Energiledelse i belysningsbransjen er et område modent for innovasjon. Mange selskaper leter etter måter å redusere energiforbruket på, forbedre bærekraften og redusere driftskostnadene. Moderne teknologi gjør det i økende grad mulig å oppnå disse målene gjennom interaktive, datasentriske dashboards. La oss utforske hvordan du kan utforme disse energistyringsdashboardene for å skaffe handlingsvennlig innsikt og sikre en robust avkastning.

Trinn #1: Forstå målene dine og lek med "det muliges kunst"

Før du dykker ned i å lage en energiledelse dashbord, er det avgjørende å tydelig definere målene dine. Målene kan variere, fra å redusere energiforbruket til å opprettholde regeloverholdelse eller å forbedre kostnadseffektiviteten.

Forståelse av mål styrer datainnsamling og bestemmer innsikten dashbordet skal gi. Still følgende spørsmål:

Hvordan må dataene konsumeres av en bruker?

1. Ved hvilken frekvens vil en bruker vanligvis engasjere seg i dashbordet og dataene det presenterer?
2.  Trenger en bruker å se hvert datapunkt? Eller trenger en bruker å se en endring?
3.  Hvilke terskler for å endre data trenger en brukers oppmerksomhet nå, i morgen, neste uke osv., og hvilke metoder trengs for å engasjere brukeren for hver?
4.  Eks. Sanntidsvarsler kontra tidsvindusammendrag?
5.  Hvilke varslingsmetoder krever dette dashbordets personas (dvs. SMS, in-app, push, e-post, lys på en sensor eller maskin, etc.)

Hvordan kan dataene som produseres bli innsiktsfulle gjennom presentasjon av data?

1. Hva er den mest anvendelige innsikten som må utformes slik at brukerne dine kan bruke mindre tid på å analysere og mer tid på å handle?
2.  Blir data merket slik at de kan brukes i en ML-modell?
3.  Hvilken visualisering passer for brukerens behov? Og hvilke tilbud er passende?

Hva er mulig for ML/AI og et anomalideteksjonssystem?

1. Konstante strømmer av data kan kreve oppmerksomhet på detaljer for å fange noe gjennom enkel observasjon. Hvis en datapipeline er moden nok, kan data merkes og visualiseres, og brukere kan bli varslet om kritiske forhold i systemene deres.
2.  Hvordan merkes data?
3.  Finnes det mekanismer for brukere til å engasjere seg i veiledet læring?
4.  Behandles data på kanten, i skyen eller i frontenden?

I hvilken fase av datamodenhet er dette systemet, og hvilke muligheter er mulige i dag vs nær fremtid vs lang fremtid?

Maskinlæring og fremskritt innen kunstig intelligens har åpnet dører for prediktiv analyse innen energiledelse. Dashboarddesignet ditt kan inneholde funksjoner som forutsier fremtidig energibruk basert på historiske data og identifiserte mønstre.

Spesielt nyttig for planlegging, budsjettering og tidlig identifisering av potensielle problemer før de eskalerer:

1. Beskrivende: hva skjedde?
2. diagnose~~POS=TRUNC: hvorfor skjedde det?
3. Forutsigende: hva vil skje?
4. Reseptbelagte: hvordan får vi det til?

Trinn 2: Samle og integrer relevante data

Å utnytte kraften til data er et viktig aspekt ved ethvert energistyringsdashbord. Innlemming av omfattende data forvandler dashbordet ditt fra en monitor til en plattform for dybdeanalyse og strategiske beslutninger.

I belysningsindustrien er universet av data enormt. Et effektivt dashbord for energistyring integrerer ulike datastrømmer for en forståelse av energilandskapet ditt.

Data om strømforbruk

I kjernen må et energistyringsdashbord overvåke strømforbruket til ulike lysarmaturer. Dette inkluderer forskjellige typer lys, for eksempel LED-, halogen- og lysrør, som hver har forskjellige energibehov. Smarte målere eller integrerte sensorer i selve belysningsarmaturene kan samle inn disse dataene.

