โทร 02-746-9500 ขอใบเสนอราคา
AI Energy Management · มาตรฐานอาเซียน

Edge AI ที่ทำงานต่อ แม้เน็ตจะหลุด

GridMind AI ทำนายล่วงหน้า 4 ชั่วโมง ทุก 15 นาที บน Edge — ลดดีเซล 18-40% ในระบบ PV+BESS+Genset — ใช้งานจริงใน 693+ ไซต์ ใน 18 ประเทศ ตั้งแต่ปี 1991

นัด Technical Workshop (ฟรี) ดาวน์โหลด Datasheet
9–13%
คลาดเคลื่อนพยากรณ์โหลด · ไซต์จริง
18-40%
ดีเซลที่ลด
24/7
ทำงานไม่พึ่งเน็ต
4 hr
ทำนายล่วงหน้า
15 min
รอบทำงาน

ตัวเลขดีเซลที่ลดเป็นค่าที่ได้จากการออกแบบระบบ PV+BESS+Genset ไซต์หนึ่งจะได้เท่าไรขึ้นกับโหลด ขนาด PV และแบตเตอรี่ที่ออกแบบไว้ และเดิมเครื่องยนต์เดินมากแค่ไหน ส่วนค่าคลาดเคลื่อนพยากรณ์ด้านบนเป็นค่าที่วัดจากไซต์จริง

ปัญหาในตลาด

3 ปัญหาที่ทุก microgrid เจอในปัจจุบัน

EMS ปัจจุบันยังพลาดทั้ง 3 ด้าน — GridMind AI ถูกออกแบบมาเพื่อแก้ทั้งหมด

Gap 01

ตอบสนอง ไม่ใช่ทำนาย

ไม่มีการทำนายล่วงหน้า ไม่มี dispatch ตาม tariff — ผู้ดูแลต้องตอบสนองตามโหลด แทนที่จะคาดการณ์ ทำให้ TOU peak และ demand charge ไม่ได้รับการจัดการ

Gap 02

ติด Vendor Lock-in

อุปกรณ์ข้ามแบรนด์ (Huawei, Sungrow, BYD, Leonics) สื่อสารกันไม่ได้ — ต้องใช้ app แต่ละ vendor แยกกัน เห็นเฉพาะอุปกรณ์ตัวเอง

Gap 03

ไม่มี Carbon data ที่ตรวจสอบได้

มีข้อมูลพลังงานดิบ แต่ไม่ถูกแปลงเป็น Carbon report ที่ตรวจสอบได้ — ทำ ESG ด้วยมือใน Excel — CBAM ก็เป็นไปไม่ได้

วิธีแก้

4 สิ่งที่ระบบทำให้ไซต์คุณ — ทุก 15 นาที

แต่ละข้อปิดช่องโหว่ที่คุณจ่ายอยู่ทุกวันนี้ — และเสริมกันเป็นวงจรเดียวที่ทำงาน 24/7 แม้ไม่มีเน็ต

01

อินเวอร์เตอร์เดิมของคุณใช้ต่อได้

ไม่ต้องเปลี่ยนอุปกรณ์เพื่อใช้ระบบ — Huawei, Sungrow, BYD, LEONICS หรือแบรนด์อื่นที่มีอยู่ อ่านเข้าเป็นรูปแบบข้อมูลเดียวกัน · เพิ่มรุ่นใหม่คือเพิ่มไฟล์ config ไม่ใช่โปรเจกต์พัฒนา
แก้: Gap 02 · Protocols: Modbus RTU/TCP, CAN, Analog
02

เห็น 4 ชั่วโมงข้างหน้าก่อนที่มันจะมาถึง

โมเดล 2 ตัวขนาน ทำนาย Solar และ Load ล่วงหน้า 4 ชม. ทุก 15 นาที · พยากรณ์โหลดวัดได้ wMAPE 9–13% ที่ไซต์จริง · ทำงานบน Edge ทั้งหมด
แก้: Gap 01 · Runs on: edge controller, no cloud
03

