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EkkoSense 資料中心AI管理系統
EkkoSense 資料中心 AI 管理系統 從感測到預測，為您的資料中心打造智慧中樞。
想像您的人體是一個「資料中心」：
Critical Things 是您的「感覺神經」- 感受到溫度、濕度、氣流與能耗等即時訊號。
EkkoSoft Critical 是您的「大腦」- 即時分析這些數據，判斷當下的健康狀況，並提供 AI 優化建議。
EkkoSim 則是您的「預測模型」- 模擬如果調整配置、改變冷卻策略或升級設備，未來的能效與穩定度會如何變化。
三者搭配起來，構成一個以 智慧監測 × AI 決策 × 模擬預測 為核心的完整循環，
讓資料中心在當下運行更穩定，也為未來設計更高效能的永續藍圖。
EkkoSim｜模擬規劃、預測
– 設計未來，預測效益。
EkkoSim 是 EkkoSense 的模擬與規劃工具，讓資料中心團隊能在改造或擴建前，就先預測「如果這樣設計、冷卻策略或設備調整後，效能會變成什麼樣」，亦可將它理解為模擬與規劃層（Planning Layer）。
它就像資料中心的「預測模型」，透過虛擬場景模擬，幫助企業在投資前確認最佳能效與風險平衡。
EkkoSim 與 EkkoSoft Critical 無縫連接，可導入實際運行數據，確保模擬結果貼近真實環境，讓預測更準確、更具決策價值。
應用場景
EkkoSim 特別適合：
資料中心新建規劃階段：在設計前模擬不同氣流配置、設備選型與冷卻策略的效能差異。
改造與擴容專案：預測新設備或機櫃佈局對現有氣流、能耗與溫度分佈的影響。
節能方案驗證：在實際調整前，先模擬不同方案下的 PUE 改善幅度。
長期營運策略：評估未來 IT 負載成長下的能效與散熱風險。
以上列舉的是常見的使用情境，實際應用遠不止於此。
只要您希望 在改變之前就看見結果、以數據預測投資效益，請與我們諮詢，我們將協助您運用 EkkoSim 建構最可靠的資料中心模擬環境。
優點
高精度模擬： 將實際運行數據轉化為虛擬模型，使預測結果貼近真實情境。
風險預先掌握： 在實際調整前即能辨識潛在過熱區、冷卻瓶頸與能源浪費。
決策量化依據： 以數據呈現不同方案下的能效改善與投資回收期。
雙向整合循環： 與 EkkoSoft Critical 共享數據，形成模擬與實際運行的持續優化迴圈。
前瞻永續規劃： 協助企業以科學化預測，規劃更節能、更具彈性的未來資料中心。
EkkoSoft Critical｜AI分析即時監控
– 理解現在，優化運行 。
EkkoSoft Critical 是 EkkoSense 的核心 SaaS 平台，也是資料中心智慧管理的大腦，亦可將它理解為管理與分析層（Operations Layer）。
它整合 AI、機器學習與數位孿生技術，將 Critical Things 收集的現場數據轉化為即時洞察，協助營運團隊優化冷卻配置、提升能源效率、並自動生成 ESG 報告。
透過可視化介面與 AI 建議引擎，EkkoSoft Critical 不僅讓資料中心運行更穩定，也讓管理決策更具前瞻性。
應用場景
EkkoSoft Critical 適用於所有正在運行的資料中心與機房環境，從企業自有機房到雲端服務商都能即時導入，常見應用包括：
即時冷卻優化：AI 自動辨識過冷或過熱區域，動態建議調整風量與冷卻設定。
能源效率提升：追蹤 PUE、CUE、WUE 等指標，持續降低能耗與碳排。
容量與空間管理：預測機櫃可用電力、散熱負載與機房擴充餘裕。
ESG 報告自動化：快速生成 ISO 30134、GRI、SASB、TCFD 等架構下的永續指標報告。
跨場域整合監控：集中管理多個資料中心，提升營運透明度。
以上列舉的是常見的使用情境，實際應用遠不止於此。
只要您有 優化冷卻效率或生成合規 ESG 報告的需求，卻不確定從何開始，請與我們聯繫，我們將協助您評估與導入最合適的 AI 平台方案。
優點
即時可視化： 透過三維數位孿生，清晰掌握每個機櫃與冷卻氣流的即時狀態。
AI 智慧引擎： 內建 Cooling Advisor，主動提供節能建議與運行優化策略。
永續報告自動化： 以 AAA（Automated, Accurate, Auditable）框架生成精準且可稽核的 ESG 指標。
