隨著企業尋求為實現零碳目標和拯救地球盡自己的一份力量，環境可持續性已成為企業的一項重要使命。更重要的是，隨著能源成本飆升已經觸及底線，減少天然氣和電力消耗也已成為一個關鍵的業務目標，問題是怎么做。

許多大型企業都在努力收集他們需要的信息，以充分了解他們何時、何地、如何使用能源，以及哪里發生了浪費，捕獲并分析所涉及的大量數據可能是一項復雜的工作。

大多數人的原因是他們面臨的任務的規模和復雜性。例如，運營100座建筑物且每個地點平均有10個電表的組織每年可以創建超過1750萬條記錄。然后，它必須處理所有這些數據，才能完整、準確地了解其能源使用和支出。例如，規模更大的跨國企業可能在全球運營55,000處房產，這使得處理和吸收數據的范圍變得更加復雜。

然而，如今有一種方法可以獲取這些類型的數據。部署人工智能(AI)驅動的軟件工具來捕獲、測量和分析大量能源數據，可以生成可行的見解，使企業能夠顯著提高能源效率。利用機器學習功能，這些工具使企業能夠實現可持續發展和降低成本的目標。

全面了解情況

為了利用在廣泛的企業資產組合中生成的必要的能源消耗數據，企業需要首先確定如何捕獲這些信息。在任何零售商店、辦公樓、酒店、購物中心、醫療設施或任何其他商業建筑中，傳感器都可以被部署來跟蹤和管理人流量、空氣質量、辦公桌占用率、會議室使用、系統登錄以及建筑物使用的其他日常方面。

為了掌握能源使用情況，企業需要將所有數據集中到一個地方。許多企業的解決方案是通過人工智能驅動的應用，自動收集所有適用的建筑數據，然后進行分析和報告。

人工智能技術對于理解需要及時處理的大量復雜數據至關重要。結果是企業獲得了電力消耗的完全可見性。然后，他們可以在他們的房地產投資組合中找出常見的、通常被忽視的能源浪費領域，并采取行動。

取得實際成果

很明顯，所有類型的企業根本無法忽視能源浪費，它們的管理委員會正在注意到這一點，無論是出于成本考慮，還是出于企業合理性考慮。

在一個例子中，一家零售商的分析發現，在其一家商店中，連接四層樓的自動扶梯五年來沒有在任何時候關閉過，甚至在晚上也沒有關閉過。

另一個例子是，能源管理技術使英國嘉士伯企業將其釀造過程中的電力使用量減少了10%，此外，它還能夠將水消耗量減少10%，并將廢水成本減少16%。再舉一個例子，歐洲領先的房地產和設施管理企業Apleona部署了一個集中式系統來報告碳排放，同時確定節能措施，在一個典型項目中，能耗減少了25%。

事實是，在各種情況下，人工智能能源管理系統都會使用數據，來揭示漸進式改進可以大幅降低成本的方法。平均結果是能源消耗減少30%。

利用人工智能取得綠色進步

人工智能也越來越多地發揮關鍵作用，幫助企業更好地定位自己，以遵守其租賃和房地產投資組合的可持續性標準。

經營大型房地產投資組合的企業都知道，從多個租賃中提取大量數據并理解其意義可能是一個昂貴的過程。進行手動租賃抽象，以獲取有關各個物業的可持續發展合規性的詳細信息，只會花費太多的員工時間，并且需要很長時間才能在企業需要時獲取所需的信息。

然而，人工智能驅動的合同智能解決方案，通過掃描和企業租賃和其他文檔中的數據，可以快速完成此類流程，這意味著需要數天甚至數小時的時間才能完成，具體取決于企業運營的規模，否則需要數周或數月的時間。

例如，一位處理2,000多個租賃的管理代理，能夠使用人工智能驅動的聯系智能解決方案，構建其管理的所有物業的環境實踐和合規情況。該企業能夠在能源評級和性能、廢物處理和設施、可持續材料的使用，以及與環保相關的其他要素等領域對其資產進行基準測試。

此類分析的結果是，企業可以從數百甚至數千份合同中快速收集和評估信息，每份合同通常長達數百頁，并使用該信息為其管理的每個資產創建“綠色記分卡”。掌握這些信息使企業能夠在新的租賃談判進行，時解決環境可持續性標準，以幫助其做好滿足未來環境要求的準備。

新的戰略需要

對于所有類型和規模的企業來說，能源管理已經成為一個戰略問題，如果它不值得關注，那就應該值得關注。利用人工智能能力和分析工具具有良好的商業意義。對能源使用情況有一個更清晰的了解，不僅能讓一個企業做出更明智的決策，還能讓它成為一個更好的企業公民。