ทุก kWh ถูกเก็บและใช้ในชั่วโมงที่ถูกที่สุด

สั่งจ่ายโดยอิงบิลจริงของ MEA/PEA — TOU, Maximum Demand, Ft และ AFA — แบตเตอรี่และเจนเซ็ตจึงขยับเพื่อลดค่าไฟ ไม่ใช่แค่บาลานซ์กำลัง · Peak shaving, Load shifting และ Capacity firming มาจากการตัดสินใจเดียวกัน
แก้: Gap 01 · ผลลัพธ์: Modbus commands
04

รายงานคาร์บอนพร้อมตอนผู้ตรวจขอ

kWh ที่ไซต์บันทึกอยู่แล้วกลายเป็นตัวเลขคาร์บอนที่ตรวจสอบได้ — ไม่ต้องไล่เก็บข้อมูลใหม่ตอนสิ้นปี · คำนวณด้วยค่าการปล่อยของ TGO และ IEA · พร้อม CBAM และ T-VER สำหรับผู้ส่งออกไป EU
แก้: Gap 03 · มาตรฐาน: TGO/IEA · CBAM · T-VER
CLOSED-LOOP PLATFORM · 15 MIN CYCLEM-01 · HALIntegration layerM-02 · FORECASTPredictive Edge-AIM-04 · CARBONESG / CBAMM-03 · DISPATCHTOU / MD / Ft / AFADataForecastDispatchVerify↻ every 15 min
ผลลัพธ์ 01 · อุปกรณ์ที่คุณมีอยู่

ใช้อินเวอร์เตอร์ที่คุณมีอยู่แล้วต่อได้

ใช้ระบบนี้ไม่ได้แปลว่าต้องซื้ออุปกรณ์ใหม่ทั้งชุด และไม่ผูกการซื้อครั้งหน้าไว้กับเจ้าเดียว · เพิ่มอุปกรณ์ = เพิ่มไฟล์ config ไม่ต้องแก้โค้ด ไม่ต้องตั้งโปรเจกต์ integrate

HuaweiModbus TCPSungrowModbus RTULEONICSModbus RTUBYDCAN busBrand NAny protocolHAL LIBRARY · HARDWARE ABSTRACTION LAYERProtocol translatorRTU / TCP / CAN→ unifiedRegister mapperBrand-specific→ standardDevice profile libraryJSON configper brand/modelNormalized dataUNIFIED DATA BUSStandard format: kW · kWh · SOC% · V · A · Hz · temp — brand-independentPredictive Edge-AIForecast · M-02Tariff + dispatchTOU/MD · M-03Carbon + reportingESG/CBAM · M-04
✓ IEEE 1547-2018 DER interoperability ✓ Modbus RTU / TCP ✓ CAN bus ✓ Analog 4-20 mA ✓ Digital I/O dry contact
ผลลัพธ์ 02 · สิ่งที่เปลี่ยนไปหน้างาน

ตัดสินใจจาก 4 ชั่วโมงข้างหน้า ไม่ใช่ 5 นาทีที่ผ่านมา

ทุก 15 นาที ระบบมองไป 4 ชั่วโมงข้างหน้า แล้วสั่งจ่ายแบตเตอรี่และเจนเซ็ตตามภาพนั้น — อัตโนมัติ ที่หน้างาน ไม่ต้องมีคนเฝ้า

เพราะรู้แดดล่วงหน้า

สตาร์ทเจนน้อยลง ไม่เสียรอบชาร์จเปล่า

  • แบตเตอรี่ชาร์จก่อนเมฆจะมา ไม่ใช่ชาร์จตอนกำลังไฟตกไปแล้ว
  • ไม่สตาร์ทเจนเพื่อรับมือแดดหายแค่สิบนาที
  • ตัดสินใจเรื่องขายไฟ/ลดกำลังก่อนถึงเพดาน ไม่ใช่ตามแก้ทีหลัง
เพราะรู้โหลดล่วงหน้า

