प्रकाश उद्योग में ऊर्जा प्रबंधन नवाचार के लिए उपयुक्त क्षेत्र है। कई कंपनियां ऊर्जा की खपत कम करने, स्थिरता में सुधार करने और परिचालन लागत कम करने के तरीकों की तलाश कर रही हैं। आधुनिक तकनीक इंटरैक्टिव, डेटा-केंद्रित डैशबोर्ड के माध्यम से इन लक्ष्यों की प्राप्ति को तेजी से सक्षम कर रही है आइए जानें कि कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्राप्त करने और एक मजबूत आरओआई सुनिश्चित करने के लिए इन ऊर्जा प्रबंधन डैशबोर्ड को कैसे डिज़ाइन किया जाए।
चरण #1: अपने उद्देश्यों को समझें और "संभव की कला" के साथ खेलें
एक बनाने में उतरने से पहले ऊर्जा प्रबंधन डैशबोर्ड, अपने उद्देश्यों को स्पष्ट रूप से परिभाषित करना महत्वपूर्ण है। उद्देश्य अलग-अलग हो सकते हैं, ऊर्जा खपत को कम करने से लेकर नियामक अनुपालन बनाए रखने या लागत-प्रभावशीलता में सुधार करने तक।
लक्ष्यों को समझना डेटा संग्रह का मार्गदर्शन करता है और यह निर्धारित करता है कि आपके डैशबोर्ड को कौन सी अंतर्दृष्टि प्रदान करनी चाहिए। निम्नलिखित प्रश्न पूछें:
किसी उपयोगकर्ता द्वारा डेटा का उपभोग कैसे किया जाना चाहिए?
- उपयोगकर्ता आम तौर पर डैशबोर्ड और उसके द्वारा प्रस्तुत डेटा के साथ किस आवृत्ति पर संलग्न होगा?
- क्या उपयोगकर्ता को प्रत्येक डेटा बिंदु देखने की आवश्यकता है? या क्या उपयोगकर्ता को कोई बदलाव देखने की ज़रूरत है?
- डेटा बदलने में किस सीमा पर उपयोगकर्ता को अभी, कल, अगले सप्ताह आदि पर ध्यान देने की आवश्यकता है, और प्रत्येक के लिए उपयोगकर्ता को संलग्न करने के लिए किन तरीकों की आवश्यकता है?
- पूर्व। रीयलटाइम सूचनाएं बनाम टाइम विंडो सारांश?
- इस डैशबोर्ड के व्यक्तियों को किन अधिसूचना विधियों की आवश्यकता होती है (जैसे, एसएमएस, इन-ऐप, पुश, ईमेल, सेंसर या मशीन पर रोशनी, आदि)
डेटा की प्रस्तुति के माध्यम से उत्पादित डेटा कैसे व्यावहारिक बन सकता है?
- सबसे अधिक कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि क्या हैं जिन्हें डिज़ाइन करने की आवश्यकता है ताकि आपके उपयोगकर्ता विश्लेषण करने में कम समय और कार्य करने में अधिक समय व्यतीत कर सकें?
- क्या डेटा को टैग किया जा रहा है ताकि इसका उपयोग एमएल मॉडल में किया जा सके?
- उपयोगकर्ता की आवश्यकताओं के लिए कौन सा विज़ुअलाइज़ेशन उपयुक्त है? और कौन से खर्चे उचित हैं?
एमएल/एआई और विसंगति का पता लगाने वाली प्रणाली के लिए क्या संभव है?
- सरल अवलोकन के माध्यम से किसी चीज़ को पकड़ने के लिए डेटा की निरंतर धाराओं को विस्तार पर ध्यान देने की आवश्यकता हो सकती है। यदि डेटा पाइपलाइन पर्याप्त रूप से परिपक्व है, तो डेटा को टैग किया जा सकता है, और विज़ुअलाइज़ किया जा सकता है, और उपयोगकर्ताओं को उनके सिस्टम में महत्वपूर्ण स्थितियों के बारे में सूचित किया जा सकता है।
- डेटा को कैसे टैग किया जा रहा है?
- क्या उपयोगकर्ताओं के लिए पर्यवेक्षित शिक्षण में संलग्न होने के लिए कोई तंत्र हैं?
- क्या डेटा को किनारे पर, क्लाउड में, या फ्रंट एंड पर संसाधित किया जा रहा है?
यह प्रणाली डेटा परिपक्वता के किस चरण में है, और आज बनाम निकट भविष्य बनाम सुदूर भविष्य में क्या क्षमताएं संभव हैं?
मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता की प्रगति ने ऊर्जा प्रबंधन में पूर्वानुमानित विश्लेषण के द्वार खोल दिए हैं। आपके डैशबोर्ड डिज़ाइन में ऐसी विशेषताएं शामिल हो सकती हैं जो ऐतिहासिक डेटा और पहचाने गए पैटर्न के आधार पर भविष्य के ऊर्जा उपयोग की भविष्यवाणी करती हैं।
योजना बनाने, बजट बनाने और संभावित मुद्दों के बढ़ने से पहले उनकी शीघ्र पहचान के लिए विशेष रूप से उपयोगी:
- वर्णनात्मक: क्या हुआ?
- नैदानिक: यह क्यों होता है?
- भविष्य कहनेवाला: क्या हो जाएगा?
- नियम के अनुसार: हम इसे कैसे घटित करें?
चरण #2: प्रासंगिक डेटा एकत्र करें और एकीकृत करें
डेटा की शक्ति का उपयोग करना किसी भी ऊर्जा प्रबंधन डैशबोर्ड का एक अनिवार्य पहलू है। व्यापक डेटा को शामिल करने से आपका डैशबोर्ड एक मॉनिटर से गहन विश्लेषण और रणनीतिक निर्णय लेने के लिए एक मंच में बदल जाता है।
प्रकाश उद्योग में, डेटा का ब्रह्मांड विशाल है। एक प्रभावी ऊर्जा प्रबंधन डैशबोर्ड आपके ऊर्जा परिदृश्य को समझने के लिए विविध डेटा स्ट्रीम को एकीकृत करता है।
बिजली की खपत डेटा
इसके मूल में, एक ऊर्जा प्रबंधन डैशबोर्ड को विभिन्न प्रकाश जुड़नार की बिजली खपत की निगरानी करनी चाहिए। इसमें विभिन्न प्रकार की लाइटें शामिल हैं, जैसे एलईडी, हैलोजन और फ्लोरोसेंट बल्ब, जिनमें से प्रत्येक की ऊर्जा आवश्यकताएं अलग-अलग होती हैं। स्मार्ट मीटर या प्रकाश जुड़नार के भीतर एकीकृत सेंसर स्वयं इस डेटा को एकत्र कर सकते हैं।
रनटाइम घंटे
डेटा का एक अन्य महत्वपूर्ण हिस्सा प्रत्येक प्रकाश व्यवस्था के रनटाइम घंटे हैं। यह ट्रैक करके कि प्रत्येक प्रकार की लाइट कितनी देर तक जलती है, आप उपयोग पैटर्न को बेहतर ढंग से समझ सकते हैं और ऊर्जा बचत के अवसरों की पहचान कर सकते हैं। बुद्धिमान प्रकाश नियंत्रण प्रणाली जो प्रत्येक फिक्स्चर की चालू/बंद स्थिति की निगरानी करता है, इस डेटा को एकत्र कर सकता है।
अधिभोग पैटर्न
आपकी डेटा संग्रह रणनीति में अधिभोग सेंसर को शामिल करने से यह जानकारी मिल सकती है कि प्रकाश कब और कहाँ आवश्यक है। यह समझकर कि कब स्थान भरा हुआ है, आप प्रकाश कार्यक्रम को अनुकूलित कर सकते हैं और यहां तक कि जब क्षेत्र खाली हो तो रोशनी बंद करने के लिए स्वचालित नियंत्रण भी एकीकृत कर सकते हैं, जिससे ऊर्जा दक्षता बढ़ जाती है।
पर्यावरणीय कारकों
दिन के समय, मौसम की स्थिति और यहां तक कि मौसम जैसे कारकों से प्रभावित परिवेश प्रकाश स्तर भी प्रकाश की जरूरतों में भूमिका निभाते हैं। इसके अतिरिक्त, प्रकाश संवेदक डेटा और मौसम पूर्वानुमान उपलब्ध प्राकृतिक प्रकाश के आधार पर कृत्रिम प्रकाश स्तर को समायोजित करके, दिन के उजाले की कटाई की जानकारी देते हैं।
अतिरिक्त डेटा स्रोत
इन मुख्य डेटा बिंदुओं के अलावा, आपको अन्य प्रासंगिक जानकारी पर भी विचार करना चाहिए जो आपके ऊर्जा उपयोग के बारे में आपकी समझ को बढ़ा सकती है। इसमें एचवीएसी सिस्टम का डेटा शामिल हो सकता है, जो प्रकाश की जरूरतों को प्रभावित कर सकता है, या अधिभोग आराम सर्वेक्षण, जो प्रकाश के स्तर पर उपयोगकर्ता की प्रतिक्रिया प्रदान कर सकता है।
