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。
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空調與照明依固定時間表運行，未能動態優化
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歷史能源數據電量龐大，卻難以轉化為行動
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尖峰負荷與能源浪費難以預測及提前避免
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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
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空調主機與冷凍系統能耗
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照明回路用電與佔用率
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機電設備負載與運行模式
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室內環境與舒適度參數
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外部天氣與溫度預報數據
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碳排放估算與減量成效
端到端工作流程
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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