ご提案概要
設備を接続し水道、電気、空調のエネルギー消費データを収集。可視化分析とインテリジェントスケジューリングでビルの省エネと二酸化炭素排出削減を支援します。
低い改修コスト
低い改修コスト
  • 配線不要の低消費電力センサー
  • プロトコル互換性があり、端末機器の交換不要
  • 長距離伝送で屋内の配線を最小限に
プライベートで安全なAIコンピューティング
プライベートで安全なAIコンピューティング
  • 低遅延のローカルコンピューティングパワー
  • LAN上で実行し、コアデータを非公開に
  • 一度の投資で長期的な利益
使いやすく、メンテナンスが容易
使いやすく、メンテナンスが容易
  • 単一のプラットフォームからすべてのデバイスを管理
  • AI支援による対話形式の操作
  • 複数のプラットフォームと統合するための包括的なデータインターフェース
シナリオと製品
既存ビルの低コスト改修

課題

ビル内の空調・照明・電力計はプロトコルがばらばらでデータが分断され、一元管理に手を付けられない。


Seeed のソリューション

ゲートウェイを 1 台追加し、ビル内の各種プロトコルを共通言語に変換。人はパネルで確認、AI アシスタントは直接呼び出し——既存設備には一切手を加えません。

  • 主要産業プロトコルをゲートウェイ 1 台で全対応
  • 人はパネル、AI は実行——同じ 1 つの画面で
  • 使うほど建物を理解:AI アシスタントが継続的に学習・最適化
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柔軟なネットワーク構築

課題

有線での計測は工事費が高く変更も難しく、配線できない場所がそのまま監視の死角になる。


Seeed のソリューション

LoRaWAN・Wi-Fi・イーサネット・4G など複数の方式で、異なるフロアや分散した部屋の設備データを遠隔収集。複雑な配線は不要で、導入効率を高め、複雑なビル構造にも適応します。

  • 複数デバイスの柔軟なネットワーク構築
  • 長距離通信技術
  • ネットワーク内のデバイス自動検出
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ローカルAI分析

課題

クラウド分析は遅延とコストがかさみ、機密データも外部へ——異常への対応はいつも後手に。


Seeed のソリューション

エッジ AI デバイス(ローカル AI ボックスなど)を配置し、エネルギー異常検知や設備運転の最適化判断を端末側で完結。応答速度を高め、クラウド依存を減らし、「データの地産地消」を実現します。

  • ローカルでのマルチチャネルAIビデオ分析
  • ローカルLLMデータ統合
  • LLMベースのデバイス管理
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よくあるご質問

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