डेटा के इस समृद्ध सेट को इकट्ठा करने के बाद अगला महत्वपूर्ण कदम एकीकरण है। सबसे प्रभावी ऊर्जा प्रबंधन डैशबोर्ड वे हैं जो विभिन्न स्रोतों से डेटा को एक साथ उपयोग में आसान प्लेटफ़ॉर्म पर खींच सकते हैं। इसमें विभिन्न प्रकार के सेंसर, डेटाबेस, तृतीय-पक्ष सिस्टम और यहां तक कि IoT उपकरणों से डेटा को एकीकृत करना शामिल हो सकता है।
उदाहरण के लिए, आप अधिभोग डेटा को संयोजित कर सकते हैं IoT सेंसर आपकी सुविधा के स्मार्ट मीटर सिस्टम से बिजली खपत डेटा के साथ। आप दिन के उजाले की वास्तविक समय की जानकारी प्रदान करने के लिए तीसरे पक्ष की मौसम सेवाओं से डेटा भी शामिल कर सकते हैं, जिससे दिन के उजाले की कटाई रणनीतियों को लागू करने की आपकी क्षमता बढ़ जाएगी।
डेटा एकीकरण में अक्सर डेटा प्रकारों और स्रोतों के बीच अनुकूलता सुनिश्चित करने के लिए उन्नत डेटा प्रोसेसिंग तकनीक शामिल होती है। इसमें त्रुटियों को दूर करने के लिए डेटा की सफाई, डेटा को एक समान प्रारूप में परिवर्तित करने के लिए डेटा परिवर्तन और डेटा को सुलभ, समझने योग्य तरीके से प्रस्तुत करने के लिए डेटा विज़ुअलाइज़ेशन भी शामिल हो सकता है।
चरण #3: कार्यशीलता के लिए डैशबोर्ड डिज़ाइन करें
प्रभावी डैशबोर्ड डिज़ाइन डेटा को ऐसे प्रारूप में प्रस्तुत करता है जो निर्णय लेने में सहायता करता है, जिससे यह आसानी से पचने योग्य हो जाता है। प्रमुख मैट्रिक्स और रुझानों को उजागर करने के लिए चार्ट, ग्राफ़ और रंग-कोडित संकेतक जैसे दृश्य तत्वों का उपयोग करें।
एक प्रभावी डैशबोर्ड को ऊर्जा लागत बचत, CO2 उत्सर्जन में कटौती और परिचालन दक्षता में सुधार जैसे मेट्रिक्स का प्रदर्शन करके ऊर्जा प्रबंधन प्रयासों के व्यावसायिक आरओआई को प्रदर्शित करना चाहिए।
डैशबोर्ड को व्यवसाय के लिए निवेश पर रिटर्न (आरओआई) का चित्रण करके ऊर्जा प्रबंधन रणनीतियों के वित्तीय प्रभाव को प्रदर्शित करने की भी आवश्यकता है।
इसमें ऊर्जा लागत बचत, CO2 उत्सर्जन में कमी (जो नियामक क्रेडिट में तब्दील हो सकती है), और परिचालन दक्षता में सुधार जैसे मेट्रिक्स शामिल हो सकते हैं। इन लाभों की मात्रा निर्धारित करके, आप हितधारकों को अपनी ऊर्जा प्रबंधन रणनीतियों का वास्तविक मूल्य दिखा सकते हैं।
प्रकाश उद्योग में दक्षता, स्थिरता और व्यावसायिक आरओआई बढ़ाने के लिए ऊर्जा प्रबंधन डैशबोर्ड आवश्यक हैं। इसलिए, प्रासंगिक डेटा को इकट्ठा करने और एकीकृत करने, पूर्वानुमानित विश्लेषण सहित कार्यशीलता के लिए डिज़ाइन करने और व्यवसाय आरओआई प्रदर्शित करने से, आपका डैशबोर्ड सूचित निर्णय लेने और रणनीतिक योजना के लिए एक शक्तिशाली उपकरण बन सकता है।
इस तरह, हम अधिक टिकाऊ और लागत प्रभावी भविष्य की राह पर रोशनी डाल सकते हैं।
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- स्रोत: https://www.iotforall.com/3-steps-to-designing-an-energy-management-dashboard-that-drives-roi