กดพีคก่อนที่พีคจะเกิด

  • ค่า Demand Charge มาจากพีคเดียว 15 นาทีต่อเดือน — ระบบกันกำลังแบตเตอรี่ไว้รอล่วงหน้า
  • ไม่ปล่อยแบตทิ้งกับโหลดที่ขึ้นแล้วไม่สำคัญ
  • เวลาเจนต้องทำงาน ก็เดินที่จุดโหลดประหยัด ไม่ใช่สตาร์ทตามสัญชาตญาณ
FORECASTNext 4 hourssolar + loadDECISIONCharge · discharge · holdre-decided every 15 minRESULTDiesel down 18–40%peak shaved · no operator↻ the same loop runs again every 15 minutes
หลักฐานจากของจริง

เน็ตหลุด 6 ชั่วโมงที่ Sabah, Malaysia

EMS แบบ cloud-dependent ที่ติดตั้งคู่ขนาน เทียบกับ GridMind AI บน Edge — ความต่างวัดเป็นลิตรของดีเซลที่ประหยัด

หลักฐาน · เน็ตหลุด 6 ชั่วโมง · Sabah · พฤษภาคม 2568

EMS แบบพึ่ง Cloud

  • AI optimization หยุดทำงาน
  • เสีย 22 รอบ optimization
  • ดีเซลสูญเปล่า 120 ลิตร
  • Dispatch กลับไปทำมือ

GridMind AI · Edge

  • AI ทำงานต่อ 100% ไม่หยุด
  • เสีย 0 รอบ
  • ดีเซลสูญเปล่า 0 ลิตร
  • Dispatch อัตโนมัติเต็มรูปบน Edge

Edge AI ไม่ใช่ feature เสริม — แต่เป็นข้อกำหนดพื้นฐานของพลังงานสะอาดในอาเซียน — ที่ซึ่งเน็ตไม่เสถียร แต่ลูกค้ายังต้องการ optimization 24/7

การใช้งานแบบ On-Grid

ใช้กับระบบ On-Grid ได้ด้วย — ลดค่า TOU และ Maximum Demand คำนวณใหม่ทุก 15 นาที

EMS แบบ rule-based มองไม่เห็นอนาคต จึงหวงแบตเพราะไม่รู้ว่าแดดจะเติมกลับเมื่อไหร่ — GridMind AI ทำนายแดดและโหลดล่วงหน้า จึงกล้าปล่อยแบตสู้พีคเช้า ปล่อยให้แดดเที่ยงเติมกลับฟรี แล้วกดเพดานรับไฟให้เรียบตลอดเย็น ฮาร์ดแวร์เท่าเดิม แต่ได้ค่ามากขึ้นต่อ kWh ของแบต

ตัวอย่างการทำงาน 1 วัน (จำลอง) — การจ่ายไฟของ GridMind

ไซต์ระดับ Linfox · PV 300 kWp · BESS 750 kW / 1,566 kWh · TOU 4.18 / 2.60 บาท/kWh — กลางวันแดดชาร์จแบตถึง 90% แล้วปล่อยสู้พีคเย็นเพื่อกดการรับไฟจากกริดลง ปกป้องค่า Maximum Demand

GridMind AI on-grid dispatch — one simulated dayA 15-minute profile of load, PV, grid import and battery state-of-charge for a Linfox-class on-grid site. Midday PV refills the battery to 90%; the battery then discharges into the evening peak, holding grid import down.TOU PEAK 09:00–22:0002505007501000kWSoC0%50%100%00:0006:0012:0018:0024:00Free midday PV → battery to 90%Battery shaves evening peakPVLoadGrid importBattery SoC

ที่มา: การจำลองราย 15 นาทีจาก Solar Insight Pro (เปิด GridMind) เป็นวันทำงานฟ้าโปร่งตัวแทน — แสดงพฤติกรรมการจ่ายไฟ ไม่ใช่ค่าที่วัดจากไซต์ที่ติดตั้งจริงแห่งใดแห่งหนึ่ง

