持続可能な社会を目指すにあたり、省エネは避けては通れない道です。省エネの手法は多岐にわたりますが、その中でも基本になるのは適切な温度管理です。いくらほかの面で調整しても、温度のぶれが大きければ無駄になってしまいます。言い換えると、温度は一定に保たれていればほかのアプローチを取りやすいです。
たとえばオフィスに空調機を設置する場合、従業員が手作業でコントロールするのは負担が大きいでしょう。自動制御が求められており、その基本にもやはり温度管理が欠かせません。一定の数値を超えそうなら前もって運転を行うなど、単純な計測とは一線を画しています。過去のデータの蓄積により、先を見通した運転が行なわれます。
ピーク電力をカットするためにも、このようなリアルタイム性の高い温度管理が必要です。ただし制御自体は機器が行っているとは限らず、別の場所で実施していることもよくあります。コントロールセンターが外部に設けられており、そこに温度の情報が送信されるといった具合です。異常が検知された場合は遠隔でアラートを出すなど、より精度の高い運転が可能になります、機器に制御を任せる場合は、人工知能を活用することが一般的になりました。
人工知能が温度変化を学習しているので、そのパターンに従って効率的に冷房や暖房をかけられます。このように複数のパターンが存在しており、最適なものは場所や目的に変わるのが実情です。それを考慮したうえで導入するスタンスが必須となります。