A公司的電路板組裝工廠總是需要花費大量時間處理、分析現場收集到的能源使用數據。
導入AI分析工具後,成功減少了能源使用量和資料分析工時,秘訣為何?
① 以CSV檔案進行分析,費時又費力!
② 希望能將消耗能源量化。
③ 改善效果難以評估...
導入具AI技術的EcoAdviser,把握能源使用狀況!
Point 1 利用建立Dashboard功能,可同時顯示多個圖表,從多角度分析能源使用及生產數據。
Point 2 在大螢幕上將數據可視化,更可以提高現場員工的節能意識。
Point 3 三菱電機開發的AI技術「Maisart」,自動抽取能源浪費及設備稼動率數據,並依與能源浪費關聯性高低排列顯示。
Point 4 驗證節能措施實施前後效果,促進並改善企業節能計畫。
導入EcoAdviser的節能監視 · 分析系統
本應用案例介紹的節能監視 · 分析系統,是由既有的省能源數據收集伺服器EcoServerⅢ、省能源分析 · 診斷應用程式EcoAdviser構成,全面支援企業的節能活動!
※ EcoAdviser可對應開放式軟體平台Edgecross。
導入省能源分析,診斷應用程式EcoAdiviser後,可確實把握能源使用狀況。
此外,運用了AI技術的能源浪費要因自動診斷功能,可找出工程中潛在的發生原因,以搭配節能措施實施。
※1 僅添購EcoAdviser的情況為基準計算。
※2 投資回收期的計算方式:
【人事費用】若過去每個月花費4小時時間分析數據,1年可減少的數據分析工時為(4小時-20分)⨉12個月=44小時。分析作業費用若為5,000日圓/1小時,1年可減少費用為5,000日圓⨉44小時=22萬日圓。
【電費】1年可減少21萬日圓。以150,000kWh→135,000kWh、14萬日圓/kWh為基準計算。⇒建構費用若為29.6萬日圓,回收期為29.6萬日圓÷(22萬日圓+21萬日圓)≑約8個月。