Energieteams zijn tegenwoordig rijk aan gegevens, maar missen vaak een efficiënte manier om vergelijkbare, bruikbare inzichten af te leiden voor verschillende meters, gebouwen en tijdsperioden. De nieuwste release van Spacewell Energy richt zich op twee kernmogelijkheden:betere vergelijkbaarheid in analysesengerichter beheer van afwijkingen, zodat energiemanagers minder tijd hoeven te besteden aan het worstelen met grafieken en meer tijd kunnen besteden aan het stimuleren van besparingen en het koolstofvrij maken van gebouwen.
Duidelijkere vergelijkingen met asschalen in Analytics
In veel portfolio’s combineren energiedashboards elektriciteit, gas, warmte en andere meetgegevens in één grafiek. Zonder flexibele asregeling worden kleinere signalen afgevlakt en betekenisvolle trends verborgen. De nieuwe asschalingsfunctie in Analytics pakt dit direct aan.
Gebruikers kunnen nu:
- Stel minimum- en maximumwaarden per as in zodat ze overeenkomen met het relevante bereik voor een bepaalde analyse.
- Vergelijk verschillende eenheden en gegevensseries binnen een enkele grafiek zonder de zichtbaarheid op lijnen met een lagere magnitude te verliezen.
- Pas de schaling snel aan wanneer je schakelt tussen activa met een hoog verbruik en kleinere submeters.
Technisch gezien wordt het schalen van assen toegepast op grafiekconfiguratieniveau, dus instellingen blijven bewaard tijdens sessies en kunnen worden gestandaardiseerd voor gedeelde dashboards. Voor portefeuilles met meerdere locaties betekent dit dat één analytische weergave één keer kan worden ingesteld en betrouwbaar kan worden hergebruikt in verschillende gebouwen en teams, waarbij een consistente visuele taal voor interne rapportage wordt behouden.
Focussen opafwijkingenmet een grote impact
Traditionele anomalielijsten creëren vaak waarschuwingsmoeheid: honderden afwijkingen worden zonder context gemarkeerd, waardoor energiemanagers handmatig moeten bepalen wat belangrijk is. De nieuwe groeperings- en filteropties in de anomaliedetectiemodule van Spacewell Energy zijn ontworpen om deze ruis te verminderen.
Gebruikers kunnen nu:
- Groepeer anomalieën in tijd, locaties en apparaten om eenvoudig te detecteren waar en wanneer de meeste anomalieën optreden.
- Filter anomalieën op configureerbare criteria (bijv. parameter (energiebron), ernst, duur, beginuur, kosten, betrouwbaarheid, dag van de week, status) ernst om de problemen met de grootste operationele of financiële impact te isoleren.
- Gebruik multidimensionale combinaties (bijvoorbeeld “alle anomalieën in Gebouw A tijdens weekendnachten, gegroepeerd op apparaat”) om direct vragen te beantwoorden waarvoor voorheen een analyse op maat nodig was.
Vanuit een systeemperspectief blijven anomalieën opgeslagen als discrete gebeurtenissen, maar de UI-laag ondersteunt nu dynamische aggregatie en filtering, zodat het onderliggende gegevensmodel robuust genoeg is voor integraties en historische analyse. Voor organisaties die ISO 50001 of vergelijkbare standaarden nastreven, biedt dit een beter controleerbaar pad van anomaliedetectie tot herstel.
Van zichtbaarheid tot energieoptimalisatie
Samen maken deze updates het voor energieteams eenvoudiger om complexe gegevens met meer duidelijkheid en minder ruis te analyseren. Door de assen te schalen kunnen gebruikers verschillende gegevensreeksen op een beter leesbare manier vergelijken, terwijl het groeperen en filteren van anomalieën hen helpt te focussen op de afwijkingen met de grootste operationele impact. Het resultaat is een meer praktische analyse-ervaring, waarbij gebruikers sneller kunnen overgaan van het identificeren van ongewoon gedrag naar het begrijpen waar actie nodig kan zijn.
Ben je al klant? Je kunt deze updates al vinden in je account.
Nog geen klant? We nodigen u uit om een demo aan te vragen om te zien hoe Spacewell kan passen in uw efficiëntiestrategieën.
