- Přehledy IS
- APS (21)
- BPM - procesní řízení (21)
- Cloud computing (IaaS) (7)
- Cloud computing (SaaS) (25)
- CRM (48)
- DMS/ECM - správa dokumentů (17)
- EAM (15)
- Ekonomické systémy (66)
- ERP (84)
- HRM (27)
- ITSM (5)
- MES (31)
- Řízení výroby (45)
- WMS (23)
- Dodavatelé IT služeb a řešení
- Datová centra (24)
- Dodavatelé CAD/CAM/PLM/BIM... (39)
- Dodavatelé CRM (35)
- Dodavatelé DW-BI (50)
- Dodavatelé ERP (72)
- Informační bezpečnost (33)
- IT řešení pro logistiku (44)
- IT řešení pro stavebnictví (23)
- Řešení pro veřejný a státní sektor (26)

















Jak uřídit IT projekt a nezbláznit se
Užitečné tipy a nástroje pro řešení problémů řízení inovací a vývoje produktů...
Industry 4.0 Průmysl 4.0
Jaký vliv bude mít čtvrtá průmyslová revoluce na výrobu a výrobní firmy?
VR – virtuální realita
Praktické využití virtuální reality ve službách i podnikových aplikacích.
Příručka úspěšného IT manažera
Dnes je řada IT manažerů opomíjena. Úspěšní bývají brouci Pytlíci a Ferdové...
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.


Formulář pro přidání akce