Kui räägin väikeettevõtjatega parimatest tehisintellekti tööriistadest väikeettevõtetele, kalduvad nende mõtted tavaliselt kohe ChatGPT, automatiseeritud turunduse või ehk tehisintellektil põhineva raamatupidaja poole. Nad mõtlevad tööjõule. Nad mõtlevad sisule. Harva mõtlevad nad masinatest kiirgavale soojusele või külmikule, mis on kolm aastat töötanud viis kraadi liiga külmal temperatuuril.
Ma nimetan seda nähtamatuks infrastruktuurimaksuks. See on vaikne ja pidev surve teie marginaalidele, mida põhjustavad isolatsioonis töötavad "lollid" seadmed. Sellistes sektorites nagu väiketootmine ja majutus- ning toitlustussektor võib see maks moodustada kuni 30% kõigist tegevuskuludest. Tragöödia ei seisne ainult kulus, vaid selles, et enamik omanikke usub, et ainus viis selle parandamiseks on massiivne kapitalimahukas investeering uutesse, energiatõhusatesse seadmetesse.
Olen siin, et öelda: see ei vasta enam tõele. Te ei vaja uut masinaparki; teil on vaja anda olemasolevatele masinatele närvisüsteem. Kombineerides tehisintellektil põhinevad IoT (asjade internet) andurid masinõppemudelitega, saavutavad ettevõtted juba esimese kvartaliga energiaraiskamise 25%-lise vähenemise — seda kõike hoides oma senised seadmed täpselt seal, kus need on.
Üleminek staatilistelt audititelt dünaamilisele intelligentsusele
💡 Kas soovite, et Penny teie ettevõtet analüüsiks? Ta kaardistab, millised rollid AI võib asendada, ja koostab etapiviisilise plaani. Alustage tasuta prooviperioodi →
Traditsiooniliselt nägi väikeettevõtte energiahaldus välja nagu "staatiline audit". Kallis konsultant jalutas korra aastas läbi teie asutuse, vaatas lambipirne, kontrollis soojustust ja ulatas teile PDF-faili. Selleks ajaks, kui te seda lugema hakkasite, olid teie tegevusmustrid juba muutunud.
Tehisintellekt muudab mängureegleid, tuues sisse dünaamilise tegevusteadlikkuse. Foto asemel saate filmi. IoT andurid — tillukesed odavad seadmed, mis kinnituvad teie kaitselülitite külge või asuvad külmikute sees — edastavad reaalajas andmeid tehisintellekti mudelisse. See mudel õpib tundma, milline teie ettevõte välja näeb, kui see "hingab". See teeb vahet mikropruulikoja tootmise tipptunni ja panipaika unustatud sisselülitatud küttekeha vahel.
Lisateavet nende kulude kogunemise kohta leiate meie ettevõtte energiakulude ülevaatest. Algtaseme mõistmine on esimene samm selle maksu kaotamise suunas.
Mustrite tuvastamine: miks väiketootjad võidavad
Olen viimasel ajal palju aega veetnud väiketootjate andmeid uurides. Need on ettevõtted — gurmeekohvi röstimiskojad, täppistöötluskojad, väikesed tekstiilitehased —, kus energia on sageli pärast palgakulusid suuruselt teine kuluartikkel.
See, mida ma näen, on korduv muster, mida nimetan fantoom-kilovatiks. See ilmneb siis, kui seadmed on sisse lülitatud, kuid ei ole produktiivsed. Tehisintellektil põhinevad andurid tuvastavad need lüngad halastamatu täpsusega.
Toon näiteks ühe täppistöötluskoja, mida hiljuti nõustasin. Neil oli kuus CNC-masinat. Omanik eeldas, et nende elektriarve on lihtsalt paratamatu äritegevuse kulu. Paigaldasime tehisintellektiga ühendatud alam-mõõtmise andurid. Kahe nädala jooksul märkas tehisintellekt, et kolm jahutussüsteemi lülitusid öise vahetuse ajal sisse 40% sagedamini kui vajalik. Masinad isegi ei töötanud, kuid "lollid" termostaadid võitlesid kehvasti tihendatud laadimisväravast tuleva kerge tuuletõmbusega.
Parandades £50 maksva tihendi ja kohandades tehisintellekti hallatavat jahutusgraafikut, vähendasid nad oma öist põhiboormust peaaegu kolmandiku võrra. Uusi CNC-masinaid ei olnud vaja. See on tootmise energiasäästu tuum: asi on harva suurtes masinates; küsimus on süsteemides, mis neid toetavad.
Majutus- ja toitlustussektor ning "täituvuse paradoks"
Majutus- ja toitlustussektoris — hotellides, restoranides ja baarides — on väljakutse veelgi heitlikum, sest te ei saa kontrollida oma "kasutajaid" (külalisi). Ma näen nähtust, mida nimetan täituvuse paradoksiks: hotellituba või restorani saal tarbib sageli maksimaalselt energiat just siis, kui see ei tekita mingit tulu.
Olen näinud majutusgruppe kasutamas parimaid tehisintellekti tööriistu väikeettevõtetele, et lahendada see probleem, ühendades oma HVAC-süsteemid (küte, ventilatsioon ja jahutus) tehisintellektiga varustatud liikumisandurite ja PMS-i (varahaldussüsteemi) andmetega.
Selle asemel, et hoida ruumis püsivalt 21°C sõltumata sellest, kas külaline on sisse registreerunud, jahutab või soojendab tehisintellekt ruumi ette vastavalt külalise eeldatavale saabumisajale. Kui külaline lahkub päevaks, tuvastab tehisintellekt liikumise puudumise ja lülitub süvasäästurežiimi.
20-toalise hotelli puhul ei anna need mikro-kohandused valgustuses, küttes ja jahutuses lihtsalt kokkuhoidu — need võimendavad üksteist. Oleme näinud majutusettevõtteid vähendamas oma süsiniku jalajälge ja kommunaalkulusid 20-25%, muutes oma energiatarbimise lihtsalt külalistest teadlikuks. Süvenege sellesse teemasse meie majutussektori energiajuhisest.
Energiatransformatsiooni 90/10 reegel
Kui läheneda energiale läbi tehisintellekti objektiivi, peate rakendama seda, mida ma nimetan energiatransformatsiooni 90/10 reegliks.
90% teie energiasäästust tuleb sellest, et muudate oma praeguste varade juhtimist. Ainult 10% nõuab nende tegelikku väljavahetamist. See on säästliku ettevõtte jaoks kriitiline eristus. Kapital on kallis. Andmed on odavad.
Siin on raamistik, mida soovitan igale ettevõtte omanikule, kes soovib seda teekonda alustada:
- Alam-mõõtmise audit (1. etapp): Ärge usaldage oma peamist voolumõõtjat. See ütleb teile "mida", aga mitte "kus". Kasutage tehisintellektiga ühendatud alam-mõõtjaid (nagu Hark, Dexma või GridPoint), et näha täpselt, millised ahelad on kõige suuremad energiaraiskajad.
- Anomaaliate tuvastamine (2. etapp): Laske tehisintellektil 30 päeva töötada, et luua algtase. Seejärel hakkab see teid teavitama "anomaaliatest" — seadmetest, mille tõhusus jääb väljapoole tavapärast vahemikku. See on sageli esimene märk mehaanilisest rikkest, andes teile boonusena ennustava hoolduse võimekuse.
- Autonoomne juhtimine (3. etapp): Liikuge teavitustelt tegudeni. Siin lubate tehisintellektil suhelda otse oma hoonehaldussüsteemiga (BMS), et piirata energiatarbimist reaalajas vastavalt nõudlusele, ilmastikumustritele ja elektrihinnale.
"Mitte midagi tegemise" (riistvara osas) tasuvus (ROI)
Räägime numbritest. Olen näinud väiketootjaid kulutamas £5,000 tehisintellekti/IoT lahenduse juurutamiseks ja säästmas sama summa vähenenud energiakulude arvelt kuue kuu jooksul.
Kui prooviksite saavutada sama 25%-list säästu oma tööstuslike ahjude või HVAC-seadmete väljavahetamisega, vaataksite kuuekohalist kapitalimahutust ja viie- kuni kümneaastast tasuvusaega. Praeguses majanduskliimas ei ole see lihtsalt ebaefektiivne — see on teie rahavoogudele ohtlik.
Tehisintellekti kasutamine energiakao peatamiseks on ülim säästlik samm. See on investeering intelligentsusse, mitte investeering metalli.
Lõppmõte: aken on sulgumas
Kuna energiahinnad on jätkuvalt kõikuvad ja rohenõuete täitmine muutub tarneahelates pigem kohustuslikuks kui soovituslikuks, saab võimekus demonstreerida tehisintellekti abil juhitud energiatõhusust konkurentsieeliseks.
Kui te vaatate oma elektriarvet endiselt kui püsikulu, siis maksate maksu, mida teie nutikamad konkurendid on juba lakanud maksmast. Parimad tehisintellekti tööriistad väikeettevõtetele ei asu ainult teie sülearvutis — need on teie kaitsmekapis.
Alustage sealt.