Kjøretid

En annen viktig del av data er driftstimene til hver lysarmatur. Ved å spore hvor lenge hver type lys er på, kan du bedre forstå bruksmønstre og identifisere muligheter for energisparing. Intelligent lysstyringssystemer som overvåker på/av-statusen til hver armatur kan samle inn disse dataene.

Beleggsmønstre

Å innlemme tilstedeværelsessensorer i datainnsamlingsstrategien din kan gi innsikt i når og hvor belysning er nødvendig. Ved å forstå når områder er opptatt, kan du optimalisere belysningsplaner og til og med integrere automatiserte kontroller for å slå av lys når områder er tomme, noe som øker energieffektiviteten.

Miljøfaktorer

Omgivelseslysnivåer, påvirket av faktorer som tid på dagen, værforhold og til og med årstiden, spiller også en rolle i lysbehovet. I tillegg informerer lyssensordata og værmeldinger om høsting av dagslys, og justerer kunstig lysnivå basert på tilgjengelig naturlig lys.

Ytterligere datakilder

Utover disse kjernedatapunktene, må du også vurdere annen relevant informasjon som kan forbedre din forståelse av energibruken din. Dette kan inkludere data fra HVAC-systemer, som kan påvirke belysningsbehov, eller undersøkelser om oppholdskomfort, som kan gi tilbakemeldinger fra brukerne om belysningsnivåer.

Det neste viktige trinnet etter å ha samlet inn dette rike settet med data er integrasjon. De mest effektive kontrollpanelene for energistyring er de som kan samle data fra forskjellige kilder til én brukervennlig plattform. Dette kan innebære integrering av data fra ulike typer sensorer, databaser, tredjepartssystemer og til og med IoT-enheter.

Du kan for eksempel kombinere beleggsdata fra IoT-sensorer med strømforbruksdata fra anleggets smartmålersystem. Du kan også inkludere data fra tredjeparts værtjenester for å gi sanntidsinformasjon om dagslys, noe som forbedrer din evne til å implementere dagslyshøstingsstrategier.

Dataintegrasjon involverer ofte avanserte databehandlingsteknikker for å sikre kompatibilitet mellom datatyper og kilder. Dette kan også inkludere datarensing for å fjerne feil, datatransformasjon for å konvertere data til et enhetlig format og datavisualisering for å presentere dataene på en tilgjengelig og forståelig måte.

Trinn #3: Design Dashboards for handlingsvennlighet

Effektiv dashborddesign presenterer data i et format som støtter beslutningstaking, noe som gjør det lett fordøyelig. Bruk visuelle elementer som diagrammer, grafer og fargekodede indikatorer for å fremheve viktige beregninger og trender.

Et effektivt dashbord bør demonstrere forretningsavkastningen av energiledelsesarbeid ved å vise frem beregninger som energikostnadsbesparelser, reduksjoner i CO2-utslipp og forbedringer i driftseffektivitet.

Dashboards må også vise den økonomiske effekten av energiledelsesstrategier ved å illustrere avkastningen på investeringen (ROI) for virksomheten.

Dette kan inkludere beregninger som energikostnadsbesparelser, reduksjoner i CO2-utslipp (som kan oversettes til regulatoriske kreditter) og forbedringer i operasjonell effektivitet. Ved å kvantifisere disse fordelene kan du vise interessenter den konkrete verdien av dine energiledelsesstrategier.

Energistyringsdashbord er avgjørende for å drive effektivitet, bærekraft og forretningsavkastning i belysningsindustrien. Derfor, ved å samle og integrere relevante data, designe for handlingsvennlighet, inkludert prediktiv analyse, og demonstrere forretningsavkastning, kan dashbordet ditt bli et kraftig verktøy for informert beslutningstaking og strategisk planlegging.

På denne måten kan vi kaste lys over veien mot en mer bærekraftig og kostnadseffektiv fremtid.

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
• PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
• kilde: https://www.iotforall.com/3-steps-to-designing-an-energy-management-dashboard-that-drives-roi