.svg){kind=icon}
Een groot energiebedrijf in Rotterdam dat zich richt op zowel traditionele als hernieuwbare energiebronnen.
Het bedrijf had te maken met inefficiënt energiebeheer, hoge operationele kosten en een gebrek aan inzicht in energieverbruikspatronen. Dit leidde tot verspilling van energie en hogere kosten voor zowel het bedrijf als de eindgebruikers.
Een geavanceerd AI- en data-analysesysteem wordt geïmplementeerd om het energiebeheer te optimaliseren en de operationele efficiëntie te verbeteren.
- Verzamelen van historische en real-time data over energieproductie, -distributie en -verbruik.
- Data van slimme meters, sensoren en andere IoT-apparaten worden geïntegreerd in een centraal data-platform.
- Machine learning-algoritmen worden gebruikt om energieverbruikspatronen te analyseren en nauwkeurige voorspellingen te doen over toekomstige energiebehoeften.
- Deze voorspellingen helpen het bedrijf om de energieproductie beter af te stemmen op de vraag, wat leidt tot minder verspilling en lagere kosten.
- Het AI-systeem optimaliseert de distributie van energie door real-time aanpassingen te maken op basis van vraag en aanbod.
- Dit zorgt voor een stabielere energielevering en vermindert de kans op overbelasting van het netwerk.
- Predictive maintenance-algoritmen worden geïmplementeerd om onderhoudsbehoeften van energie-infrastructuur te voorspellen.
- Dit leidt tot minder onverwachte storingen en lagere onderhoudskosten.
- Uitgebreide training van het personeel van het energiebedrijf om het nieuwe systeem effectief te gebruiken.
- Doorlopende ondersteuning wordt geboden om ervoor te zorgen dat het systeem optimaal blijft presteren.
- Kostenbesparing: Een vermindering van operationele kosten met 20% door efficiënter energiebeheer.
- Verbeterde Efficiëntie: Een toename van de energie-efficiëntie met 25%, wat leidt tot lagere energiekosten voor eindgebruikers.
- Betere Betrouwbaarheid: Een afname van onverwachte storingen met 30% dankzij predictive maintenance.
