Dynamic Energy. Платформа для мониторинга и оптимизации энергопотребления.
Разработана платформа с ИИ-алгоритмами для непрерывной оптимизации отопления, охлаждения и вентиляции в зданиях на основе данных датчиков и внешних источников.
Задача
Владельцам недвижимости требовалось снизить затраты на электроэнергию, отопление и охлаждение в условиях нестабильных тарифов и сложности ручного управления.
Решение
Создана система, которая собирает данные с датчиков внутри здания и метеорологические сведения, после чего алгоритм ИИ каждые несколько минут корректирует параметры HVAC. Все показатели выводятся на панели мониторинга с возможностью фильтрации и анализа.
Результат
Реализован функционал отображения текущих и исторических данных датчиков, карт этажей, графиков потребления и ИИ-прогнозов по энергии, затратам и температуре.
2 место в категории Промышленное предприятие → Администрирование серверов
Похожие кейсы
Сайт Bronitex с 3D-моделями перчаток и админкой на JMix
Разработали корпоративный сайт с 3D-моделями перчаток и административной панелью для производителя Bronitex.
REFIRE: Разработка международного сайта для производителя водородных двигателей
Разработали международный сайт для производителя водородных двигателей REFIRE: запустили за 7 месяцев, и теперь компания представлена на целевых рынках Европы и Северной Америки.
Сайт RnD-Центра НЛМК с виртуальным туром по лаборатории
Разработали сайт RnD-Центра НЛМК с виртуальным туром по лаборатории микроструктурного анализа, чтобы привлечь партнеров и исследователей.
Промосайт микрофонов Tula с интерактивной 3D-моделью
Разработали промо-сайт для бренда микрофонов Tula с интерактивной 3D-моделью и оптимизированным фронтендом.
RedFab — MES система и ПАК для промышленных 3D-принтеров
Разработали интерфейс управления и MES-систему для промышленных 3D-принтеров RedFab, адаптированные под работу в перчатках и вертикальные экраны.
Модернизация SCADA и разработка прошивки для промышленной безопасности
Разработали прошивку, модернизировали SCADA и создали конфигуратор приборов для промышленной автоматизации: скорость настройки выросла в 3–5 раз, реакция на события — на 40%.