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Energía y servicios públicos

Ofrece experiencias personalizadas con datos sobre el uso de energía.

  • Permite tomar medidas remotas casi en tiempo real utilizando datos conectados, garantizando medidas de seguridad proactivas y mejorando la interacción con los usuarios.
  • Genera ingresos a través de las suscripciones. Ofrece acceso permanente a información en tiempo real, análisis avanzados e información procesable para mejorar la eficiencia operativa y tomar decisiones basadas en datos.
  • Brinda recomendaciones sobre el uso de energía basadas en los datos de consumo y facturación.

Resumen del caso de uso

Capacita a las organizaciones y los usuarios finales para que tomen decisiones casi inmediatas utilizando datos en tiempo real sobre el consumo energético, el estado de los activos y el rendimiento.

Industria

Energía y servicios públicos

Productos de Salesforce utilizados

Fuentes de datos utilizadas

Datos de eventos y producción de sistemas solares/fotovoltaicos
Datos del sistema de almacenamiento de baterías
Sistemas de climatización y calefacción
Calentadores de agua y bombas para piscinas
Termostatos, electrodomésticos e iluminación inteligentes
Dispositivos inteligentes para la industria comercial
Transformadores
Bombas y válvulas
Datos de control de subestaciones

Aplicación de información y predicciones

Al integrar las fuentes de datos mencionadas en este caso de uso, los equipos pueden realizar análisis profundos o ejecutar modelos predictivos con Data Cloud, lo que les permitirá tomar decisiones más informadas o impulsar nuevas automatizaciones.

Información calculada Agrupa todos tus datos y obtén información calculada, como el consumo promedio por sesión, la tasa de utilización de cargadores y el horario de mayor uso de los cargadores. Realiza un diagnóstico temprano sobre un sistema de calefacción que esté funcionando en exceso o identifica un consumo irregular en tiempo real.
Modelos predictivos Las empresas de energía y servicios públicos pueden desarrollar modelos predictivos para anticipar la demanda, lo que les permite anticipar los picos de consumo energético y optimizar la gestión de la red. También pueden crear modelos de mantenimiento predictivo para predecir fallos de los equipos, reducir el tiempo de inactividad y mejorar la fiabilidad del servicio. Además, estos modelos permitirían generar recomendaciones personalizadas para el ahorro energético, basadas en los patrones de consumo de cada cliente.

¿Cuál es el impacto?

Menores costos de instalación
Aumento de los ingresos fuera del sector energético
Mejora de la gestión de activos y las operaciones en el campo

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