Prezentace se nahrává, počkejte prosím

Prezentace se nahrává, počkejte prosím

Přednáška Akce: Přednášející: Jan Široký | výzkum a vývoj | Energocentrum Plus, s.r.o. | | mervis.infowww.energocentrum.cz mervis.info.

Podobné prezentace


Prezentace na téma: "Přednáška Akce: Přednášející: Jan Široký | výzkum a vývoj | Energocentrum Plus, s.r.o. | | mervis.infowww.energocentrum.cz mervis.info."— Transkript prezentace:

1 Přednáška Akce: Přednášející: Jan Široký | výzkum a vývoj | Energocentrum Plus, s.r.o. | | mervis.infowww.energocentrum.cz mervis.info TFM Pokročilá analýza dat jako nástroj pro efektivní snižování provozních nákladů Jan Široký Výzkum a vývoj Energocentrum Plus, s.r.o. 1

2 Přednáška Akce: Přednášející: Jan Široký | výzkum a vývoj | Energocentrum Plus, s.r.o. | | mervis.infowww.energocentrum.cz mervis.info TFM Pokročilá analýza dat jako nástroj pro efektivní snižování provozních nákladů K ČEMU JSOU DATA? 2

3 Přednáška Akce: Přednášející: Jan Široký | výzkum a vývoj | Energocentrum Plus, s.r.o. | | mervis.infowww.energocentrum.cz mervis.info TFM Pokročilá analýza dat jako nástroj pro efektivní snižování provozních nákladů K čemu jsou data? 3 znalost informace data

4 Přednáška Akce: Přednášející: Jan Široký | výzkum a vývoj | Energocentrum Plus, s.r.o. | | mervis.infowww.energocentrum.cz mervis.info TFM Pokročilá analýza dat jako nástroj pro efektivní snižování provozních nákladů Data 4 znalost informace data

5 Přednáška Akce: Přednášející: Jan Široký | výzkum a vývoj | Energocentrum Plus, s.r.o. | | mervis.infowww.energocentrum.cz mervis.info TFM Pokročilá analýza dat jako nástroj pro efektivní snižování provozních nákladů Jaký byl příkon elektřiny 3 hodiny před otevřením provozovny? – 40 kW Bylo v daný den slunečné počasí a teplo? – Ano Jaký je obvyklý příkon 3 hodiny před otevřením provozovny? – 30 kW Informace 5 znalost informace data

6 Přednáška Akce: Přednášející: Jan Široký | výzkum a vývoj | Energocentrum Plus, s.r.o. | | mervis.infowww.energocentrum.cz mervis.info TFM Pokročilá analýza dat jako nástroj pro efektivní snižování provozních nákladů Režim chlazení nerespektuje otevírací dobu provozovny – Chlazení běží nonstop a spouští se dle venkovní teploty Důvodem je absence napojení chlazení do centrálního systému měření a regulace – „Úspora“ investičních nákladů Znalost 6 znalost informace data

7 Přednáška Akce: Přednášející: Jan Široký | výzkum a vývoj | Energocentrum Plus, s.r.o. | | mervis.infowww.energocentrum.cz mervis.info TFM Pokročilá analýza dat jako nástroj pro efektivní snižování provozních nákladů Hodně provozovatelů nesplňuje už první požadavek - data – Data nejsou vůbec ukládána – Ukládá se pouze pár vybraných hodnot – Obsluha neumí s historickými daty pracovat „Byl uplatněn útlum na oběhovém čerpadle TUV ?“ „Je možné získat export posledního roku naměřených dat.“ Jak dospět od dat ke znalostem? – Pokročilá analýza dat a vhodné nástroje – Analýza je prováděna centrálně Místní obsluha nemá dostatečnou kvalifikaci, často ani motivaci Od dat ke znalosti 7 znalost informace data

8 Přednáška Akce: Přednášející: Jan Široký | výzkum a vývoj | Energocentrum Plus, s.r.o. | | mervis.infowww.energocentrum.cz mervis.info TFM Pokročilá analýza dat jako nástroj pro efektivní snižování provozních nákladů POPIS METOD A NÁSTROJŮ 8

9 Přednáška Akce: Přednášející: Jan Široký | výzkum a vývoj | Energocentrum Plus, s.r.o. | | mervis.infowww.energocentrum.cz mervis.info TFM Pokročilá analýza dat jako nástroj pro efektivní snižování provozních nákladů Popis metod a nástrojů - sběr dat Ukládat všechna měřená data – Perioda maximálně 5 minut – Data nemazat Data zpřístupňovat všem zúčastněným – Cloudová řešení – Data nutné zabezpečit Agregovat data z různých zdrojů – MaR – CAFM 9

