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IoTによるエネルギー・設備管理システム対応

快適性とコストを、両方諦めない空調 ・ 設備運用へ。

室内外の気温 ・ 天気予報を取り込み、電力量と快適性のバランスをAIで判断するビル空調オンデマンド制御。オンプレ機器とクラウドを橋渡しします。

01

お客さまの課題

  • Case 01

    設備の消費電力が可視化されていない

    どの設備がどれだけ電力を使っているか把握できず、削減の打ち手が立たない。

  • Case 02

    空調が固定スケジュールで運転されている

    外気温 ・ 天候 ・ 在室状況に追従できず、ムダな運転が積み上がる。

  • Case 03

    快適性とコストが両立しない

    電力削減を優先すると快適性が落ち、快適性を優先するとコストが膨らむ。

  • Case 04

    既設機器との連携が難しい

    古い空調 ・ 設備機器がプロトコル ・ インタフェース面で連携しづらく、刷新コストが見積もれない。

02

ソリューション

IoT 可視化 × 気象連動 × AI 最適化 × オンプレ/クラウド連携。

  • Enavisの稼働・消費ダッシュボード — 現在需要電力や使用量のKPIと、24時間消費電力の時系列・ゾーン別内訳・設備別一覧
    Step 01

    IoT センサーで稼働 ・ 消費を可視化

    電力量計 ・ 温湿度センサー ・ 設備の稼働状況をIoTで取得し、リアルタイムに可視化。改善の対象を数値で特定できる状態にします。

  • 気象連動制御画面 — 外気温・日射量の予報タイムラインと、外気上昇を見越した先読み制御スケジュール
    Step 02

    気象データ連動の制御

    室外気温 ・ 天気予報 ・ 日射量を取り込み、先回りで空調を制御。「これから暑くなる」を見越した運転で、ムダな運転を抑えます。

  • AI最適化画面 — 電力コスト×快適性指数のトレードオフ図と運転モード切替、AI推奨の削減見込みパネル
    Step 03

    AI で電力 × 快適性を最適化

    電力消費 ・ 室温 ・ 快適性指数のバランスをAIが判断し、運転モードを動的に切替。コストと快適性を両立する運用へ。

  • 機器・接続画面 — 既設機器からIoTゲートウェイ経由でクラウドへつなぐトポロジ図と、接続機器一覧
    Step 04

    オンプレ ⇔ クラウドの連携

    既設の空調 ・ 設備(オンプレ)とAWSなどのクラウドを安全に接続。設備刷新を最小限に抑えつつ、AIと連携できる状態をつくります。

主な構成要素

  • 01IoT ゲートウェイ ・ センサー
  • 02電力 ・ 温湿度 計測
  • 03気象データ連携
  • 04AI 制御エンジン
  • 05空調 ・ 設備制御アダプタ
  • 06可視化 ダッシュボード
04

関連ユースケース

Tech StackIoT ゲートウェイPython / Node.jsAWS IoT Core時系列 DB(TimescaleDB / Timestream)Next.js(管理 UI)機械学習(PyTorch / scikit-learn)