Optimierung des Energieverbrauchs in Echtzeit
Use Case Family:
Predictive Analytics & Forecasting
Business Domain:
Operations
Processes:
Energiemanagement
Challenge:
Die Optimierung des Energieverbrauchs in Echtzeit ist herausfordernd, da der Energiebedarf durch Geräteeinsatz, Gebäudebelegung und Umweltbedingungen stark schwankt. Ohne eine präzise Steuerung führt dies zu ineffizientem Energieeinsatz, hohen Betriebskosten und unnötiger Umweltbelastung. Unternehmen benötigen eine Lösung, um Energieverbrauchsmuster zu analysieren, Lastspitzen zu vermeiden und den Betrieb dynamisch anzupassen.
Solution:
Eine KI-gestützte Echtzeit-Energieoptimierung analysiert kontinuierlich Sensordaten und externe Faktoren wie Wetter oder Belegung, um Energieverbrauchsmuster zu erkennen. Durch Machine-Learning-Algorithmen werden Vorhersagen für den Energiebedarf getroffen und Steuerungssysteme automatisch angepasst. So wird Energieeinsparung maximiert, ohne den Betrieb zu beeinträchtigen.
Benefits:
- Reduzierung des Energieverbrauchs und Senkung der Betriebskosten durch intelligente Steuerung.
- Automatische Anpassung an externe Bedingungen zur Vermeidung von Lastspitzen.
- Nachhaltigere Energienutzung mit positiven ökologischen Effekten.
Target Group:
Potential Industries:
No Risk systems
Potentiell High Risk in Bereichen der kritischen Infrastruktur (Art. 6; Anhang III)
Keine Transparenzpflichten
Disclaimer
Die Angaben zur Risikobewertung sind ohne Gewähr. Die vollständige Einstufung eines Anwendungsfalls nach dem EU-KI-Gesetz hängt von zahlreichen regulatorischen und unternehmensspezifischen Faktoren ab. Die Risikobewertung ist daher immer fallspezifisch. Hierfür wird die Risikobewertungslogik von Casebase verwendet.