省エネ支援・伴走の取り組み分野
| 施設の用途 |
| ①製造・生産施設。セントラル方式「冷・温熱源機」を持つ発熱負荷の大きなクリーンルーム等の工場やそのうちの一部工程等
多くは半導体や電子部品、機械部品などの製造施設になるかと思いますが、製薬や食品関係の製造工場にも適合性がある可能性は高いと思います。 |
| ②大規模な商業施設や医療施設。建物ごとに独立した熱源機を有する大型の建物 |
| これらに、省エネ（CO2排出の削減）支援となる技術アイデアを施設ごとに検討して、ソリューション提案します。特定の形が決まった製品の販売は致しません。 |
特に実績のある特長
これまで実現して成果を出してきている「特徴的な強み」は以下の通りです。
過去の省エネ実績 受賞経歴（特許を含む） も併せてご参照ください。
| ①すべての省エネ提案は、現在必要とされる「空調等の求める品質」を維持している前提です。
|
| ②ＩｏＴ（モノのインターネット）とＡＩ（自律的な制御＝人の英知をより良く実現）の活用
往々にしてＩｏＴ技術による「エネルギー消費の見える化」は実現できますが、それを遥かに超える、大半を自動化する技術を提供します。例えば既存施設における共通の課題、つまり負荷が最大の時以外には冷え過ぎ・温め過ぎになりがちな「自動制御の手法」に対して、改善用制御盤を後付けする方法により「人が考えて行える運用の限界に近い制御技術」を人よりも確実かつ連続的に実施します。 これはいわば「人の経験知識のあるロボット」的な技術です。（ビッグデータの解析に基き最適解を予測するＡＩ技術とは異なりますが、それらは補完しあうものです。） |
| ③負荷の熱量は従前と同じままで変えられない・・とは限らない。その点にも切り込みます。
提案検討の段階で、「バリューエンジニアリング」的なアプローチを進め、「そこで真に必要としている」空調や冷却・加熱の制御スペックにも切り込んでお客様と一緒に考えます。これまで顧客側の生産工程において以前とは異なる制御の判断基準を設け、既存設備を入れ替えることもなく課題を解決に至った成功体験・事例もあります。 |
| ④性能や成果の「見える化」にかかる費用は省エネ投資の中で回収する
どれほど完全な自動化つまり自律化をしても、その成果が数値で把握できないと他者の認知は得られません。ところがエネルギー消費実態の「見える仕組み（BEMS）」が現在は無いことも特に生産系の空調設備では多いため、省エネ制御の改善と同時期に整備します。 「過剰なエネルギー消費を減らし実際に金額の言える成果を出すまで」実現して来た、実績に基く内容です。 |