空調管理クラウド

導入の仕方

フィールド層が測った値は、ビルOS層に集まり、アプリケーション層で見られるようになります。アプリケーション層の運転指示は、ビルOS層を通ってフィールド層に戻ります。

1. アプリケーション層打ち手を選ぶ空調管理クラウドで動かす
2. データ指示
3. ビルOS層集めて、指示を返す運転の記録を受け、設定の指示を返す
4. データ指示
5. フィールド層測って、動かす空調設備、計量

使う技術

技術一覧と同じ Layer.1 から Layer.9 です。上の Layer ほど建物そのもの、下の Layer ほど運転や設計です。

1. Layer.1建築・外皮空調管理クラウドでは使っていません
2. Layer.2設備機器空調管理クラウドでは使っていません
3. Layer.3センシング・計測
   • 室内環境センサー（温湿度・CO2・照度）
   • 人流・在室検知（AIカメラ・人感）
   • 電力・熱量計測
4. Layer.4通信・プロトコル
   • エッジゲートウェイ・後付けIoT
   • クラウド接続・API公開
   • BACnet・オープンプロトコル連携
5. Layer.5データ基盤・ビルOS
   • セマンティックデータモデル（Brick・Haystack・223P）
   • ビルOS（建物データ連携基盤）
6. Layer.6分析・予測AI
   • 負荷・需要予測
   • 異常検知・故障診断（FDD）
   • エネルギー分析・ベンチマーキング
7. Layer.7制御・最適化
   • 空調の自動最適制御（クラウド・AI）
   • 熱源最適制御（台数・送水温度）
8. Layer.8エネルギー供給・エリア連携空調管理クラウドでは使っていません
9. Layer.9シミュレーション・設計支援
   • 建物エネルギーシミュレーション

関係する取り組み4件

• 既存ビルの空調を設備更新なしで自動最適化する
• 新築ビルのデータ連携要件をビルOS前提で定義する
• 設計値と運用実績の乖離を埋める
• 熱源システムを負荷に合わせて最適運転する

関係する事例21件

• Centre for Interactive Research on Sustainability（CIRS）カナダ・バンクーバー
• PAE Living Building米国・ポートランド
• CIC-Zero Carbon Park香港・九龍
• Quay Quarter Towerオーストラリア・シドニー
• Te Kura Whareニュージーランド・タネアトゥア
• Sustainable Buildings Research Centreオーストラリア・ウロンゴン
• Gillies Hallオーストラリア・フランクストン
• Entopia Building英国・ケンブリッジ
• スタンフォード大学の中央エネルギー施設米国・スタンフォード
• Johnson Controls × Nantum AI（熱源と空調機の統合最適化）グローバル
• セブン-イレブン 48店舗での空調AI制御実証全国
• Chiller Doctor（AIによるチラー故障診断）シンガポール
• 大阪公立大学 ビルOSによるスマートキャンパス実証大阪府
• NTT都市開発 保有5ビルへのAI空調最適制御東京・名古屋・大阪・仙台
• BCA×Microsoft 冷熱源効率の予測パイロットシンガポール
• 竹中セントラルビルサウス（既存ビルのスマート化改修）東京都江東区
• 三菱電機 ZEB関連技術実証棟 SUSTIE神奈川県鎌倉市
• EDGE Olympicオランダ・アムステルダム
• 虎ノ門一丁目東地区 スマートビル化東京都港区
• ビルOS「synapsmart」（東京ポートシティ竹芝の知見）東京都港区
• 東急コミュニティー 技術研修センターNOTIA東京都

ほかの打ち手