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。