我們的服務解決了商業樓宇冷卻水廠效率低的問題。大多數站點都有 BMS，但缺乏智能的動態控制策略，導致能源浪費和高成本。Exergenics 支持辦公室、醫院、機場、大學、區域冷卻、資料中心和酒店的建築業主、設施經理和空調服務供應商。機器學習引擎與任何現有 BMS 集成，提供自訂控制策略建議，以提高能源效率、降低峰值需求並延長設備使用壽命。此解決方案不需要新的硬體、訓練或營運中斷。部署快速輕鬆，具有經過驗證的節省和詳細的效能報告。透過持續調試和系統調整，客戶可以從更低的能源費用、快速投資報酬率以及長期最佳化中受益。這是一種可持續、智能的方式，充分利用建築現有基礎設施，而不會增加複雜性。
我們的機器學習引擎模擬無數效能場景，為每個獨特的冷卻水廠建立最佳化的控制策略，從而提高能源效率，而無需額外硬件或人力密集的手動調整。
輕鬆與任何現有的 BMS 或 BAS 集成，無需新設備、培訓或供應商鎖定。最佳化的控制策略以即可部署的格式提供，以便快速、低中斷的實作。
該平台包括具有經過驗證的節能，ROI，IRR 和回報期的財務報告。典型的結果包括節省 5— 35% 的能源和 10-15% 的峰值需求降低，快速提供可衡量的價值。
透過可選的季度或年度策略更新，維持長期系統效能。我們的平台可進行持續調整，確保您的冷卻水廠隨著時間的推移情況而保持最佳化。
此解決方案的一般設定時間僅為一個月，專為簡單而快速而設計。無需黑盒，無需訓練，也不需要對您的操作或團隊進行更改。只需更有效地使用現場上存在的內容。
擁有 70,240 個座位，這是美國最昂貴的體育場，Exergenics 提高了冷卻水廠效率 7.2％，模擬了 98 TCO₂E 的排放量減少。
總部位於昆士蘭的醫院使用 Exergenics 的人工智能驅動策略，提高了 6.8% 的冷卻廠效率。該解決方案減少了能源使用量，每年節省 58,200 美元，而不會干擾操作或患者的舒適度。
澳大利亞酒店和賭場有 658 間客房，減少了冷水廠的能源使用量 12.3%，每年節省了 105,160 美元和 561 兆二氧化碳。5,600 TR 系統在沒有硬件更改的情況下進行了優化。策略於 2022 年 6 月部署，M&V 於 2023 年 6 月完成。
加州一所大學通過自動化優化，冷水廠的性能提高了 11.8%。利用即時資料，系統減少能源使用，每年節省 43,000 美元，無需新硬體。
雪梨佔地 51,034 平方米的辦公室，降低了 10.4% 的冷水廠能源使用量。2,126 台鐵系統現在每年節省 23,680 美元和 118.4 TCO₂，無需新硬件即可實現。最佳化已於 2023 年 3 月開始，最終測量和驗證是去年 2024 年 3 月。