コンセプト図:夜間の複数の商業施設の屋上から電力データが上空のデータ層へ集まる様子
コンセプト図 — 実際の顧客・拠点・設備ではありません

エネルギー管理システム · 公開紹介

KiWiAIEMS

エネルギーデータを実行可能な管理判断へ

KiWi AI-EMS は分散した拠点の電力データと現場設備の管理をつなぎ、電力使用の可視化と管理改善から、データによる省エネ成果の検証までを支援します。

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機能範囲

4つの中核機能テーマ

以下は製品の機能範囲と方向性です。利用可能な範囲は各拠点の導入状況、設備、検証結果によります。

  1. EMS·01

    複数拠点の電力可視化

    拠点単位の電力データを集約し、運転パターンを比較・確認します。

  2. EMS·02

    計測データに基づく判断

    データ収集と検証、異常の確認、エネルギーレポート。更新頻度は拠点の計測・通信条件によるもので、すべてがリアルタイムではありません。

  3. EMS·03

    現場設備の管理と連携

    対応済み・設置済み・調整済みの設備のみが対象です。テレメトリと分析は制御権限とは別です。

  4. EMS·04

    測定可能な改善

    ベースラインを設定し、データでエネルギー管理の成果を検証します。省エネの保証はありません。

拠点概要(イメージ)デモ
  • 拠点 A · 小売パターン確認中
  • 拠点 B · オフィスベースライン設定中
  • 拠点 C · 小売異常の確認待ち

数値と状態はすべて架空です

画面コンセプト図 — リアルタイムデータではありません
技術アプローチ

エッジからクラウドへのデータパイプライン

拠点データが管理判断になるまでを一般的な概念で示します。

  1. 01

    拠点のメーターと設備

    既存または追加の計測点から電力データを取得します。

  2. 02

    エッジでのデータ収集

    拠点側でデータを集約・整理します。

  3. 03

    クラウド分析

    比較・検証し、管理レポートを作成します。

  4. 04

    人による確認/別途承認された連携

    判断は人が確認し、設備連携には別途承認が必要です。

データの流れは指令や制御権限を意味しません。稼働範囲はプロジェクトの連携と検証によります。

コンセプト図:エッジノードから階層化されたクラウド構造へ送られるデータの流れ
コンセプト図 — 実際の顧客・拠点・設備ではありません
コンセプト図:太陽光パネル、蓄電池、空調設備、商業ビルの負荷が中央ノードにつながる様子
コンセプト図 — 実際の顧客・拠点・設備ではありません
発展的な方向性

拠点条件に応じて評価・検証する発展的な連携

これらはすべての利用者が使えるものではなく、個別の評価と検証が必要です。

  • 負荷・太陽光予測
  • 蓄電池スケジューリング
  • 空調運転の最適化
  • ピーク需要管理

前提条件

  • 設備の互換性と設置状況
  • データ品質
  • モデル検証
  • 制御の承認
適用シーン

評価可能な適用シーン

  • 小売・チェーン店舗

    複数店舗の電力比較と管理確認の適用シーン。

  • 商業オフィス

    建物の電力パターンとベースライン確認の適用シーン。

  • 工場・産業拠点

    設備とプロセスに応じた適用性の評価が必要です。

導入の流れ

4つの導入ステージ

期間は拠点条件によって異なり、固定のスケジュールはありません。

  1. 01

    ニーズと範囲

    管理目標と対象拠点を確認します。

  2. 02

    設備・データ評価

    計測点、設備、データ品質を確認します。

  3. 03

    連携と検証

    データを接続し、正確性を検証します。

  4. 04

    承認後の稼働と振り返り

    承認後に稼働し、成果を定期的に確認します。

アクセス

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