観測
高精度センサー配置
必要な計測点を特定し、適切なセンサー配置で現場データを取得します。設置後の較正と検証も実施します。
観測の詳細スマートAI空調制御と空気管理システム
AirTopSenseはセンサーと機械学習を組み合わせ、室内環境とエネルギー運用を客観的に可視化します。導入前後のデータ比較や運用改善の手順を分かりやすく提供します。
システムアーキテクト
佐藤 聡
システムアーキテクト（AI制御）
制御アルゴリズムの設計とセンサー統合を担当。現場データに基づくモデル設計と検証を行い、運用性と安全性に配慮した設計を進めます。
プロジェクトマネージャー
山田 真理
プロジェクトマネージャー（導入支援）
導入計画の立案、現地調査、関係者調整を担当。技術的要件と運用上の制約を整理し、段階的な導入スケジュールを管理します。
データエンジニア
高橋 健
データエンジニア（解析・可視化）
センサーデータの収集・前処理から可視化までを担当。品質管理や異常値処理に関する手順を確立し、運用中のデータ品質を保ちます。
お問い合わせ
導入前の技術確認
AirTopSenseは、導入検討段階で必要となるスペック情報、センサー要件、運用フローの説明を中立的に提供します。費用対効果の算出方法や既存設備との接続要件も解説します。
現場条件に応じた技術的評価やデータサンプルの取得方法について中立的な情報提供を行います。まずは現状の要件をご共有ください。
お問い合わせ測定基準
業務用空調に必要な計測項目と採取頻度の基準を示します。環境基準に準拠した評価方法を採用します。
データ可視化
時間帯別の負荷グラフや室内環境のヒートマップを通じ、問題点を客観的に把握します。
運用改善手順
変更案の影響を段階的に評価するための試験運転計画や検証手順を定義します。
保守と点検
定期点検項目とデータに基づく予防保守の考え方を説明します。
主な機能
AirTopSenseが提供する主な技術要素と機能を説明します。どのように現場データを捉え、情報に変換するかに焦点を当てています。