Schneider Electric: AI kan energieverbruik in gebouwen tot 22% verlagen, energiekosten besparen en CO₂-uitstoot terugdringen
- Onderzoek toont aan dat AI in gebouwen het totale energieverbruik met maximaal 22% kan verlagen ten opzichte van traditionele regelsystemen
- Gebouwen kunnen op basis van de huidige commerciële energietarieven jaarlijks $13.600 tot $49.300 aan energiekosten besparen, waarbij deze besparing ieder jaar terugkomt
- De vermeden CO₂-uitstoot is meer dan 100 keer groter dan de CO₂-voetafdruk van het AI-systeem zelf
Schneider Electric, wereldwijd leider op het gebied van energietechnologie, heeft tijdens Climate Week NYC 2026 een nieuw onderzoek gepubliceerd waaruit blijkt dat gebouwen die gebruikmaken van AI het totale energieverbruik met maximaal 22% kunnen verlagen ten opzichte van traditionele gebouwbeheersystemen. Het onderzoek wijst op jaarlijkse besparingen op energiekosten van $13.600 tot $49.300 per gebouw op basis van de huidige commerciële energietarieven. Daarmee kunnen organisaties hun operationele kosten ieder jaar verlagen, met de mogelijkheid om deze besparingen op te schalen naar grotere vastgoedportefeuilles. Uit het onderzoek blijkt ook dat de vermeden CO₂-uitstoot meer dan 100 keer groter is dan de CO₂-voetafdruk van het AI-systeem zelf.
Terwijl de zorgen over de milieu-impact van AI toenemen, behoren gebouwen wereldwijd nog altijd tot de grootste bronnen van uitstoot. Ze zijn verantwoordelijk voor ongeveer 37% van de wereldwijde energiegerelateerde CO₂-uitstoot. Uit het nieuwe onderzoek van Schneider Electric, AI for Climate: Quantifying the Energy and Carbon Impact of Building Optimization, blijkt dat AI-gestuurde optimalisatie van HVAC-systemen, toegepast via een slim gebouwbeheersysteem, kan zorgen voor 7,2 tot 12,7% extra energiebesparing in gebouwen. Dit laat zien hoe AI energie slimmer kan beheren en daarmee de belasting van gebouwsystemen en het bredere elektriciteitsnet kan verminderen.
Andere belangrijke bevindingen zijn:
- Per gebouw kan jaarlijks tot 60 ton CO₂-uitstoot worden vermeden(59.869 kg CO₂e), vergelijkbaar met de milieuwinst van het planten van 2.700 volwassen bomen*
- In sommige gebouwscenario’s kan jaarlijks meer dan 200 MWh energie worden bespaard, genoeg elektriciteit om tientallen gemiddelde huishoudens een jaar lang van stroom te voorzien
- AI kan de energiebesparing die alleen met slimme gebouwbeheersystemen wordt gerealiseerd, meer dan verdubbelen
- Zowel AI-toepassingen in de cloud als aan de rand van het netwerk (edge AI) kunnen aanzienlijke energie- en CO₂-besparingen opleveren
“De toekomst van gebouwbeheer wordt bepaald door de mate waarin organisaties data die voorheen in silo’s opgesloten zat, effectief met elkaar kunnen verbinden en in de juiste context kunnen plaatsen. Een AI-laag bovenop bestaande bedrijfssystemen kan complexiteit omzetten in intelligentie en intelligentie in actie. Zo kunnen organisaties tegelijkertijd hun uitstoot en kosten verlagen en hun prestaties verbeteren”, zegt Pankaj Sharma, EVP Software & Services bij Schneider Electric. “Nu de vraag naar energie blijft stijgen, wordt het essentieel om deze resultaten tegelijkertijd te kunnen realiseren, in plaats van organisaties te dwingen ertussen te kiezen. Alleen zo kunnen zowel bedrijfs- als duurzaamheidsdoelstellingen worden behaald.”
Voor het onderzoek is gebruikgemaakt van modellen voor het energieverbruik van gebouwen, gevalideerd aan de hand van praktijkpilots. Hiermee is onderzocht welke invloed AI-gestuurde HVAC-regeling heeft op energieverbruik, CO₂-uitstoot en operationele kosten in verschillende gebouwscenario’s in Australië, India en de Verenigde Staten.
Het onderzoek richtte zich op de manier waarop een AI-laag bovenop digitale gebouwbeheersystemen voorheen gescheiden databronnen met elkaar kan verbinden, continu de omstandigheden in een gebouw kan analyseren en de werking van HVAC-systemen in realtime automatisch kan optimaliseren. Door gegevens over onder meer bezettingspatronen, weersverwachtingen, prestaties van apparatuur en andere operationele factoren te combineren, kan AI gebouwen efficiënter laten functioneren en tegelijkertijd de werklast voor facility management-teams verminderen.
Uit het onderzoek blijkt daarnaast dat kleine en middelgrote gebouwen (kleiner dan ongeveer 9.300 m2) aanzienlijk kunnen profiteren van optimalisatie met behulp van AI. Van oudsher worden energiemanagementsystemen voor kleinere gebouwen vaak als te complex of te kostbaar beschouwd, terwijl daar bovendien vaak beperkte gespecialiseerde kennis op het gebied van facility management beschikbaar is. Door optimalisatie te automatiseren en te vereenvoudigen, kan AI geavanceerd gebouwbeheer toegankelijker maken. Zo kunnen ook kleinere gebouwen hun energieverbruik en operationele kosten verlagen en hun uitstoot verminderen.
“AI brengt de kracht van intelligente energiesturing binnen handbereik van eigenaren en beheerders van kleinere gebouwen. Wat voorheen aanzienlijke expertise en investeringen vereiste, kan nu eenvoudiger en op grotere schaal worden gerealiseerd. Dit helpt organisaties energieverspilling tegen te gaan, kosten te verlagen, prestaties te verbeteren en met vertrouwen slimmere beslissingen te nemen”, voegt Sharma toe.
Download het volledige rapport hier: LINK.
.jpg)
