Ga naar de inhoud
sector

AI in energie en duurzaamheid

Meterstanden in drie portalen, een CO2-rapportage die elk jaar opnieuw wordt uitgezocht, installaties waarvan pas bij storing blijkt dat het onderhoud achterliep en klanten die bellen over hun terugleverkosten. In energie en duurzaamheid zit veel werk in data verzamelen en uitleggen. AI in energie maakt daar een doorlopend proces van.

wat AI hier doet

Concrete toepassingen

  • Analyseert verbruik
  • Plant installaties
  • Onderbouwt besparingen
  • Rapporteert over CO2 en doelen

in de praktijk

AI analyseert je verbruiksdata, vindt de grootste besparingen en onderbouwt welke installatie zich het snelst terugverdient. Je beslist op cijfers, niet op gevoel.

zo pakken we het aan

Waar je meestal begint

Bij installateurs, energieadviseurs en bedrijven met eigen duurzaamheidsdoelen zit de eerste winst bijna altijd in data die er al is. Verbruikscijfers, meterstanden, offertes en rapportages staan verspreid over portalen, spreadsheets en mailboxen. AI brengt dat samen en maakt er een overzicht van waar je op kunt sturen.

Een logische eerste stap is het automatisch opstellen van besparingsanalyses en offertes: de klantdata komt binnen, de berekening volgt en het advies staat in je eigen huisstijl klaar voor controle. Daarna wordt rapporteren over CO2 en doelen een kwestie van bijhouden in plaats van elk kwartaal opnieuw uitzoeken.

We beginnen met een korte inventarisatie van welke data betrouwbaar is en welke niet. Daar staat of valt elk model mee, dus dat doen we eerst, voordat er iets wordt gebouwd.

de rode draad

Wat AI in elke sector doet

Automatiseren

Repeterend werk verdwijnt naar de achtergrond. Je team houdt tijd over voor wat telt.

Voorspellen

Patronen in je data worden vooruitzichten, zodat je stuurt voordat het misgaat.

Ontsluiten

Kennis uit documenten en systemen wordt direct vindbaar en bruikbaar.

Ondersteunen

Klanten, medewerkers en burgers krijgen sneller en consistenter antwoord.

Per onderwerp

Verbruik, rapportage of installaties?

Zes pagina's die verder ingaan op onderwerpen rond energie en duurzaamheid.

Herkenbaar

Waar AI nu tijd kost in energie en duurzaamheid

Bij een energieadviseur, een installateur van warmtepompen of een bedrijf met eigen duurzaamheidsdoelen ziet de week er vaak zo uit. Verbruiksgegevens komen uit het portaal van de netbeheerder, de omvormer van de zonnepanelen en de gasmeter, elk in een ander formaat. Iemand zet ze in een spreadsheet. Een klant vraagt waarom zijn rekening hoger is dan verwacht. Een aanvraag voor subsidie moet nog worden ingevuld. En een installatie valt uit terwijl de onderhoudsbeurt al maanden gepland had moeten zijn.

Dat werk draait om data verzamelen, uitzoeken en uitleggen. Daar helpt AI in de energiesector: gegevens komen vanzelf samen, afwijkingen vallen op en standaardvragen krijgen direct antwoord.

AI energie

Vijf plekken waar AI in energie het verschil maakt

1. Energiedata

AI haalt verbruik en opwek op uit meters, omvormers en portalen en zet het in één overzicht per locatie of per klant. Een ongewone piek of een installatie die minder opwekt dan verwacht, valt meteen op.

2. Rapportages

Of het nu gaat om een maandoverzicht voor een klant, een CO2-rapportage of gegevens voor een duurzaamheidsverslag: AI stelt het op uit de data die al binnenkomt. Een medewerker controleert voordat het de deur uitgaat. Zie CSRD-rapportage.

3. Onderhoud

Uit storingsmeldingen, draaiuren en verbruik voorspelt AI welke installatie aandacht nodig heeft. Onderhoud wordt ingepland voordat er iets stilvalt. Meer bij predictive maintenance.

4. Klantvragen

Vragen over een rekening, een storing of de terugverdientijd van een installatie. Een klantassistent beantwoordt ze met de gegevens van die klant en zet ingewikkelde vragen door naar een adviseur.

5. Subsidieaanvragen

AI zoekt uit welke regelingen passen bij een project, verzamelt de gegevens en zet een concept voor de aanvraag klaar. Een adviseur controleert en dient in. Bekende landelijke regelingen zijn de ISDE voor woningeigenaren en zakelijke gebruikers en de EIA voor ondernemers die investeren in energiezuinige bedrijfsmiddelen. Welke regelingen op dit moment open zijn, zie je in het overzicht van RVO.

