BIG DATA空調ビッグデータの活用
BIG DATAダイキンの
空調ビッグデータ
空調機を遠隔監視システム（エアネットサービス）に接続することで膨大な運転データ（空調ビッグデータ）を取得可能。データの項目は100以上に及び、室外機の運転電流や運転時間、設定温度など多岐に渡ります。このデータをダイキン独自の技術で分析することにより様々なメリットを得ることができます。
ダイキンエアテクノの
空調ビッグデータ活用による
3つのコンサルティング
蓄積した空調運転データを用いて、エネルギー・保全・設計という３つの視点からコンサルティング（3C）を展開。それにより、省エネ性の高い、安全で快適な空調環境の最適化のご提案が可能になります。
ランニングコスト改善エネルギーコンサル 運転状況の「見える化」で無駄を削減
空調運転データにより、空調機１台ごとの運転状況を把握。運転の無駄を改善し、ランニングコストの削減に貢献します。
中長期の保全対策保全コンサル
機器の稼動時間から、
適切な予防保全の中長期計画を立案
オンラインで、部品ごとの累積稼動時間を抽出。適切な時期に、部品の交換・修理を実施することで、突発故障の防止と保全コストの軽減につながります。
イニシャルコスト低減設計コンサル
機器に対する負荷や使用状況に合わせた、
オンリー1の更新設計をご提案
蓄積した過去の運転データから算出した最適容量の機器に更新することで、イニシャルコストの低減を図ります。
CASE STUDY空調最適化事例
空調ビッグデータの活用により、
効率化と更新費用の削減を実現！
使用状況や熱負荷のピークを分析して、最適な機器の導入をご提案。結果、更新費用の削減につながりました。
| 建物種別 | 研究所 |
|---|---|
| 建物規模 | 地上2階 |
| 対象機器 | ビル用マルチエアコン × 4系統 |
ポイント1系統のムダを改善！
時間帯別の運転状況と負荷を「見える化」したことで、夜間運転している室内機が複数台あり別々の系統で動いていることが分かりました。これらを一つにまとめることで、効率化できました。
ポイント2容量のムダを改善！
機器の定格能力に対し、ピーク時の負荷が49%であったため、最適な容量にすることで、更新費用を削減することができました。
更新後
