совместно с инженерной командой клиента, мы разработали и внедрили сети датчиков IoT в 3 крупных производственных центрах. Эти датчики собирали высокочастотные данные о потреблении электроэнергии, температуре оборудования и режимах простоя, передавая их моделям ИИ, которые прогнозировали увеличение использования и предлагали изменения в режиме реального времени.
• Перераспределение капитала от устаревших систем к системам управления энергоснабжением (SEMS): детальный анализ затрат и выгод показал, что 28% годовых расходов были заморожены на поддержание устаревших систем управления. Мы предложили поэтапную стратегию перераспределения капитала, а именно: вывод из эксплуатации неэффективных энергетических активов и реинвестирование в инфраструктуру SEMS. За два года это позволило нашему клиенту вдвое увеличить расходы на SEMS без увеличения общего бюджета.
• Объединение межфункциональных команд для принятия решений в области энергетики: Мы помогли преодолеть разобщенность между ИТ-отделом, операционным отделом и отделом устойчивого развития клиента. Благодаря централизованным панелям мониторинга и общим ключевым показателям эффективности, межфункциональные команды смогли сопоставить показатели энергоэффективности с финансовыми, операционными и ESG-целями.
• Оптимизация с помощью постоянных обратных связей: данные в реальном времени подавались в адаптивные модели машинного обучения. Эти модели прогнозировали тенденции потребления, выявляли неэффективность и автоматизировали решения по энергосбережению, такие как отключение простаивающих линий, перенос нагрузок на непиковые часы или корректировка скорости вращения двигателей.
• Ориентирование в политической и стимулирующей среде: Наши консультанты по вопросам политики совместно с клиентом выявили и подали заявки на региональные программы стимулирования развития чистой энергетики, программы компенсации выбросов углерода и гранты на цифровую инфраструктуру. Это позволило сократить сроки окупаемости на 20–25% в рамках пилотных проектов.