Wat we bouwen

Wat ShareConnect bouwt voor energie en duurzaamheid

Data eerst

Zonder betrouwbare data geen goede voorspelling

Een voorspelling is zo goed als de data eronder. In de praktijk zien we vaak meters die een tijd niets doorgaven, dubbele aansluitingen of een omvormer die in de verkeerde tijdzone staat. Voordat we iets voorspellen, brengen we daarom eerst de gaten in beeld. Soms is dat overzicht alleen al het halve werk, omdat je dan ziet welke installaties achterblijven.

Ook het energieverbruik van AI zelf nemen we mee. Een eenvoudig model op een Europese server verbruikt weinig. Wil je weten hoe dat zit, lees dan hoeveel CO2 AI kost.

Veiligheid

Veiligheid en menselijk toezicht

  • Adviseurs beslissen. AI rekent door en zet klaar. Welk advies een klant krijgt en welke installatie wordt geplaatst, blijft bij een vakman.
  • Verbruiksdata is persoonlijk. Verbruik zegt iets over wanneer iemand thuis is. Die gegevens staan op Europese servers, zijn alleen zichtbaar voor wie ze nodig heeft en worden niet gebruikt om AI-modellen te trainen.
  • Geen stuurkracht zonder afspraak. Systemen die installaties zelf aansturen, bouwen we alleen met duidelijke grenzen en een handmatige noodstop.
  • Terug te zien. Elk antwoord van de klantassistent en elke rapportage wordt gelogd.

Meer over hoe we dit inrichten staat bij veiligheid en governance.

Aanpak

In vier stappen van losse cijfers naar sturing

  1. Inventariseren. In een AI Kansenonderzoek brengen we je databronnen in kaart en kijken we welke betrouwbaar zijn.
  2. Samenbrengen. Eerst komen de gegevens samen in één overzicht. Daar begint het meeste resultaat.
  3. Automatiseren. Daarna volgen rapportages, klantvragen of subsidieaanvragen, getest naast de oude werkwijze.
  4. Voorspellen. Pas als de data klopt, voegen we voorspellingen voor verbruik of onderhoud toe.

Praktijk

Een praktijkvoorbeeld uit een andere branche

Een energiebedrijf of installateur waarvan we resultaten mogen tonen, hebben we nog niet. welke energiecijfers van een klant of van ons eigen kantoor mogen we tonen als voorbeeld van een verbruiksdashboard?

Het patroon van data samenbrengen en voorspellen hebben we wel gebouwd. Bij Rutten Elektroshop, met ruim 9.750 artikelen, staat de voorraadwaarde nu realtime in beeld, met per artikel een voorspelling van wanneer het op is. Voor energie werkt het net zo, met meters in plaats van artikelen. Lees de case van Rutten.

Investering

Investering en resultaat

We beginnen met een AI Kansenonderzoek. Een compact onderzoek kost vanaf ongeveer € 5.000, een mkb-traject meestal € 8.500 tot € 15.000.

Daarna bouwen we tegen een vaste prijs per stap. Lost de opgeleverde oplossing het afgesproken probleem niet op, dan betaal je niet voor die oplossing. Hoe de kosten zijn opgebouwd, lees je op wat kost AI. Ben je installateur, kijk dan ook bij bouw en techniek. Heb je een eigen productie met veel energieverbruik, dan past industrie en productie. Twijfel je of dit bij je bedrijf past, kijk dan bij voor wie of plan een strategiegesprek.

Klantverhaal

Zo deden we het bij anderen

Veelgestelde vragen

Vragen over AI in energie en duurzaamheid

Wat kan AI in de energiesector?

AI brengt verbruiks- en opwekdata samen, signaleert afwijkingen, stelt rapportages op, voorspelt onderhoud en beantwoordt klantvragen. De eerste winst zit meestal in het samenbrengen van data die nu verspreid staat.

Wat is AI energiemanagement?

Het met AI verzamelen, analyseren en voorspellen van energieverbruik en opwek, zodat je bijstuurt op basis van actuele cijfers. Denk aan een melding als een pand 's nachts ineens meer verbruikt, of een voorspelling van het verbruik voor volgende maand.

Kan AI helpen bij een CO2- of CSRD-rapportage?

Ja. AI verzamelt de gegevens uit je systemen, rekent ze om en zet een concept klaar. Een medewerker controleert de cijfers en de keuzes. Zie CSRD-rapportage.

Verbruikt AI zelf niet veel energie?

Grote modellen trainen kost veel energie. Een assistent of voorspelmodel voor één bedrijf gebruiken, verbruikt relatief weinig. We kiezen modellen die passen bij de taak en draaien ze op Europese servers.

Hebben we veel data nodig?

Meestal is de data er al, in meters, portalen en spreadsheets. We beginnen met in kaart brengen wat betrouwbaar is. Voor een voorspelling is minimaal een jaar historie handig, voor een dashboard niet.

Past dit bij jouw organisatie?

1 open vraag