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预测分析 自动化和人工智能降低了零售商产品组合的能源成本

2021-06-08 13:54:02   来源:

根据EnergyStar.gov详细介绍效率、影响和趋势的报告,零售建筑每年在能源上的支出超过 200 亿美元。供暖、制冷和照明是零售能源消耗最高的领域,在过去十年中,随着极端天气的破纪录,这些支出只会增加。

利用自动化和人工智能技术可以将这些成本降低至少30 亿美元。许多最大的零售商正在增加能源发电并致力于实现可持续发展目标以进一步降低成本。预测建模对于管理可能是压倒性的数据流至关重要,结合最近和历史数据来预测商业建筑中的独特结果。

虽然连锁店组合中的大多数商店在规模、设计和布局方面通常都相似,但每个站点的能源使用模式都是独一无二的。管理连锁建筑生态系统中的公用事业足迹意味着权衡影响每家商店的不断变化的因素——当地气候、设备需求、弹出式信息亭、客户和员工活动、现场电动汽车充电站等等。

确定能源在整个商业建筑中的使用方式传统上意味着设置大量设备来测量和评估,需要建筑经理亲自检查和编译来自这些设备的数据。

进行审计、抄表和手动输入数据很容易出错,并且会给已经有时间和预算压力的团队带来压力。将自定义数据生成传感器阵列与能源使用的基线统计模型相结合是第一步,尤其是考虑到去年大多数零售商的店内空置模式异常。

能源管理软件可以降低成本和错误,并使许多建筑管理任务自动化。根据 Transforma Insights 的一份报告,现在开始还为时过早。到2030 年,物联网部署预计将节省其消耗的能源的八倍以上,“从而净节省 2300 亿立方米的水,并减少 1 亿吨的二氧化碳排放。”

商店的每一个方面——暖通空调系统、照明、库存、标牌、货架、终端——都可以编织成一个数据通信网络,让管理人员可以全面了解整个连锁店的能源使用和活动情况。通过自动化处理日常任务和识别问题,设施经理可以将他们的专业知识集中在更高效的领域,例如实现跨团队协作和监督项目。

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