彈性雲端架構： 可跨場域擴充，支援多資料中心集中管理。
完整整合能力： 與 Critical Things 感測層及 EkkoSim 模擬層協同運作，構建全方位智慧資料中心。
Critical Things｜感測數據
– 看見現場的真實脈動。
Critical Things 是 EkkoSense 的無線 IoT 感測器系列，是整個智慧資料中心的「感覺神經」，您亦可以將它理解為感測層（Sensing Layer）。
它負責蒐集最即時、最關鍵的環境數據——溫度、濕度、冷卻負荷與氣流變化——讓您不再依賴零散監控點，而是以高密度資料描繪出完整熱場。
這些感測數據是 EkkoSoft Critical（AI 分析平台）進行智慧決策的基礎，也可支援 EkkoSim 的模擬預測，使後續的冷卻優化與永續報告更精準可靠。
應用場景
Critical Things 廣泛應用於資料中心、電信機房、邊緣機櫃與能源機電間，特別適合需要即時掌握溫度、濕度與氣流變化的場域，例如：
資料中心冷卻管理：在機櫃層級監測溫度梯度，辨識過熱區與冷氣流分佈不均。
電力與能源設備監控：追蹤 UPS、電池櫃、空調系統等設備的環境變化。
ESG 數據收集：建立可稽核的碳排與能源效率基線。
新建或改造工程驗證：在專案期間佈署感測器，作為改造前後能效對照。
以上列舉的是常見的使用情境，實際應用遠不止於此。
只要您需要 即時、精準的環境數據，卻不確定應如何部署與整合，請隨時與我們諮詢，我們將協助您找到最合適的感測解決方案。
優點
- 快速部署、低干擾： 無線感測設計，安裝靈活，不需額外布線即可即時投入監測。
- 高密度、高精度： 以傳統監測點數十倍的感測覆蓋率，描繪更細緻的熱力分佈。
- 可稽核數據基礎： 所有環境數據皆可追溯，支援後端 AI 分析與 ESG 報告合規。
- 完整產品線： 與 EkkoSoft Critical、EkkoSim 平台無縫整合，形成從「感測到決策」的一體化架構。
案例1 - Virgin Media O2
AI 驅動的冷卻節能與永續策略英國電信巨擘 Virgin Media O2 結合了英國最大、最可靠的行動網路（覆蓋 99% 的全國人口 ）與完全千兆 (fully gigabit) 的寬頻網路 。隨 5G 與寬頻升級，其資料中心負載劇增，而能源成本高漲、碳中和承諾在 2040 年前達成 ，迫使企業尋求更高效的冷卻與電力管理方式。 Virgin Media O2 採用 EkkoSense 的 AI 驅動優化軟體 EkkoSoft Critical ，並搭配 IoT 無線感測器 在 20 個關鍵數據中心 導入即時監控與機器學習分析，並在短短六個月內完成冷卻優化 。系統透過 Gaming-class 3D 視覺化與數位孿生 (Digital Twin) 技術 ，讓營運團隊快速辨識異常並執行熱風險排除 。
成果相當突出：20 個目標站點的冷卻能源平均節省 15% ，年度節省超過 100 萬英鎊 ，減碳 760 噸 CO₂ (Scope 2 核算)。此外，透過 AI 驅動的 Cooling Advisor 嵌入式顧問工具 ，確保數據中心持續優化 ，使能源管理從「人工調整」轉為「數據決策」。此案展示了大型電信商如何以軟體驅動方式在既有基礎設施上快速達成節能與永續目標，成為英國資料中心節能轉型的指標案例。」
案例2 - Telehouse
領先同業的碳排減量典範Telehouse 為世界領先的安全、彈性且電信中立的資料中心營運商，隸屬日本 KDDI 集團 ，在全球 45 個據點對客戶維持 99.999% 的正常運行時間服務級別協議 。其倫敦 Docklands 園區是歐洲連線業者最密集的資料中心生態系統 。隨 AI 與雲端需求飆升，Telehouse 需同時滿足高可靠度與企業 Net Zero 承諾 。在 CBRE 協助下 ，導入 EkkoSoft Critical AI 平台與無線感測方案。該專案在 Telehouse North（最老的設施，1990 年啟用）啟動 ，並已部署至 West、East、North Two ，South 站點部署在即 。