Dispatch 01

Dynamic Peak Shaving

เพดานรับไฟ ("shave line") คำนวณใหม่ทุก 15 นาทีจากพยากรณ์ช่วงเวลาที่เหลือ ไม่ใช่ค่าคงที่ตั้งไว้ทั้งปี
ผล: เพดานเรียบ ไม่หมดก่อนเวลา
Dispatch 02

Smart TOU Arbitrage

ชาร์จช่วง Off-Peak เฉพาะส่วนที่แผนพรุ่งนี้จะใช้เกินกว่าแดดที่พยากรณ์ไว้ ไม่ใช่ตั้งเวลาชาร์จเต็มแบบไม่ดูอะไร
ผล: ซื้อไฟเท่าที่จำเป็น
Dispatch 03

PV Double-Cycling

ปล่อยแบตสู้พีคเช้าเมื่อพยากรณ์ว่าแดดเที่ยงจะเติมกลับให้ — เปลี่ยนแดดที่ถูกตัดทิ้งให้เป็นเงินที่ประหยัดในช่วงค่าไฟแพง กู้กลับได้มากน้อยขึ้นกับไซต์นั้นๆ คือรูปแบบการใช้ไฟ ขนาด PV เทียบกับโหลด และพื้นที่ว่างในแบตช่วงกลางวัน
ผล: กู้พลังงานที่เคยทิ้งกลับมา
Dispatch 04

Demand Charge Protection

กดเพดานรับไฟให้เรียบเป็นเส้นเดียวตลอด 09:00–22:00 — ปกป้องค่า Maximum Demand (บาท/kW) ไม่ใช่แค่ค่าพลังงาน (kWh)
ผล: คุม MD ได้ตามแผน
Trust 01

Self-Learning Bias Correction

เทียบค่าพยากรณ์กับค่าจริงทุกวัน แล้วแก้ค่าเบี่ยงเบนตามฤดูกาลให้เอง ไม่ต้องให้วิศวกรมาจูนใหม่
ผล: ปรับตัวได้ใน 3 วัน
Trust 02

Explainable Decisions

ทุกคำสั่งถูกบันทึกพร้อมเหตุผล และแดชบอร์ดวาดเส้นพยากรณ์กับ shave line ทับบนกราฟค่าจริง พร้อมแสดงค่าคลาดเคลื่อน (wMAPE) รายวันบนหน้าจอ
ผล: ไม่ใช่กล่องดำ · ตรวจสอบความแม่นได้
+55%
พลังงานแบตที่จ่ายได้ เทียบ EMS แบบ rule-based ที่จูนแล้ว
687 → 684 kW
Maximum Demand เท่าเดิม ทั้งที่จ่ายพลังงานจากแบตมากขึ้น
−149 MWh/yr
ไฟที่ซื้อช่วงค่าแพง (ไซต์จำลอง 300 kWp)
9–13%
ค่าคลาดเคลื่อนพยากรณ์โหลด วัดจากไซต์จริง

ที่มา: การวัดผลจริงของ GridMind จาก 3 ไซต์ที่เดินระบบ 24/7 ในไทยและฟิลิปปินส์ (2026) ร่วมกับการจำลองทั้งปีแบบราย 15 นาทีของไซต์ on-grid ขนาด 300 kWp / 1,566 kWh เทียบกับ EMS แบบ rule-based ที่จูนอัตโนมัติ ณ ระดับความคลาดเคลื่อนที่วัดได้จริง

EMS แบบ rule-based เทียบ GridMind AI — ฮาร์ดแวร์เดียวกัน จำลองเต็มปี

บนไซต์เดียวกัน GridMind AI ดึงพลังงานจากแบตก้อนเดิมได้มากขึ้น 55% และซื้อไฟช่วงค่าแพงน้อยลง 149 MWh/ปี โดยค่า Maximum Demand เท่าเดิม — การจ่ายไฟแบบ forecast-driven ใช้สินทรัพย์ที่คุณจ่ายเงินไปแล้วให้คุ้มกว่า

