- Přehledy IS
- APS (20)
- BPM - procesní řízení (23)
- Cloud computing (IaaS) (10)
- Cloud computing (SaaS) (32)
- CRM (51)
- DMS/ECM - správa dokumentů (20)
- EAM (17)
- Ekonomické systémy (68)
- ERP (76)
- HRM (28)
- ITSM (6)
- MES (32)
- Řízení výroby (36)
- WMS (29)
- Dodavatelé IT služeb a řešení
- Datová centra (25)
- Dodavatelé CAD/CAM/PLM/BIM... (38)
- Dodavatelé CRM (38)
- Dodavatelé DW-BI (50)
- Dodavatelé ERP (69)
- Informační bezpečnost (50)
- IT řešení pro logistiku (45)
- IT řešení pro stavebnictví (26)
- Řešení pro veřejný a státní sektor (27)
ERP systémy
CRM systémy
Plánování a řízení výroby
AI a Business Intelligence
DMS/ECM - Správa dokumentů
HRM/HCM - Řízení lidských zdrojů
EAM/CMMS - Správa majetku a údržby
Účetní a ekonomické systémy
ITSM (ITIL) - Řízení IT
Cloud a virtualizace IT
IT Security
Logistika, řízení skladů, WMS
IT právo
GIS - geografické informační systémy
Projektové řízení
Trendy ICT
E-commerce B2B/B2C
CAD/CAM/CAE/PLM/3D tisk![]() | Přihlaste se k odběru zpravodaje SystemNEWS na LinkedIn, který každý týden přináší výběr článků z oblasti podnikové informatiky | |
| ||
Internet věcí i strojové učení pomáhají v praxi s úsporami energií
Stále více firem v Česku doplácí na zdražování energií. Rostoucí účty jsou rizikem pro mnoho podnikatelů, pro které mohou znamenat fatální nebezpečí. Kromě vládního zastropování cen energií pomáhá k nezbytným úsporám racionální přístup. Ještě lépe než svetry se pak v současnosti hodí technologické vychytávky, které společnostem zajistí efektivní řízení energetického managementu.

„Vnímáme aktuální požadavky klientů směřující k okamžitým řešením s cílem úspor na energiích. Zpravidla však pro takového opatření není dostatek dat a podkladů pro kvalifikované závěry. Za největší potenciál pro snížení spotřeby energií v budovách považujeme zejména správné nastavení provozu všech energeticky náročných technologií, pravidelné vyhodnocování spotřeby a následné řešení možné optimalizace, ale také případné využití moderních IoT technologií,“ říká Jaroslav Vaněk, ředitel OKIN FACILITY CZ.
I když se díky energetickému managementu dají ušetřit významné finanční prostředky, je nutné mít reálná očekávání. „Představa, že přijde Chuck Norris a od zítra klient ušetří 50 % nákladů na energie není příliš reálná. Posloupnost měřit – analyzovat - optimalizovat má svou logiku, kterou zatím neumíme zkrátit. Co měříme, můžeme řídit. I když často nemáme okamžitá zázračná řešení, je prospěšné, aby klienti začali měřit. Čím dříve začnou, tím dříve budou v budoucnu šetřit. Naše řešení postavené na IoT a prostředí umožňující vizualizace a reporting měřených parametrů je připravené na využití v téměř jakémkoli prostředí ať výrobních, administrativních nebo síťových objektů,“ dodává Vaněk.

Úspory přijdou vhod zejména průmyslovým společnostem, nicméně mají přínos téměř pro všechny byznysové hráče. „Největší příležitost k úsporám v oblasti energií spatřujeme zejména v průmyslovém sektoru nebo v odvětvích, která se neobejdou bez energeticky náročných výrobních technologií. Jedná se např. o ocelárny, sklárny či strojírenský a chemický průmysl obecně. Nelze opomenout ani menší a střední výrobní závody, rozrůstající se logistické parky i větší administrativní budovy,“ podotýká Vaněk a říká, že najít úspory může být díky energetickému managementu poměrně jednoduché. „U jedné firmy vyrábějící součástky jsme pomohli s optimalizací chodu výroby, a tak ušetřila na energiích. Nainstalovali jsme čidla, která zjistila, že přes noc běží kompresory, když se nic nevyrábí. Vedení o tom nevědělo. Nechtěný noční chod zrušilo a ušetřilo stovky tisíc korun,“ uvádí příklad z praxe Václav Trávník z OKIN FACILITY.
Za úsporami energií stojí sofistikovaný přístup, který se procesně skládá z několika fází. „Nejdříve se vždy zaměříme na analýzu celkového rozsahu energetického procesu dané společnosti a revizi energeticky náročných technologií. Pak následují analýzy jejich dodavatelů energií, výstupů z realizovaných energetických projektů a následně přijatých opatření. Na základě této hlubší analýzy dodáme konkrétnímu klientovi na míru šitý návrh optimalizace,“ přibližuje Vaněk.

K inovativním náhledům na energie výrazně přispívá i strojové učení. „Machine learning skýtá mnoho budoucích příležitostí a výzev. Konkrétním příkladem může být nabídka instalace různých bezdrátových typů senzorů pro dálkové řízení kvality výrobního či pracovního prostředí, monitoring spotřeby různých energetických médií a v neposlední řadě profesionální software zobrazující dashboard i detailní analýzu výstupů ze sledovaných dat,“ uzavírá Vaněk.

| Po | Út | St | Čt | Pá | So | Ne |
| 1 | 2 | |||||
| 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
| 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
| 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 |
| 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 7.11. | CONTROLLING A BI PRAKTICKY - Webové GIST Aplikace pro... |
| 11.11. | Umělá inteligence v IT infrastruktuře 2025 |
Formulář pro přidání akce
| 13.11. | Update Conference Prague 2025 |

















