АЙКЬЮНЕРДЖИ

Повышение энергетической эффективности и необходимость ресурсосбережения являются актуальными проблемами во всех странах мира. Для достижения этих целей в коммерческих и жилых зданиях применяются решения автоматизации, которые дороги и сложны в использовании. В построенных зданиях необходимы простые в установке, относительно дешевые и практичные решения. Система «Айкьюнерджи» не требует значительных капиталовложений: в базовой комплектации не предполагается глубокой, дорогостоящей интеграции и автоматического управления. Экономия достигается за счет простой автоматизации, а также формирования рекомендаций по управлению энергопотреблением для обслуживающего здание персонала и контроля выполнения соответствующих действий. В дальнейшем модель используется для управления и постоянно улучшается с учетом поступающих новых данных, производится обучение системы на «оптимальном» сценарии управления с учетом сведений кросс-объектной базы данных, осуществляется мониторинг и классификация отклонений и разрабатываются действенные рекомендации пользователям. Инновационность подхода заключается в применении методов машинного обучения и собственном программном обеспечении. Для производства системы IQnergy используется разработанное компанией программное обеспечение и ноу-хау в части алгоритмов машинного обучения. Основная цель проекта – разработать массовый продукт: системы управления зданием и энергосбережения, применимые в большинстве коммерческих и жилых зданий.

«Айкьюнерджи» – инновационная система мониторинга и контроля затрат на энергию и микроклимат в коммерческих и муниципальных зданиях с минимальными сроками внедрения. Компания IQnergy превосходит конкурентов за счет минимальных сроков внедрения (1-2 дня), сервисной модели продаж (не требует капитальных затрат) и экономии расходов на электроэнергию (10-30%). Клиентам компания предлагает постоянную модернизацию и эксплуатацию системы на весь срок установки и круглосуточную техническую поддержку. Преимущества IQnergy достигаются за счет собственных разработанных технологий: алгоритмов машинного обучения, технологии производства системы и ее составных частей, архитектуры программного обеспечения.