Hur kan man använda AI-analys för att sänka energianvändningen i bostäder?
Göteborgs kommunala bostadsbolag Familjebostäder har använt ett AI-baserat system för att optimera sin energianvändning i över 19000 lägenheter. På så sätt har man sparat över 1,5 miljoner kronor, motsvarande en årlig energibesparing på 1 miljon kWh och en årlig klimatbesparing på 10 ton CO₂e eller mer (beroende på elmix). Det AI-baserade systemet använde redan tillgänglig data och krävde ingen ny hårdvara, vilket gjorde det snabbt och kostnadseffektivt att skala upp.
Så här fungerar lösningen:
Energidata från fastigheterna fanns tillgängligt, men man hade inget effektivt sätt att tolka eller använda informationen. Därför implementerade man ett AI-baserat analysverktyg som kunde tolka förbrukningsdata i realtid och ge insikter om både styrkor och förbättringsområden. Den sortens prediktiva analys hjälpte fastighetsägaren prioritera energieffektiviseringar där de kunde göra som mest nytta. Det gjorde också att man kunde också utföra prediktivt underhåll, något som minskar energislöseri och driftstörningar.
“Att komma igång var enkelt, kostnaden var låg och insikterna var konkreta.”
Läs mer om lösningen och Familjebostäders erfarenheter av implementering här på uttc.se under Användningsfall!