Rule-based EMS versus GridMind AI — annual outcomes on the same siteOn the same battery hardware, GridMind AI delivers 55% more battery energy per year and imports 13% less peak-rate grid energy than a tuned rule-based EMS, with Maximum Demand held equal.Battery energy used / year273Rule-based EMS422GridMind AI+55% MWhmore value from the same batteryPeak-rate grid imports / year1,129Rule-based EMS980GridMind AI−13% MWh−149 MWh of expensive peak energySame site · 300 kWp PV + 750 kW / 1,566 kWh BESS · Maximum Demand held equal (687 vs 684 kW)

ที่มา: การจำลองราย 15 นาทีเต็มปีจาก Solar Insight Pro บนไซต์เดียวกัน — EMS แบบ rule-based (เป้า peak-shaving คงที่) เทียบกับ GridMind AI (forecast-driven) ณ ระดับความคลาดเคลื่อนที่วัดได้จริง

กรณีจำลอง · ค่า Demand Charge

PV ไม่ได้ลดค่า demand charge เลยสักบาท — เพราะพีคอยู่ 21:45 น.

ถ้าไม่มีแบตเตอรี่ ไซต์ C&I แห่งนี้เกิด maximum demand เวลา 21:45 น. ทั้ง 12 เดือน — หลังพระอาทิตย์ตก การเพิ่ม PV จึงลดค่า demand charge ได้ศูนย์บาทพอดี ทุกบาทที่ลดได้มาจากแบตเตอรี่ และจะลดได้มากแค่ไหนขึ้นกับการตัดสินใจว่าจะใช้แบตเมื่อไร

ค่า demand charge ต่อปี แยกตามรูปแบบระบบ จากการจำลองเต็มปี
รูปแบบระบบ ค่า demand charge ต่อปี เทียบกับไม่มี PV
ไม่มี PV 917,962 —
มี PV อย่างเดียว 917,962 ไม่เปลี่ยน
PV + BESS · EMS แบบ rule-based 813,490 −104,471 (−11.4%)
PV + BESS · GridMind AI 620,654 −297,307 (−32.4%)

แบตก้อนเดิม อินเวอร์เตอร์ตัวเดิม ค่าไฟอัตราเดิม — เปลี่ยนแค่ผู้ตัดสินใจ GridMind AI ลดค่า demand charge ได้มากกว่า EMS แบบ rule-based อีก 192,836 บาท/ปี หรือคิดเป็นค่าไฟส่วนนี้ที่ต่ำกว่า 23.7% บนฮาร์ดแวร์ชุดเดียวกัน

จะได้ผลใกล้เคียงกันแค่ไหนขึ้นกับว่าพีคของไซต์คุณเกิดตอนไหน โรงงานที่พีคตอนกลางวันจะได้ส่วนลดจาก PV ตรงๆ เป็นส่วนใหญ่ แต่ไซต์นี้พีคหลังมืด — ซึ่งเป็นจุดที่แบตเตอรี่และการสั่งจ่ายแบบ forecast-driven ทำงานทั้งหมด

ที่มา: การจำลองราย 15 นาทีเต็มปีจาก Solar Insight Pro — โหลดโปรไฟล์สมมติราว 500 kW ข้อมูลความเข้มแสงจาก Solcast ที่บางบ่อ สมุทรปราการ 1 ม.ค. – 31 ธ.ค. 2568 คิดที่อัตรา TOU maximum demand ของไซต์ เป็นตัวเลขจากการจำลองของไซต์คนละแห่งกับกรณี 300 kWp ด้านบน ไม่ใช่ค่าที่วัดจากมิเตอร์ และไม่ควรอ่านรวมกัน

มอนิเตอร์เรียลไทม์

แดชบอร์ด GridMind AI — สิ่งที่ผู้ควบคุมเห็นจริง

เส้นพยากรณ์และเพดานรับไฟของ AI ถูกวาดทับบนกราฟค่าจริง — ทุกการตัดสินใจจึงมองเห็นและตรวจสอบได้ ไม่ใช่กล่องดำ

