随着企业寻求为实现零碳目标和拯救地球尽自己的一份力量，环境可持续性已成为企业的一项重要使命。更重要的是，随着能源成本飙升已经触及底线，减少天然气和电力消耗也已成为一个关键的业务目标，问题是怎么做。

许多大型企业都在努力收集他们需要的信息，以充分了解他们何时、何地、如何使用能源，以及哪里发生了浪费，捕获并分析所涉及的大量数据可能是一项复杂的工作。

大多数人的原因是他们面临的任务的规模和复杂性。例如，运营100座建筑物且每个地点平均有10个电表的组织每年可以创建超过1750万条记录。然后，它必须处理所有这些数据，才能完整、准确地了解其能源使用和支出。例如，规模更大的跨国企业可能在全球运营55,000处房产，这使得处理和吸收数据的范围变得更加复杂。

然而，如今有一种方法可以获取这些类型的数据。部署人工智能(AI)驱动的软件工具来捕获、测量和分析大量能源数据，可以生成可行的见解，使企业能够显著提高能源效率。利用机器学习功能，这些工具使企业能够实现可持续发展和降低成本的目标。

全面了解情况

为了利用在广泛的企业资产组合中生成的必要的能源消耗数据，企业需要首先确定如何捕获这些信息。在任何零售商店、办公楼、酒店、购物中心、医疗设施或任何其他商业建筑中，传感器都可以被部署来跟踪和管理人流量、空气质量、办公桌占用率、会议室使用、系统登录以及建筑物使用的其他日常方面。

为了掌握能源使用情况，企业需要将所有数据集中到一个地方。许多企业的解决方案是通过人工智能驱动的应用，自动收集所有适用的建筑数据，然后进行分析和报告。

人工智能技术对于理解需要及时处理的大量复杂数据至关重要。结果是企业获得了电力消耗的完全可见性。然后，他们可以在他们的房地产投资组合中找出常见的、通常被忽视的能源浪费领域，并采取行动。

取得实际成果

很明显，所有类型的企业根本无法忽视能源浪费，它们的管理委员会正在注意到这一点，无论是出于成本考虑，还是出于企业合理性考虑。

在一个例子中，一家零售商的分析发现，在其一家商店中，连接四层楼的自动扶梯五年来没有在任何时候关闭过，甚至在晚上也没有关闭过。

另一个例子是，能源管理技术使英国嘉士伯企业将其酿造过程中的电力使用量减少了10%，此外，它还能够将水消耗量减少10%，并将废水成本减少16%。再举一个例子，欧洲领先的房地产和设施管理企业Apleona部署了一个集中式系统来报告碳排放，同时确定节能措施，在一个典型项目中，能耗减少了25%。

事实是，在各种情况下，人工智能能源管理系统都会使用数据，来揭示渐进式改进可以大幅降低成本的方法。平均结果是能源消耗减少30%。

利用人工智能取得绿色进步

人工智能也越来越多地发挥关键作用，帮助企业更好地定位自己，以遵守其租赁和房地产投资组合的可持续性标准。

经营大型房地产投资组合的企业都知道，从多个租赁中提取大量数据并理解其意义可能是一个昂贵的过程。进行手动租赁抽象，以获取有关各个物业的可持续发展合规性的详细信息，只会花费太多的员工时间，并且需要很长时间才能在企业需要时获取所需的信息。

然而，人工智能驱动的合同智能解决方案，通过扫描和企业租赁和其他文档中的数据，可以快速完成此类流程，这意味着需要数天甚至数小时的时间才能完成，具体取决于企业运营的规模，否则需要数周或数月的时间。

例如，一位处理2,000多个租赁的管理代理，能够使用人工智能驱动的联系智能解决方案，构建其管理的所有物业的环境实践和合规情况。该企业能够在能源评级和性能、废物处理和设施、可持续材料的使用，以及与环保相关的其他要素等领域对其资产进行基准测试。

此类分析的结果是，企业可以从数百甚至数千份合同中快速收集和评估信息，每份合同通常长达数百页，并使用该信息为其管理的每个资产创建“绿色记分卡”。掌握这些信息使企业能够在新的租赁谈判进行，时解决环境可持续性标准，以帮助其做好满足未来环境要求的准备。

新的战略需要

对于所有类型和规模的企业来说，能源管理已经成为一个战略问题，如果它不值得关注，那就应该值得关注。利用人工智能能力和分析工具具有良好的商业意义。对能源使用情况有一个更清晰的了解，不仅能让一个企业做出更明智的决策，还能让它成为一个更好的企业公民。