在本文中，我们将深入探讨为什么监控和定位通常无法发挥其真正的节省潜力，以及机器学习如何克服这一问题。净零从未成为一个更大的话题。它无处不在，这是正确的，即使不是我们这一代人面临的最大挑战之一。在基于科学的目标和长期减排战略的海洋中，很明显，实现净零没有单一的答案，对于大多数组织来说，这是一个马拉松不是短跑。然而，许多企业正在重新审视他们在短期内可以做些什么来产生立竿见影的影响。减少需求是任何能源层次结构的第一步，以商业上可行的方式利用数据对此至关重要。许多组织了解衡量已实现的节省的好处，但并非所有企业都遵循这一点。监控和目标 (M&T) 平台的许多用户将知道好处，但也知道挑战从他们的系统中提取价值时存在的挑战。现在市场上充斥着范围广泛的 M&T 系统，在数据收集、分析工具和报告输出方面具有不同程度的灵活性。然而，所有此类系统都受到技术人员审查数据和确定需要改进区域的可用时间的限制。事实上，随着系统变得更加互连和数据可用性增加，这个问题现在比以往任何时候都更加严重。
生产团队希望做正确的事，但时间是有效能源管理的最大制约因素
在过去 15 年中，Verco 一直与英国许多领先的制造企业合作，并观察到这一日益严重的问题。特别是在过去 5 年中，数据可用性迅速加快，同时对可用人力的限制也越来越多。数据可用性不再像十年前那样是头号限制因素。我们已经采取en 来自数百个制造站点的集体反馈，所有站点都试图在现实世界存在的限制条件下尽其所能进行能源管理。我们已经看到了无数的例子，这些例子表明站点团队无法利用他们当前可以访问的数据。反过来，这使得为更复杂的系统进一步自动收集数据制定业务案例变得非常困难，而更复杂的系统通常是隐藏成本最高的地方。我们得出的结论是，这项挑战不会成功Verco 一直在使用最新的机器学习工具来创建适合未来十年的新一代系统。我们已经投入了数千小时的开发人员时间来检验我们的假设，即机器学习可以而且应该在解决这个问题方面发挥重要作用。我们已经从我们的试验和早期采用者计划中看到了一些非常积极的结果，训练有素的算法识别需要人眼才能发现的问题，以及超出人眼所能看到的否则会被遗漏的趋势。Reduct 结合了灵活的数据收集方法，以及开发的机器学习算法的定制应用程序由 Microsoft 和其他公司合作，为您提供适用于 AI 驱动的能源管理的最佳可用解决方案。该系统的工作方式与其他 M&T 平台类似，但显着减少了对用户数据审查的需求，因为 AI 会为您完成这项工作。这消除了一个耗时的步骤，该步骤通常是标准 M&T 系统的停滞点。了解更多关于 Reduct 的信息访问 Reduct 网站，了解更多关于这一激动人心的创新，将您的数据转化为洞察力。观看 Reduct 演练观看 Reduct 演示此处的操作是仪表板和报告输出。感受一下 Reduct 能为您做什么！关于作者 Tim Kay，VercoTim 董事，是一名特许工程师Energy 特许能源经理，在运营和战略层面拥有 15 年利用数据减少碳排放的经验。
