인공지능을 활용해 에너지 비용을 줄이는 방법은 무엇일까?

탄소 제로 목표를 달성하고 지구를 보호하는 것이 기업의 중요한 사명이 되었으며, 환경 지속 가능성도 기업의 초점입니다. 또한 에너지 비용이 계속 상승함에 따라 가스 및 전기 소비를 줄이는 것이 주요 비즈니스 목표가 되었지만 이를 달성하는 방법은 여전히 ​​의문입니다.

많은 대기업은 언제, 어디서, 그리고 완전히 이해하는 데 필요한 정보를 수집하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 에너지가 어떻게 사용되는지, 폐기물이 어디에 있는지. 관련된 많은 양의 데이터를 캡처하고 분석하는 것은 복잡한 작업이 될 수 있습니다.

대부분의 사람들이 겪는 이유는 그들이 직면하는 작업의 규모와 복잡성 때문입니다. 예를 들어, 위치당 평균 10미터의 건물 100개를 운영하는 조직에서는 연간 1,750만 개 이상의 기록을 생성할 수 있습니다. 그런 다음 에너지 사용 및 지출에 대한 완전하고 정확한 그림을 얻기 위해 이 모든 데이터를 처리해야 합니다. 예를 들어 대규모 다국적 기업은 전 세계적으로 55,000개의 자산을 운영할 수 있으므로 데이터 처리 및 동화 범위가 더욱 복잡해집니다.

그러나 이제 이러한 유형의 데이터를 얻을 수 있는 방법이 있습니다. 대량의 에너지 데이터를 캡처, 측정 및 분석하는 인공 지능(AI) 기반 소프트웨어 도구를 배포함으로써 기업이 에너지 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 실행 가능한 통찰력을 생성할 수 있습니다. 이러한 도구는 기계 학습 기능을 활용하여 기업이 지속 가능성 및 비용 절감 목표를 달성할 수 있도록 지원합니다.

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광범위한 비즈니스 자산 포트폴리오에서 생성된 필수 에너지 소비 데이터를 활용하려면 기업은 먼저 캡처 방법을 결정해야 합니다. 정보입니다. 소매점, 사무실 건물, 호텔, 쇼핑몰, 의료 시설 또는 기타 상업용 건물에 센서를 배치하여 유동인구, 공기 질, 책상 점유, 회의실 사용, 시스템 로그인 및 건물 사용을 추적하고 관리할 수 있습니다. 기타 일상적인 측면

에너지 사용량을 파악하려면 기업은 모든 데이터를 한 곳에 보관해야 합니다. 많은 기업을 위한 솔루션은 AI 기반 애플리케이션을 사용하여 적용 가능한 모든 건물 데이터를 자동으로 수집한 다음 이를 분석하고 보고하는 것입니다.

인공지능 기술은 처리해야 하는 대량의 복잡한 데이터를 이해하는 데 매우 중요합니다 적시에. 그 결과 기업은 전력 소비에 대한 완전한 가시성을 갖게 됩니다. 그런 다음 부동산 포트폴리오 내에서 흔히 간과되는 에너지 낭비 영역을 식별하고 그에 따라 조치를 취할 수 있습니다.

실제 결과 얻기

모든 유형의 기업은 비용 고려사항이든 기업 합리성 문제이든 관계없이 에너지 낭비 문제를 무시할 수 없습니다. 경영위원회는 이미 이 사실을 알고 있습니다

한 소매업체의 분석에 따르면 한 매장에서 4개 층에 걸쳐 자동화된 에스컬레이터가 지난 5년 동안 심지어 밤에도 닫힌 적이 없었습니다

또 다른 예는 다음과 같습니다. 영국 기업 칼스버그(Carlsberg)는 에너지 관리 기술을 통해 양조 과정에서 전력 사용량을 10% 절감하는 동시에 물 소비량을 10%, 폐수 비용을 16% 절감하는 데 성공했습니다. 또 다른 예로, 유럽 최고의 부동산 및 시설 관리 회사인 Apleona는 탄소 배출량을 보고하고 에너지 절약 조치를 식별하는 중앙 집중식 시스템을 채택했습니다. 일반적인 프로젝트에서는 에너지 소비가 25% 감소했습니다.

각 경우에 AI 에너지 관리 시스템은 데이터를 사용하여 비용을 크게 절감할 수 있는 점진적인 개선 방법을 제시합니다. 평균적으로 에너지 소비를 30%까지 줄일 수 있습니다.

녹색 발전을 위한 AI 활용

시간이 갈수록 AI는 비즈니스에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 이는 기업이 임대 및 부동산 포트폴리오에 대한 지속 가능성 표준을 충족할 수 있도록 더 나은 위치를 확보하는 데 도움이 됩니다.

대규모 부동산 포트폴리오를 보유한 기업은 여러 임대에서 대량의 데이터를 추출하고 이를 이해하는 데 비용이 많이 드는 프로세스를 수행할 수 있다는 것을 이해합니다. 개별 자산의 지속 가능성 준수에 대한 자세한 정보를 얻기 위해 수동 임대 추상화를 수행하면 직원의 시간이 많이 소모될 뿐만 아니라 비즈니스에 필요할 때 필요한 정보를 얻는 데 오랜 시간이 걸립니다.

AI 기반 계약 인텔리전스 솔루션은 신속하게 기업 임대차 및 기타 문서의 데이터를 스캔하여 이러한 프로세스를 완료합니다. 즉, 비즈니스 운영 규모에 따라 이러한 프로세스를 완료하는 데 며칠 또는 몇 시간 밖에 걸리지 않을 수도 있습니다. 이에 비해 Contract Intelligence 솔루션을 사용하지 않으면 이러한 프로세스를 완료하는 데 몇 주 또는 몇 달이 걸릴 수 있습니다.

예를 들어, 2,000개가 넘는 임대 부동산을 처리하는 관리 대리인은 AI 기반 Contact Intelligence 솔루션 프로그램을 활용하여 모든 부동산에 대한 환경 관행 및 규정 준수를 확립할 수 있습니다. 그는 관리합니다. 이 회사는 에너지 등급 및 성능, 폐기물 처리 및 시설, 지속 가능한 재료 사용 및 환경 보호와 관련된 기타 영역에서 자산을 벤치마킹할 수 있습니다

수정: 이 분석을 통해 기업은 수백 또는 수천 건의 계약에서 정보를 신속하게 수집하고 평가할 수 있습니다. 각 계약서는 일반적으로 수백 페이지 길이이며, 이 정보는 관리되는 각 자산에 대한 "그린 스코어카드"를 생성하는 데 사용됩니다. 이 정보를 통해 기업은 새로운 임대 계약을 협상할 때 환경 지속 가능성 기준을 다루고 미래의 환경 요구 사항을 충족할 준비를 할 수 있습니다.

새로운 전략적 요구

모든 유형과 규모의 기업에서 에너지 관리는 주목할 가치가 없는 전략적 문제가 되었습니다. , 그렇다면 주목할 가치가 있습니다. AI 기능과 분석 도구를 활용하면 비즈니스 측면에서 좋은 결과를 얻을 수 있습니다. 에너지 사용에 대해 더 명확하게 이해하면 기업이 더 현명한 결정을 내릴 수 있을 뿐만 아니라 더 나은 기업 시민이 될 수 있습니다

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