전력 소비 데이터에서 전력이 어디에 사용되고 있는지 확인하기 어렵습니다. 이로인한 오작동하는 장비 역시 감지하기 어렵습니다. 시스템 내의 오작동 혹은 잘못된 구성은 화재와 같은 부정적인 영향을 초래할 수 있습니다. 수집된 전력 데이터를 활용해서 지속적인 모니터링, 에너지 소비 분석 그리고 새로운 문제 감지 및 분석을 통해 에너지 소비의 이상을 감지 하여 매우 신속하게 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이는 성능을 향상시키며 재정적 손실을 피할 수 있도록 돕습니다.
에너지의 사용량을 예측하는것은 에너지를 효율적으로 관리하고 분배하기위해서 필요한 과정입니다. 에너지 사용량이 예측이 된다면, 시간, 날짜 별로 에너지 소모를 파악할 수 있으며, 이에 따른 소모에 영향을 미치는 요인을 찾을 수 있으며, 이는 곧 효율적인 관리에 도움을 줄 수 있습니다. 수집된 특정 기간 동안의 시간별 에너지 사용량 데이터를 활용하여 날짜/시간별 에너지 사용량을 예측하거나, 에너지 사용량에 영향을 미치는 요건을 찾아낼 수 있습니다.
발전 플랜트 설비는 종류가 매우 다양하며, 다른 수 많은 기계들의 조합으로 전력을 생성하는 프로세스입니다. 이 중 하나의 기계가 정지되어도 전력 생산이 중단되어 큰 손실을 유발할 수 있기 때문에 예측 정비는 매우 중요합니다. 센서, 장치 엔터프라이즈 시스템 그리고 운영 시스템에서 데이터를 집계하여 자산 오류를 정확하게 예측할 수 있습니다. 플레너 및 운영자에게 자산 위험에 대한 포괄적인 통찰력을 제공하여 더 높은 수준의 자산 가용성을 유지하고 서비스 기반 차별화를 제공하며 유지 보수 비용 절감을 돕습니다.
비용 절감은 경쟁력의 중요한 요소 중 하나입니다. 전기 공급 요금에 사용 시간 계수와 과잉 용량으로 인한 패널티는 사업체나 병원 등 대기업에게 있어서 큰 패널티가 될 수 있습니다. 고객의 과거 전기 사용량의 축적된 데이터를 활용하여 계약서의 초과 계약 조건과 균형을 맞추고 향후의 요구를 적절히 예측할 수 있도록하여 전기 계약 용량을 최적화함으로써 비용 절감을 할 수 있습니다.
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