BHC3能源管理
减少对工厂设施范围内的能源成本在能源领域
BHC3能源管理
降低炼厂整体数据中心的能源成本
降低整体能源成本，提高建筑施工
BHC3™能源管理使用机器学习来帮助能源企业获得洞察他们的跨数据中心的能源支出和优先行动，以降低整体运营成本。该应用程序采用先进的AI和优化算法来建立模型操作，炼油资产发现异常情况，预计节约能源的机会，并有助于能源设施管理人员采取以近乎实时的行动。
特征
流能量分析
发展高层次和颗粒见解在能源资产的能源使用趋势的KPI配置，基准和时间序列可视化。
峰值需求预测
预测与使用能量流数据的高级AI算法能量资产的峰值负载，建立数据（例如，照明传感器，审计，操作调度）和天气数据。
最终用途分解
进行能源资产的粒状能量分析与基于AI的算法集计消耗来识别构成最终用途负载，如加热，冷却和在设施内的照明。
整体建筑优化
优化整个建筑的能源成本，保持舒适度和有效利用使用支持AI-技术现场电源（例如，太阳能）的。
异常检测
使用AI算法来检测与能源资产运作异常和计费错误。
操作员参与
使用AI-启用分割，能量分析，储蓄的建议和提醒，鞭策，节约能源和提高能源资产的全部操作动作。
测量和验证
跟踪和使用机器学习算法能源资产的节约能源报告。
项目分析
装配，优先考虑和管理能源设施投资项目最大化的财务目标的投资组合。
虚拟建筑审计
增强AI模型的准确性为建筑物和通过收集交叉设施行为，操作和构建特性数据使能新的分析。
动力购进分析
评估实时电力需求，现场的能源供应，公用事业收费和市场定价实际地洞察降低成本的机会。
自助服务数据科学
视觉上营造全设备分析和机器学习模型。分析，探索并从中获得业务洞察力快速，无需编写的一行代码。
互通性
从任何企业系统，第三方来源，建立系统或现场产生源集成的能量资源数据。嵌入见解使用API现有的应用程序。
优点
减少
减少能源资产的能源成本15使用预测分析，以确定高影响力的节能机会，并改善运营30％。
预测
在能源资产预测能源需求与使用定制的机器学习是实现大于80％的准确率的分析更准确。
增加
通过优化在建筑和能源基础设施（例如，太阳能，智能照明，能量存储，电动车）的投资资本支出增加投资ROI。
自动化
能源自动化设备管理与预测能源资产的负载动态优化建筑施工流分析和人工智能的算法。
提高
通过集成的现场发电，预测峰值和断电事件，并优化整个建筑的需求提高能源资产的可靠性。
精简
对于季度/年度审查和财务审计的能量资源用电量的精简报告。
部署
快速部署和使用AI，分析，仪表盘和数据集成自助服务工具配置的能源解决方案。
数据源
BHC3能源管理creates a unified federated cloud image of energy asset data from all key sources, including energy data (e.g., meter readings, utility bills), site operational data (e.g., schedules, occupancy), telemetry signals from building systems (e.g., lighting, HVAC), and third-party data (e.g.,建筑审核，天气）。
这个统一的数据集BHC3™AI套房使多维能量分析，预测分析，建立优化和反常表现在众多的能源资产类别监控。BHC3能源管理以接近实时处理的能量资源数据，进行连续分析，生成的见解，并通过多渠道解决方案，如移动警报，电子邮件报告和控制信号直接提供建议，以建筑设备。
随着数据的跨多个能源系统和大规模连续运行的基于人工智能的算法的全面视图，BHC3能源管理如虎添翼设施管理，优化建筑施工，减少公用事业支出和实现可持续发展的目标。
演示
在几周内，而不是几年证明的结果
获取见解BHC3能力，企业AI最佳实践和最有价值的使用情况。
了解BHC3™AI Suite的能力，其模型驱动的体系结构和测试对贵公司的样本数据集。
确定一个高影响力的业务问题和协作与BHC3团队迅速建立一个AI应用程序解决它。
规模和部署测试BHC3应用到生产中。一体化的用户反馈和优化算法，以推动最大的经济价值。