Budderfly利用人工智能为客户提供卓越的能源即服务成果

Budderfly 是一家专注于通过能源作为服务（EaaS）模式帮助企业实现节能的公司，其服务涵盖餐厅、健身房、学校等商业领域。Budderfly 通过提供先进的节能技术和设备，帮助客户降低能源成本并实现碳中和目标。为了提升其 EaaS 服务质量，Budderfly 与 SoftServe 合作，利用机器学习和人工智能技术解决三个关键数据挑战：基线计算、安装策略和能源消耗诊断。

1. 基线计算
   Budderfly 需要准确计算客户平均月度能耗（AMU）作为节能效果的参考基准。通过训练基于树模型的集成算法，SoftServe 开发了自动化基线计算工具，能够考虑天气和业务类型等因素，并自动填充缺失数据。该方案提高了基线计算的准确性，为后续分析提供了可靠的数据基础。

2. 安装策略
   Budderfly 希望优化设备安装时机和方案，以最大化节能效果和投资回报率。SoftServe 构建了基于 LightGBM 模型的模拟引擎，预测不同地点和时间的节能潜力，帮助 Budderfly 优先安装高回报方案。通过该模型，Budderfly 能够根据 ROI 分析调整安装策略，实现成本和效益的最优化。

3. 能源消耗诊断
   快速识别设备故障或业务变化导致的异常能耗是 Budderfly 的关键需求。SoftServe 开发了能耗预测模型，通过异常检测功能提供预警，帮助 Budderfly 及时发现并解决设备问题或业务调整，从而提升能源使用效率并降低成本。

最终，Budderfly 与 SoftServe 的合作显著提升了其 EaaS 服务的精准度和效率。AI 技术的应用不仅解决了核心业务挑战，还使 Budderfly 能够更科学地规划设备安装，优化资源配置，并为客户提供更优质的节能方案。Budderfly 对此次合作成果表示高度满意，认为机器学习技术为可持续能源管理提供了新的可能性。