액스로스 유한회사
Axross Pte Ltd
AI로 산업 시설의 냉난방 공조 시스템을 실시간 최적화하여 에너지 효율을 높이는 솔루션
유료WebIoT
웹사이트 방문하기axross.co
사이킷런와(과) 비교하기액스로스 유한회사 대안 모아보기소개
활용 워크플로우
입력
BMS(Building Management System) 시계열 데이터IoT 센서 네트워크(온도, 습도, 압력, CO2)외부 기상 예보 및 실외 환경 데이터 API산업 시설 가동 스케줄 및 생산 부하 정보
액스로스 유한회사
데이터 수집 및 정규화(BMS/IoT 데이터 통합)ML 기반 에너지 수요 및 냉각 부하 예측 엔진 구동Digital Twin 모델을 활용한 HVAC 장비 최적 조합 시뮬레이션실시간 제어 신호(Set-point) 생성 및 피드백 루프 실행
출력
최적화된 HVAC 설비 가동 시퀀싱 및 제어 명령에너지 절감 성과 및 ESG 탄소 배출량 대시보드장비 이상 징후 감지 및 예방 정비(Predictive Maintenance) 리포트
정밀 환경 제어 모드
반도체 클린룸이나 데이터센터 등 미세한 온도/습도 유지가 필수적인 시설을 위한 고정밀 안정화 경로
에너지 극대화 절감 모드
생산 부하가 적은 시간대에 냉동기 및 펌프의 가동 대수를 최적으로 줄여 에너지 소비를 최소화하는 경로
핵심 차별점: 기존 하드웨어 교체 없이 BMS 데이터와 머신러닝 제어 계층을 결합하여 실시간으로 HVAC 효율을 최대 30%까지 개선하는 소프트웨어 정의 최적화 기술
주요 기능
- BMS 및 IoT 데이터 통합 실시간 분석
- ML 기반 냉각 부하 및 에너지 수요 예측
- HVAC 장비 시퀀싱 자동 최적화
- 클린룸 입자 수 등 산업 특수 지표 제어
- 예방 정비를 위한 설비 상태 모니터링
장점 & 단점
웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다
장점
- 기존 공조 설비를 교체할 필요 없이 소프트웨어 계층의 통합만으로 에너지 소비량을 약 15~25% 절감할 수 있어 투자 회수 기간(ROI)이 짧습니다. 특히 머신러닝 알고리즘이 온도와 습도뿐만 아니라 산업 현장의 특수 지표인 클린룸 입자 수까지 고려하여 제어하므로 생산 품질 유지에 유리합니다. 또한 IoT 센서를 통해 수집된 실시간 데이터와 기상 예보를 결합한 수요 예측 엔진의 정확도가 높아 선제적인 에너지 관리가 가능합니다.
- 운영비용 40% 절감
단점
- AI 엔진이 해당 시설의 고유한 운영 패턴을 학습하여 최적의 제어 성능을 내기까지 수개월의 데이터 축적 기간이 필요할 수 있습니다. 폐쇄적인 프로토콜을 사용하는 일부 구형 BMS와 연동할 경우 초기 시스템 통합 과정에서 기술적인 난이도가 높아지거나 별도의 게이트웨이 설치 비용이 발생할 수 있다는 점이 한계로 꼽힙니다. 또한 해외 대규모 솔루션 대비 국내외 실무 운영 사례나 사용자 커뮤니티의 정보가 아직은 제한적입니다.
가격 정보
유료시작 가격: 별도 문의 (데모 요청 필요)
Axross는 제조업체를 위한 AI 기반 HVAC(냉난방공조) 제어 시스템을 제공하여 에너지 효율을 높입니다. 가격은 월 $49부터 시작하며, 기업용 플랜 및 대량 할인에 대해서는 별도 문의가 필요합니다. 실시간 에너지 소비 모니터링과 예측 유지보수 기능을 통해 운영 비용을 절감할 수 있습니다.
정보 확인일:
활용 사례
- 산업용 클린룸 및 공장 에너지 비용 절감
- 상업용 빌딩의 ESG 탄소 배출 목표 달성
- 설비 가동 데이터 기반 예방 정비 자동화
- 스마트 빌딩 에너지 관리 시스템 구축
대상 사용자
산업 시설 및 공장 관리자상업용 빌딩 운영 전문가ESG 및 에너지 효율 담당자제조업체 운영팀
연동 서비스
BMS (Building Management Systems)SCADA 시스템IoT 센서 네트워크기존 HVAC 제어 하드웨어
태그
데이터 분석엔터프라이즈클라우드
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