有害氣體排放的影響

一氧化碳 (CO) 和氮氧化物 (NOx) 是污染大氣的主要溫室氣體 (GHG) 之一，會導致全球平均氣溫上升、天氣模式改變、海平面上升和其他與氣候相關的影響。暴露在高濃度的 NOx 和 CO 環境中會導致頭暈、頭痛、噁心等症狀，甚至在極端情況下可能致命。因此，精準預測和控制這些氣體的排放至關重要。

構建預測型排放監測系統 (PEMS)

預測型排放監測系統 (PEMS, Predictive Emission Monitoring System) 是利用現有的製程數據和機器學習方法來預測製造過程中的排放量。透過分析環境變數（如環境溫度、濕度、壓力）與燃燒設備的運行參數（如渦輪機入口溫度、空氣過濾器壓差、汽輪機後溫度），建立了能夠精確預測 NOx、CO、CO2 和 SO2 等氣體排放的模型。

Chimes AI 的創新實踐

Chimes AI 所開發的 Tukey 軟體在重工業領域擁有品質預測和設備異常預警的具體實績。因此，我們的 PEMS 不僅能夠識別可能的設備故障，還能在分析儀維護期間提供 CEMS 的替代量測。PEMS 作為 AI 軟體系統，不需要特定的消耗品和備件，可以快速、輕鬆地整合到標準的 AI PC 上，讓排放數據的可用性提高至 99.5%。

Chimes AI 執行長謝宗震博士表示：「我們的預測型排放監測系統結合了最先進的機器學習算法和深厚的行業經驗，能夠有效幫助企業實現排放控制目標，並符合日益嚴格的環境法規。」

展望未來

在當前環境保護和管理日益重要的背景下，Chimes AI 的預測排放監測系統為企業提供了一個強有力的工具，協助其實現永續發展目標。透過不斷創新，Chimes AI 將繼續引領行業發展，為更多企業提供高效、可靠的環保解決方案。

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作者：林佳楠

詠鋐智能(Chimes AI)表示，以AI技術協助推動企業ESG，可分為六大進程，Chimes AI希望透過無程式碼(No-Code)平台使AI技術「庶民化」，並讓ESG解決方案遍地開花。

AI for ESG 六大進程

日前在Meet Taipei論壇中，Chimes AI創辦人暨執行長謝宗震於表示，Chimes AI透過AI技術協助企業的ESG治理，推展階段可分為6階段：

1. ESG出題AI解題
2. ESG大數據收集與整理
3. AI for ESG典範場域建立
4. 成功案例複製
5. ESG數據思維融入企業DNA
6. 永續AI支撐企業永續經營。

AI 演算法長處及 ESG 應用場景

著眼於企業對於ESG管理的迫切需求，謝宗震表示，Chimes AI團隊希望讓企業用AI「像用水用電一樣自然」，已推出無程式碼的AI建模與管理的平台Tukey，可提升企業的能源、製程、環境安全衛生管理效率。 AI演算法擅長的事主要是預測估計、根因分析以及參數推薦，也就是從What、Why到How的過程。

• 以預測估計而言，涵蓋碳排估計、能耗預測、廢水廢料估計、設備異常預測、人員離職率預測等。
• 根因分析，則包括配方研發實驗設計、品質異常、設備故障、員工離職、供應鏈異常分析等；
• 參數推薦可用於提升良率操作、節能配方推薦、節能生產操作、降低工安風險等。

AI for ESG 具體案例與效益

謝宗震指出，所有的製造業都會用到冰水主機冷卻系統，不同產品生產過程的能源控制也不同，控溫過程中可能耗費過多能源成本。透過不同空調系統的串並聯，並使用AI演算法監控相關系統運作，可找到降低能耗的最佳操作控制。其解決方案也用於汽電共生廠，協助廠區進行能源需求尖峰預測，減少不必要的能源浪費。

謝宗震認為，把AI拿來做ESG應用，透過可以更精準確認、盤點問題，找出對應ESG議題對應的數據，協助客戶建立典範及場域後，可以有效、快速地複製成功案例，讓ESG議題遍地開花。

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