Potentialerkennung- es geht immer um Effizienz
é.VISOR MeinBericht erkennt automatisch Anomalien und stellt Prognosewerte dar. Die Grafik stellt den tatsächlichen Lastgang des letzten Monats dem typischen Lastgang ermittelt durch Machine Learning gegenüber.
In dem Bericht werden Ihnen die Abweichungen zwischen Modell (Machine Learning) und dem realen Messwert gezeigt. Bei starken Abweichungen zwischen Lastgang und Modell empfehlen wir Ihnen sich Ihre Prozesse zu diesen Zeitpunkten näher anzusehen.
In der Grafik erkennen Sie,ob mögliche Energieeffizienz-Potentiale bestehen. Um diese zu finden, empfiehlt sich die Orientierung am Datum und der Uhrzeit der Abweichung.
Mögliche Ansätze zur Überprüfung sind:
- welche Geräte waren in diesen Zeiten im Betrieb?
- waren die Prozesse in diesen Zeiten intensiver als gewöhnlich?
- passierte etwas Untypisches in diesen Zeiten?
Beispiele:
