製造商正面臨越來越大的壓力,必須降低能源密集度、削減營運成本,並展現具體的永續發展進程。
然而,鍋爐、冰水機、壓縮機等廠務設備的低效運轉,往往在傳統監控系統觸發警報前,就已悄悄地逐漸累積 。CONNECT 平台上的 AVEVA™ Advanced Analytics 利用 AI 與機器學習,透過分析生產速率、設備設定值、環境條件與能耗之間的關聯,及早偵測出能源浪費的跡象。當效能偏離基準線時,團隊能在成本攀升前採取行動。
AI 模型如何在傳統警報觸發前,及早偵測鍋爐、冰水機、壓縮機的低效跡象。
為何將能源資料與生產脈絡連結,能釐清責任歸屬,並精準定位資產層級的浪費。
食品飲料 (F&B) 與民生消費性用品 (CPG) 製造商如何透過指示性分析 (prescriptive analytics),達成顯著的能源與排放縮減。
