AI驅動
預測優化
以機器學習取代人手參調
動態負荷
即時調度
依天氣、佔用率與電價調整
可審計減碳
碳足跡
量化減量成效與淨零路徑
舒適+節能
雙贏平衡
節能不以犧牲舒適為代價
細分應用場景
商業大廳 / 業主
以 AI 優化全棟能耗，降低運營成本並推進減碳目標。
資料中心 / 高耗能設施
針對冷卻與電力負荷進行預測調度，提升 PUE。
連鎖店 / 多分點企業
跨分點統一優化與減碳表現排名，複製最佳實踐。
ESG
以可審計的減碳數據支援企業淨零與永續披露。
傳統節能依賴人手設定與固定排程，難以因應天氣、人流與用電負荷的動態變化。即使已安裝監測與計量，庞大的歷史數據往往只用於事後查閱，未能轉化為主動、即時的節能與減碳決策。
-
空調與照明依固定時間表運行，未能動態優化
-
歷史能源數據電量龐大，卻難以轉化為行動
-
尖峰負荷與能源浪費難以預測及提前避免
-
碳排減量目標缺乏可量化、可持續優化的執行機制
常見問題
VITEG 在 iBSMon 與能源計量的基礎上加入 AI 分析層，以機器學習學習樓宇的運行規律，結合天氣、佔用率與電價等變數，進行預測式控制與負荷優化，讓空調、照明與機電設備在維持舒適的前提下最大化節能與減碳。
我們的解決方法
監測對象
-
空調主機與冷凍系統能耗
-
照明回路用電與佔用率
-
機電設備負載與運行模式
-
室內環境與舒適度參數
-
外部天氣與溫度預報數據
-
碳排放估算與減量成效
端到端工作流程
01
02
03
04
05
數據匯聚
整合 iBSMon 設備、能源計量與環境數據，建立可供 AI 學習的歷史資料集。
模型學習
以機器學習建立能耗與設備行為模型，識別浪費模式與優化空間。
預測控制
結合天氣、人流與電價預測需求，提前調度空調與設備負荷。
自動優化
在舒適與安全門檻內自動調節運行參數，持續逼近最佳能效。
碳優化報告
輸出節能與碳排減量的可審計報告，支援 ESG 與淨零披露。
方案包含的能力
AI 能源優化
以機器學習持續優化空調、照明與機電設備的運行策略。
預測式控制
依預測需求提前調度設備，避免尖峰負荷與能源浪費。
碳排可視化
將能源數據換算為碳排放，量化減碳成效。
持續改善迴圈
以成效回饋不斷重訓模型，形成自我優化的持續迴圈。
部署模式