Tarjoamme asiakkaillemme kiihdytyskaistan älykkäiden tuotannollisten data-analytiikkaratkaisuiden käyttöönottamisessa. Samalla ratkaisut tuovat energiayhtiöille työkalun asiakkaille tarjottavien palveluiden kehitykseen.

Palvelukokonaisuutemme osa-alueet:
  • energialiiketoiminnan tehostamismahdollisuuksien tunnistaminen
  • tuotannollisten analytiikkaratkaisuiden suunnittelu ja tuottaminen kehittyneitä koneoppimis- ja optimointimalleja hyödyntäen
  • ratkaisuiden käyttöönotto ja tuotannollistaminen
  • visuaalinen ja älykäs raportointi sekä toiminnan analysointi ja oppiminen

Miksi Ensense?

Kehittynyt data-analytiikka on erinomainen teknologia ja työkalu. Sen hyödyntämiseksi tarvitaan vahva energialiiketoiminnan ja sen kehittämisen osaaminen. Siksi Ensense on palvelemassa asiakkaitaan.

Kokemuksellamme ja osaamisellamme autamme asiakasta tunnistamaan saavutettavissa olevan säästöpotentiaalin. Energia-alan analytiikka- ja optimointiratkaisuiden tuottamisessa Ensense on alansa edelläkävijä.

Palvelumallimme ja kokemuksien kautta kertynyt osaamisemme mahdollistaa kannattavien datapohjaisten ratkaisuiden tuotannollisen käytön jo muutamassa kuukaudessa.

Takaamme, että datastasi saadaan jalostettua liiketoiminnallesi lisäarvoa. Tarjoamme analytiikkaratkaisut tyypillisesti SaaS-mallilla, joilloin syntyvillä säästöillä katetaan kustannukset. Tällöin ylläpito- ja kehitysresurssit sekä kustannukset ovat meidän vastuullamme. Malli sovitaan kuitenkin joustavasti asiakaskohtaisten tarpeiden mukaan.

Toteutamme ratkaisut moderneilla ja data-analytiikkaa varten kehitetyillä alustoilla. Alalla yleisesti käytössä olevien teknologioiden käyttäminen tekee ratkaisuistamme toimintavarmoja, skaalautuvia ja yhteensopivia.

Järjestelmätason optimoinnin mahdollistamat hyödyt energiayhtiöille ja heidän energia-asiakkailleen

  • Päästöjen pienentäminen, uusiutuvan energian lisääminen ja energiatehokkuuden parantaminen
  • Osaoptimoinnin vähentäminen ja käyttötapojen yhdenmukaistaminen
  • Energian tuotanto- ja jakelukustannusten alentaminen
  • Energialoppuasiakkaan palvelun ja laadun parantaminen
  • Ennakoitavuuden ja käytettävyyden parantuminen
  • Koneoppimisella tuotetun tiedon hyödyntäminen ja energiajärjestelmien optimointi
  • Toiminnan automatisoinnin lisääminen ja virheiden vähentäminen
  • Läpinäkyvyyden lisääminen, hiljaisen tiedon käyttöönotto ja jatkuva parantaminen
  • Toimenpide-ehdotusten tuottaminen ja niiden pohjalta mm. energiatehokkuusinvestointien toteuttaminen