GridMind AI  ·  ไซต์: On-Grid C&I · PV 300 kWp · BESS 1,566 kWh (ตัวอย่าง)
GridMind ON ระบบปกติ Live · 13:45:12
โซลาร์ตอนนี้
638 kW
พยากรณ์ → 655 kW
โหลดตอนนี้
296 kW
พยากรณ์ → 288 kW
รับไฟจากกริด
0 kW
เพดาน (shave line): 360 kW
ระดับแบตเตอรี่
90 %
พร้อมสู้พีคเย็น
ประหยัดวันนี้
฿9,418
เทียบกรณีไม่มี BESS
วันนี้ — โปรไฟล์ราย 15 นาที ซ้อนแผนของ AI kW · ช่วง TOU peak 09:00–22:00
Load PV Generation Grid Import GM Forecast PV GM Forecast Load GridMind Shave Line ESS Charge ESS Discharge
GridMind AI dashboard — one day of dispatch: forecast PV and load, the 360 kW shave line held through the 09:00-22:00 TOU peak, and battery charge and discharge windows. 050100Battery SoC %free PV refill 38→90%planned drain to 12%
พยากรณ์ AI — ล่วงหน้าแต่ละช่วง
ช่วงSolar kWLoad kWGrid kW
+15 min6123010
+30 min5713220
+1 h4683590
+2 h236418182
+4 h21598360 ●
ความแม่นยำพยากรณ์ (wMAPE)
โซลาร์ · วันนี้10.8%
โหลด · วันนี้8.9%
โซลาร์ · 7 วัน12.3%
โหลด · 7 วัน10.1%
บันทึกการตัดสินใจ GridMind
06:15 PLAN ซื้อไฟกลางคืน 0 kWh — แดดวันนี้พอ
09:00 DISPATCH ปล่อยแบตเช้า 103 kW — พยากรณ์ว่าเติมกลับได้
10:30 CHARGE แดดเหลือ → ชาร์จ BESS 415 kW (กันที่ว่างไว้)
13:45 HOLD คง SoC 90% — เก็บไว้ช่วง 16:30–22:00
13:45 CAP เพดานเย็น = 360 kW (คำนวณใหม่)

วิธีอ่าน: เส้นขั้นบันไดสีดำคือเพดานรับไฟที่ GridMind ตั้งไว้สำหรับช่วงพีค — คำนวณใหม่ทุก 15 นาทีจากพยากรณ์ AI — และเส้นสีแดง (ไฟจากกริด) วิ่งแนบเพดานนั้นตลอดช่วงเย็น การปล่อยแบตตอนเช้า 09:00 เกิดขึ้นเพราะเส้นพยากรณ์ (เส้นประ) บอกว่าแดดเที่ยงจะเติมแบตกลับให้ฟรี · เป็นแดชบอร์ดตัวอย่างของวันจำลอง ไม่ใช่ภาพหน้าจอจริงของไซต์ที่ติดตั้งแห่งใดแห่งหนึ่ง

ผลงานจริง

693+ ไซต์ · 18 ประเทศ · 35 ปี

โครงการบางส่วนที่ GridMind AI ทำงานจริงอยู่ตอนนี้

🇲🇾 Sabah, Malaysia

TNBES Off-Grid Hybrid

4 sites · Solar + Diesel + Battery

GridMind AI ทำ dispatch optimization ต่อเนื่อง — แม้ตอนเน็ตหลุด 6 ชม. พ.ค. 2568 · ลดดีเซลได้ 35%

4
Sites
35%
Diesel ↓
24/7
Offline
🇹🇭 Bangkok, Thailand

BCP Solar Rooftop

126 kWp · MEA grid-tied C&I

GridMind AI ทำ TOU dispatch + ลด demand charge บนระบบ MEA Bangkok

126
kWp Solar
TOU
MEA-optimized
↓
MD reduced
🇻🇺 Port Vila, Vanuatu

Iririki Island Resort

NODEX microgrid · 10× Power Nodes

NODEX 10 Power Node + Storage Node — GridMind AI จัดการ BESS arbitrage ตามโหลดรีสอร์ท

