{"id":1010389,"date":"2022-03-03T08:12:15","date_gmt":"2022-03-03T07:12:15","guid":{"rendered":"https:\/\/pulse.microsoft.com\/?p=1010389"},"modified":"2025-03-25T14:27:04","modified_gmt":"2025-03-25T13:27:04","slug":"fa2-energieverbrauchsprognose","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pulse.microsoft.com\/de-at\/transform-de-at\/na\/fa2-energieverbrauchsprognose\/","title":{"rendered":"Energieverbrauchsprognose"},"content":{"rendered":"<p>Die Energieverbrauchsprognose liefert Unternehmen einen umfassenden \u00dcberblick \u00fcber den Stromverbrauch und unterst\u00fctzt sie dabei, ihren Energieverbrauch pr\u00e4zise vorherzusagen und zu optimieren. Ein smartes Energiemanagement-System erlaubt es Unternehmen, ihren Energieeinsatz besser zu steuern sowie den Energieeinkauf gezielt zu optimieren und die Energiebeschaffungskosten nachhaltig zu senken. Au\u00dferdem ist dadurch ein Effizienz-Vergleich zwischen verschiedenen Einheiten (Maschinen, Niederlassungen, Filialen, etc.) m\u00f6glich.<\/p>\n<h2>Was ist unsere L\u00f6sung \u201eEnergieverbrauchsprognose\u201c?<\/h2>\n<p>Mit unserer L\u00f6sung wird der Energieverbrauch von Unternehmen optimiert. Durch pr\u00e4zise Vorhersagen und Analysen k\u00f6nnen der Energieeinsatz ideal gesteuert und die Betriebskosten reduziert werden.<\/p>\n<h2>Erfolgsgeschichte: Energie Steiermark<\/h2>\n<p>K\u00fcnstliche Intelligenz, Big Data und Data Science machen es m\u00f6glich: \u00d6sterreichs viertgr\u00f6\u00dfter Energiedienstleister prognostiziert auf die Viertelstunde genau f\u00fcr einen Monat im Voraus den Energie-Bedarf seiner Kunden und gew\u00e4hrleistet damit eine deutlich verbesserte nachhaltige Steuerung des Energieeinsatzes.<\/p>\n<p>Link: <a href=\"https:\/\/www.cubido.at\/success-stories\/energiesteiermark-stromverbrauchsprognose\">Success Stories | Energie Steiermark | ACP CUBIDO<\/a><\/p>\n<h2>Die Ergebnisse<\/h2>\n<ul>\n<li>Der zu erwartende Energieverbrauch wird mit gro\u00dfer Genauigkeit f\u00fcr die n\u00e4chsten 5 \u2013 10 Tage prognostiziert.<\/li>\n<li>Bessere und nachhaltigere Steuerung des Energieeinsatzes (bessere Planbarkeit der Netz- und Kraftwerksauslastung).<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Eingesetzte Technologien<\/h2>\n<ul>\n<li>Aufbau einer unternehmensweiten Datenplattform mit Microsoft Azure und Azure Synapse Analytics.<\/li>\n<li>Verarbeitung gro\u00dfer Datenmengen mit Spark und Nutzung von Power BI f\u00fcr die Datenauswertung.<\/li>\n<li>Implementierung von Machine Learning Modellen zur genauen Prognose des Stromverbrauchs.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Erfolgsgeschichte: \u00d6BB<\/h2>\n<p>Das Ziel dieses Big Data Projekts war die Entwicklung eines Energiebedarfsprognoseprogramms f\u00fcr den Bahnstrombedarf der \u00d6BB-eigenen Verkehre in \u00d6sterreich. Damit soll der Energieeinkauf durch fr\u00fchzeitige und m\u00f6glichst exakte Vorhersage des Energiebedarfs verbessert, \u00d6BB eigene Kraftwerke effizient eingesetzt und so die Energiekosten dauerhaft gesenkt werden.<\/p>\n<p>Link: <a href=\"https:\/\/www.cubido.at\/success-stories\/oebb-strombedarfsprognose\">Success Stories | \u00d6BB | ACP CUBIDO<\/a><\/p>\n<h2>Die Ergebnisse<\/h2>\n<ul>\n<li>Einsparung von mehreren 100.000 Euro pro Jahr durch gezielteren Energieeinkauf.<\/li>\n<li>Nachhaltige Steuerung des Energieeinsatze.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Eingesetzte Technologien<\/h2>\n<ul>\n<li>Implementierung von Machine Learning Modellen zur genauen Prognose des Stromverbrauchs.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Aufforderung zu<\/h2>\n<p>F\u00fcr weitere Informationen oder um Ihre KI-Reise zu beginnen, kontaktieren Sie uns bitte unter office@cubido.at. Wir freuen uns darauf, von Ihnen zu h\u00f6ren!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die Energieverbrauchsprognose liefert Unternehmen einen umfassenden \u00dcberblick \u00fcber den Stromverbrauch und unterst\u00fctzt sie dabei, ihren Energieverbrauch pr\u00e4zise vorherzusagen und zu optimieren. Ein smartes Energiemanagement-System erlaubt es Unternehmen, ihren Energieeinsatz besser zu steuern sowie den Energieeinkauf gezielt zu optimieren und die Energiebeschaffungskosten nachhaltig zu senken. 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