10 Přednáška Akce: Přednášející: Jan Široký | výzkum a vývoj | Energocentrum Plus, s.r.o. | | mervis.infowww.energocentrum.cz mervis.info TFM Pokročilá analýza dat jako nástroj pro efektivní snižování provozních nákladů Popis metod a nástrojů – od dat ke znalosti Enormní množství dat – BigData – Desítky milionů záznamů denně Pokročilé analytické nástroje – Matematické modelování – Metody umělé inteligence Analýza v reálném čase – Včasné odstranění příčiny Poskytováno jako služba 10

11 Přednáška Akce: Přednášející: Jan Široký | výzkum a vývoj | Energocentrum Plus, s.r.o. | | mervis.infowww.energocentrum.cz mervis.info TFM Pokročilá analýza dat jako nástroj pro efektivní snižování provozních nákladů PŘÍKLADY Z PRAXE 11

12 Přednáška Akce: Přednášející: Jan Široký | výzkum a vývoj | Energocentrum Plus, s.r.o. | | mervis.infowww.energocentrum.cz mervis.info TFM Pokročilá analýza dat jako nástroj pro efektivní snižování provozních nákladů Mervis Energy dashboard Máme data – Venkovní teplota a spotřeba tepla Máme znalost? – Teplota klesá, spotřeba roste … – Lze získat více? 12

13 Přednáška Akce: Přednášející: Jan Široký | výzkum a vývoj | Energocentrum Plus, s.r.o. | | mervis.infowww.energocentrum.cz mervis.info TFM Pokročilá analýza dat jako nástroj pro efektivní snižování provozních nákladů Mervis Energy dashboard 13 Nadspotřeba 20 GJ denně! Nadspotřeba stála přes 200 tis. Kč

14 Přednáška Akce: Přednášející: Jan Široký | výzkum a vývoj | Energocentrum Plus, s.r.o. | | mervis.infowww.energocentrum.cz mervis.info TFM Pokročilá analýza dat jako nástroj pro efektivní snižování provozních nákladů Česká spořitelna – topologie 14 Řídicí systémy budov (přes 100 poboček) Řídicí systémy budov (přes 100 poboček) Data od distributorů energií Klimatická data CAFM (incidenty) CAFM (incidenty) Mervis analytics Reporting CAFM (odečty, m2, otevírací doby, ….) CAFM (odečty, m2, otevírací doby, ….) Online přístup (přes 30 uživatelů) Online přístup (přes 30 uživatelů)

15 Přednáška Akce: Přednášející: Jan Široký | výzkum a vývoj | Energocentrum Plus, s.r.o. | | mervis.infowww.energocentrum.cz mervis.info TFM Pokročilá analýza dat jako nástroj pro efektivní snižování provozních nákladů Česká spořitelna – analýza spotřeb elektřiny Analýza profilů spotřeb elektřiny největších poboček – Řádově miliony měřených hodnot – Zohledněna otevírací doba každé pobočku – Matematický model „standardního“ profilu Vybráno 10% problematických poboček k podrobnému přezkoumání – Měření analyzátorem sítě – Revize provozních režimů TZB Nalezeny úspory v řádech stovek tisíc – Špatně nastavené provozní režimy TZB (nulová investice) – Autonomní regulátory nerespektující režimy pobočky (doplnění blokací, integrace do MaR) 15

16 Přednáška Akce: Přednášející: Jan Široký | výzkum a vývoj | Energocentrum Plus, s.r.o. | | mervis.infowww.energocentrum.cz mervis.info TFM Pokročilá analýza dat jako nástroj pro efektivní snižování provozních nákladů Česká spořitelna – analýza spotřeb elektřiny 16 Detekován chod 3 vzduchotechnických jednotek mimo pracovní dobu Jednotky vypnuty obsluhou Odhadovaná úspora je 80 tis. Kč ročně Detailní měření analyzátorem sítě

17 Přednáška Akce: Přednášející: Jan Široký | výzkum a vývoj | Energocentrum Plus, s.r.o. | | mervis.infowww.energocentrum.cz mervis.info TFM Pokročilá analýza dat jako nástroj pro efektivní snižování provozních nákladů Závěr Ukládejte všechna změřená data – Zejména podrobné informace o spotřebě energií S daty aktivně pracujte – Pokročilé nástroje práci s daty výrazně zefektivní Analýzu „velkých dat“ svěřte odborníkům – Budete překvapeni jaké znalosti lze získat z vašich dat 17

18 Přednáška Akce: Přednášející: Jan Široký | výzkum a vývoj | Energocentrum Plus, s.r.o. | | mervis.infowww.energocentrum.cz mervis.info TFM Pokročilá analýza dat jako nástroj pro efektivní snižování provozních nákladů OTÁZKY A DISKUZE Jan Široký 18


Stáhnout ppt "Přednáška Akce: Přednášející: Jan Široký | výzkum a vývoj | Energocentrum Plus, s.r.o. | | mervis.infowww.energocentrum.cz mervis.info."

Podobné prezentace


Reklamy Google