N+1
Redundancy
10×
Power Nodes
Island
Off-grid
Why LEONICS

ข้อมูล microgrid 35 ปี — ปรับมาเพื่อไซต์แบบของคุณ

  • ✓ ข้อมูล proprietary 35 ปี — ตั้งแต่ปี 1991 · 693+ ไซต์ · 18 ประเทศ คู่แข่งไม่มีข้อมูลครอบคลุมสภาพอาเซียน + tariff ได้เท่านี้
  • ✓ Hardware + Software ครบสาย — เราผลิต BESS · PCS · Inverter และ AI เอง — ครบสาย ไม่ต้อง integrate
  • ✓ รากไทย ปรับให้อาเซียน — เข้าใจ TOU MEA/PEA · BOI tax (150% × 3 ปี) · AFA · Ft · Demand Charge ลึก ไม่ใช่ software global ทั่วไป
  • ✓ Off-grid first — ออกแบบมาเพื่อไซต์ที่เน็ตไม่เสถียร — Edge AI เป็นมาตรฐาน ไม่ใช่ตัวเสริม
  • ✓ มาตรฐาน & การรับรอง — ISO 9001:2015 · ISO 14001 · UL1741SA · IEC62477-1 · CSA22.2 · IEEE 1547-2018 DER · TGO/IEA · พร้อม CBAM และ T-VER

Track record ที่ Cloud-EMS ไม่มี

693+
ไซต์อ้างอิง
100+
MWh BESS
18
ประเทศ
35
ปี · 1991
คำถามจากฝ่ายจัดซื้อ

คำถามที่ฝ่ายจัดซื้อมักถาม — ตอบไว้แล้ว

ติด vendor lock-in ไหม?
ไม่ติด HAL Library รองรับ หลายแบรนด์ผ่าน JSON profile — เพิ่ม Huawei, Sungrow, BYD, หรือ vendor อื่น ๆ ได้โดยไม่ต้องแก้ code · มาตรฐาน IEEE 1547-2018
Data sovereignty?
Edge-first ข้อมูลทุกอย่างประมวลผลและเก็บที่ Site · การ sync cloud เป็น optional — ข้อมูล operational อยู่ที่ Site · ESG อัปโหลด cloud เฉพาะที่คุณอนุญาต
เน็ตหลุดจะเป็นอย่างไร?
ไม่มีอะไรเกิดขึ้น Edge AI ทำงานต่อ 100% offline · พิสูจน์ที่ Sabah (เน็ตหลุด 6 ชม. · เสีย 0 รอบ · ดีเซลสูญ 0 ลิตร) · Forecast model, dispatch logic, Modbus commands ทำงานบน Edge ทั้งหมด
ต้องเปลี่ยน SCADA ไหม?
ไม่ต้อง GridMind AI คือ Application Layer เหนือ SCADA — อ่านจาก SCADA/PLC · optimize · เขียน dispatch กลับ · SCADA เดิมยังทำงานเหมือนเดิม
ความปลอดภัย & มาตรฐาน?
Industrial-grade Industrial SBC + real-time OS · Modbus/TCP encrypted · ISO 9001 + 14001 · IEEE 1547-2018 DER · CBAM and T-VER ready ESG reporting · TGO/IEA factors
ราคาเป็นอย่างไร?
มี 2 แบบ รุ่น A — Edge Controller retrofit (เสียบเข้ากับ PCS เดิม + cloud subscription) รุ่น B — Full turnkey (GridMind + LEONICS Modular PCS, SKU เดียว) · มี Technical Workshop ฟรี 60 นาที + Solar Insight Pro feasibility ฟรี ก่อนเสนอราคา

ไซต์ถัดไปของคุณ — พิสูจน์ผลใน 4 สัปดาห์

Technical Workshop ฟรี 60 นาที — รับเลย: pilot scope (3 อุปกรณ์), แผน deployment, ใบเสนอราคา draft + Solar Insight Pro feasibility report ฟรี

นัด Workshop ฟรี 02-746-9500