エネルギーコスト最適化 - ノーコードAI予測分析・意思決定支援サービス「Deep Predictor」

解決する課題

CASE

解決する課題

エネルギーコスト最適化

ENERGYCOST

POINT

ビジネス上の課題

施設・倉庫の無駄なエネルギー消費を抑えたいが、消費パターンなど複雑で手が付けられない。

予測分析による解決

過去のオペレーションデータからエネルギー消費のパターンをAIが学習。必要最小限のエネルギー消費にするための、設備設定値の条件を特定。

必要データ

電力消費データ、設備・機器の設定値、日時・気温・湿度など

効　果

エネルギーコストの最適化により、エネルギー消費量を削減し、年間数千万円規模のコスト削減

ビジネス上の課題

現代のビジネス環境では、エネルギーコストが企業の収益に大きな影響を与えています。エネルギーコストは固定費の一部であり、これを最適化することは企業の競争力向上に直結します。しかし、エネルギーコストの最適化は複雑で、多くの変数や要因が影響します。電力価格の変動、エネルギー供給の不確実性、消費パターンの分析など、ビジネスが直面する課題は多岐にわたります。また、エネルギーコストの最適化には継続的なモニタリングとリアルタイムの意思決定が必要です。これらの課題を克服し、エネルギーコストを効果的に最適化することが、企業にとって重要な課題です。

予測分析による解決

過去のオペレーションデータからエネルギー消費のパターンをAIが学習。必要最小限のエネルギー消費にするための、設備設定値の条件を特定。

必要データ

- 電力消費データ
：企業の施設ごとの電力消費データを収集し、分析します。これには過去の消費履歴、ピーク時の使用量、季節変動などが含まれます。

- 天候データ
：天候条件はエネルギー消費に大きな影響を与えるため、気象データが必要です。気温、湿度、、風速などのデータを収集し、消費パターンと関連付けます。

- 装置データ
：機器やシステムの稼働状況や設定値の履歴。

- 経済指標データ
：必要に応じて、経済指標や市場動向データを分析し、変動要因として考慮します。

データイメージ

効果

エネルギーコストの最適化により、エネルギー消費量を削減し、年間数千万円規模のコスト削減により収益性を向上させることができます。複雑なパターンを解析し、ナレッジ化することでベテランのノウハウの蓄積と継承にも役立ちます。

解決する課題

エネルギーコスト最適化