Энергетика
Узнайте больше о своих активах, сетях и клиентах
Подключайте любые источники данных, стройте модели за считаные дни и получайте объяснимые результаты, не выходя за пределы своей инфраструктуры.
Скорость заложена в архитектуру
Все сетевые данные сверяются за часы, а не за дни.
Данные остаются у вас
On-premise или частное облако. Данные учёта, активов и клиентов никогда не покидают вашу инфраструктуру.
Рассчитан на большие объёмы
Обрабатывает миллиарды записей в день на стандартном сервере.
Наш подход
Создано под реальные задачи промышленности.
Anatella | Движок подготовки данных
Подключение к любым источникам
Данные счётчиков и датчиков, биллинг, клиентские и рыночные файлы — Anatella читает любые источники и форматы.
Обработка в масштабе сети
Миллиарды показаний на одном стандартном сервере — без выборок и без кластера.
Контроль над данными остаётся у вас
Развёртывание on-premise, в частном облаке, на edge или в полностью изолированной среде.
Modeler / Предиктивный движок
Прогнозируйте главное
Спрос, потребление, отключения, отток или отказы оборудования. Modeler автоматически строит бинарные, непрерывные и мультиклассовые модели.
Объясняйте каждый прогноз
White-box модели показывают каждую переменную и её вес, поэтому любой результат можно проследить.
Следите за моделями в продакшене
Встроенный Drift Report сигнализирует, когда модель перестаёт работать из-за смены сезонов, режимов использования или оборудования.
РЕШЕНИЯ
Как это выглядит в продакшене.
Биллинг: производительность выросла на 95 %
Каждый месяц Codensa обрабатывает 1,8 млрд точек данных IoT в реальном времени на одном сервере.
Ошибки в биллинге находят за 3 дня, а не за 2 месяца
Codensa сократила ежемесячную обработку биллинга с 1520 до 80 часов — в 19 раз.
Более 1400 датчиков моделируются в каждом стресс-тесте аккумулятора
Volvo определяет, какие переменные приводят к деградации аккумуляторов электромобилей при тепловом ударе.
Решённые проблемы
Что энергетические компании решают с помощью TIMi.
Данные разбросаны по системам
Данные учёта, эксплуатации, биллинга, клиентов и рынка лежат в отдельных хранилищах. Вы объединяете их в одном пайплайне.
Объёмы, с которыми не справляются ваши инструменты
Счётчики и датчики генерируют миллиарды показаний. Вы обрабатываете их на одном стандартном сервере — без выборок и кластера.
Неисправности обнаруживаются слишком поздно
Отказы оборудования, потери и ошибки в биллинге часто всплывают уже после того, как ущерб нанесён. Вы замечаете их заранее — по собственным данным.
Прогнозы, которые нельзя объяснить
Операторы, аудиторы и регуляторы спрашивают, почему модель приняла такое решение. Вы показываете каждую переменную и её вес.
FAQ
Частые вопросы.
Что такое TIMi и как его используют в энергетике?
TIMi — европейская аналитическая платформа, которая готовит данные, строит предиктивные модели и объясняет их, и всё это в вашей собственной инфраструктуре. Энергетические компании используют её, чтобы обрабатывать данные счётчиков и датчиков, прогнозировать отказы оборудования и ускорять биллинг, — как это делают Enel Codensa и GX Labs.
Может ли TIMi прогнозировать отказы оборудования и снижать затраты на обслуживание?
Да. Modeler строит модели предиктивного обслуживания по данным датчиков. GX Labs прогнозирует отказы насосов на 5000 удалённых нефтяных скважинах: это позволяет избежать 19,6 млн евро затрат на ремонт и даёт 1,3 млн евро дополнительной выручки в год.
Могут ли энергетические компании хранить данные on-premise с TIMi?
Да. TIMi работает on-premise, в частном облаке, на edge или в полностью изолированной среде. Операционные данные, данные учёта и клиентов остаются внутри вашего периметра, без зависимости от внешнего облака.
Достаточно ли объяснимы модели TIMi для регулируемых сред?
Да. Modeler — это white-box: каждая переменная объяснена, каждый вес задокументирован, а каждое решение можно проверить — в соответствии с GDPR и AI Act.
Как TIMi справляется с данными умных счётчиков и датчиков в большом масштабе?
TIMi обрабатывает миллиарды записей на одном стандартном сервере, без кластера. Enel Codensa обрабатывает 1,8 млрд точек данных IoT в месяц на одном сервере, в реальном времени.
Сколько времени занимает аналитический проект с TIMi?
Первая рабочая модель может появиться за считаные дни, а не месяцы. В других отраслях пилот был запущен за 3 дня (Minsalud), а первая модель предиктивного обслуживания развёрнута менее чем за неделю (Safran).
УБЕДИТЕСЬ САМИ
Не верьте нам на слово.
Запустите TIMi на собственных данных в бесплатной пробной версии или закажите живую демонстрацию.