系統以 3D 熱分佈可視化 結合機器學習 ，協助營運團隊即時監測數千個冷卻點 ，微調風扇轉速、出風口與設定值 。專案在 Telehouse North 實現 15% 的冷卻能源使用量減少 ，在四個站點累計削減了近 750 噸 CO2排放 。此案顯示 AI 導向的冷卻優化可在不中斷營運下提升能效並強化熱穩定性 。此外，該平台內建強大的 ESG 報告功能 ，支援 ISO/IEC 30134 關鍵指標 ，並能自動化對應歐盟 CSRD 與 EED 指令的報告 。此案例之所以具參考價值，在於它證明成熟共置業者亦可在既有大型園區中藉軟體優化實現可量化減碳成效，兼顧可靠度與永續競爭力。」
案例3 - Three UK
以 AI 加速老舊機房節能改造Three UK 隸屬香港長江和記實業集團，為英國主要行動營運商之一，擁有 990 萬客戶 。面對能源價格飆漲與公司為緩解資料中心能源成本而設定的 5% 能源消耗削減目標 ，Three 決定在四座運行超過 20 年的舊型（Legacy）資料中心導入EkkoSense 方案。經 CBRE 建議後 ，採用 EkkoSoft Critical AI 平台與 EkkoAir 無線冷卻負載感測器 ，搭配 IoT 無線感測器 收集數據，每 5 分鐘更新數千個數據點 。AI 平台在不到十週內 完成優化，冷卻節能 200 kW ，超出原預估 196 kW ，達成 12.5% 的冷卻能源削減 。
透過 3D 視覺化介面 ，運維團隊得以掌握各機櫃熱分佈，並實現 OPEX 成本削減 ，預計年度節能費用約為 23.3 萬英鎊 （基於初始合約電價）。更重要的是，項目 ROI 不到 12 個月 ，且所有機櫃皆達到 ASHRAE TC9.9 合規標準 。 Three 並導入 AI 驅動的 Cooling Advisor 嵌入式顧問工具 ，確保節能優化持續進行 。此案例代表電信業在既有機房更新中的最佳實證——證明以 AI 監測結合輕部署 IoT 技術，可在有限時間內顯著降低耗能並支持企業 ESG 目標 。」
案例4 - Africa Data Centres
以 3DCIM 技術推動非洲資料中心邁向國際級雲端營運Africa Data Centres 是泛非科技領導者 Cassava Technologies 的一部分 ，為非洲最大、同時具 電信 (carrier) 與 雲端 (cloud) 中立立場的資料中心網絡 ，據點橫跨南非、肯亞、奈及利亞等地 。為提升營運透明度與競爭力，該公司與 TechAccess、Assetspire 及EkkoSense 合作，部署新世代 3DCIM 解決方案 (3D Data Center Infrastructure Management) 。此方案結合 Assetspire 高度可配置的 SPIRE 資產管理平台 與 EkkoSense 獲獎的 EkkoSoft Critical 3D 視覺化與分析軟體 ，實現單一雲端介面的全域監控 。
導入後，非洲多地資料中心可即時掌握機櫃空間、電力、環境與冷卻表現 ，並透過 Digital Twin 視覺化技術呈現各機房狀態 。 3DCIM 不僅提升操作團隊生產力，也讓維運由被動維修轉向主動分析 。初期部署涵蓋南非、奈及利亞和肯亞的 6 座資料中心 ，已開始顯現冷卻成本降低、碳排減量 和資產準確度 100% 的效益。 Africa Data Centres 由此獲得與超大型 (hyperscale) 競爭者並駕齊驅的運營控制能力 ，並計畫將此平台拓展成 「3DCIM 即服務」模式供其託管客戶使用 。此案展現 EkkoSense 與夥伴如何以 SaaS 與 AI 技術協助新興市場直接跨越傳統 DCIM 限制，達成高精度、低成本、可持續的資料中心營運模式。」
這四個案例分別代表了 電信（Telecommunications）、共置（Colocation）、企業（Enterprise） 及 區域雲端營運商（Regional Cloud Service Provider） 的不同需求面向，共同展現 EkkoSense 在全球資料中心節能與 ESG 數據化領域的實際成效與市場領導地位。
這些企業選擇導入 最先進的 AI 優化軟體，以應對資料中心持續攀升的運算負載，同時邁向永續發展與淨零排放的目標。
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