여름철 냉방은 공장과 매장에서 전기요금의 최대 40% 이상을 차지합니다.
따라서 냉난방 최적화는 단순한 비용 절감을 넘어 경영 효율과 직결됩니다.

이번 뉴스레터에서는 다음과 같은 질문에 답합니다:

• 우리 사업장은 냉방비를 얼마까지 절감할 수 있을까?

• AI 기반 냉난방 제어 시스템을 도입하면 투자비 회수 기간은 얼마나 될까?

• 정부 지원금을 활용해 초기 투자 부담을 어떻게 줄일 수 있을까?

재실 감지, 제어 방식 비교, 보조금 활용 시뮬레이션을 통해, 도입 효과를 수치로 계산할 수 있는 가이드를 제공합니다.

AI 기반 냉난방 제어 시스템으로 절약하는 법

여름철 전기요금은 매년 최고치를 경신하며 기업 운영을 압박하고 있습니다.
냉방기를 끌 수는 없고, 그렇다고 그대로 두면 수익성을 갉아먹는 고정비 폭탄이 됩니다.

AI 기반 냉난방 제어 시스템은 기존의 단순 타이머나 온도 센서 제어와 다릅니다.

• 실내·외 온습도, 재실 여부, 설비 운전 패턴까지 고려해 자동으로 최적 운전

• 사용자의 설정 개입 없이, AI가 “과냉방은 줄이고 쾌적함은 유지”

• 냉방비 절감률 20~30%, 운영 효율성 10% 이상 향상

📌 단순히 ‘절약’이 아닌, 데이터 기반 운영 최적화가 가능하다는 점에서 기업 경쟁력까지 연결됩니다.

IR 방식의 절감 가능성

프랜차이즈 카페·편의점 등 소형 매장은 설치 공사나 고비용 투자가 쉽지 않습니다.
이때 IR 리모컨 기반 제어는 빠른 도입과 저비용이 강점입니다.

• 설치 간편: 배선 공사 불필요 → 기존 매장에 바로 적용

• 저비용 도입: 소규모 매장도 부담 없이 실행 가능

• AI 결합: 다수 매장·다수 기기도 중앙에서 최적화 제어

• ROI 사례: 카페(월 전기요금 100만 원) → 20% 절감 → 연간 240만 원 절약

📌 IR 기반 AI 제어는 “소상공인도 스마트 냉방을 쓸 수 있다”는 현실적인 선택지입니다.

넓은 제조 현장에서는 작업자 유동이 많아, 비어 있는 구역에도 냉방기가 작동되는 낭비가 자주 발생합니다. 이를 해결하는 핵심이 바로 재실 감지 기반 AI 냉방입니다.
센서와 알고리즘이 재실 여부·시간·밀집도를 파악해, 필요한 순간에만 최적 운전을 수행합니다.

재실 감지 시스템은 단순한 ON/OFF 제어가 아니라, AI 분석과 결합해 정밀한 냉방 제어를 구현합니다.

• 온습도·날씨·재실 패턴·에너지 사용량 고려 통합 제어
  → 예) 점심시간 이후 작업자가 복귀하면 미리 냉방기를 가동해 쾌적한 상태 유지

• 가동 모드·팬 속도·풍향까지 활용
  → 일정 주기마다 제어 상태를 갱신하여 과냉방 방지와 쾌적성 동시 달성

• 구역별 독립 냉방
  → 사람이 없는 구역은 절전, 인원 밀집 구역은 강화 → 효율과 쾌적성 모두 확보

📌 재실 감지는 단순 절전 기능을 넘어, AI 기반 지능형 냉방 운영의 핵심 기술입니다.

냉방 제어 방식은 크게 IR 리모컨 기반과 유선 제어로 나뉩니다.

Thingplus Energy Saving 서비스는 IR과 유선 제어 모두 지원합니다.

📌 기존 매장은 IR 방식으로 간편하게, 신축·대형 공장은 유선 방식으로 안정적으로—
현장 조건에 맞춰 최적의 제어를 선택할 수 있습니다.

정부 지원 받아 냉방 스마트하게 바꾸는 법

스마트 냉방 제어의 가장 큰 장벽은 초기 투자비입니다.
하지만 정부·지자체는 다양한 지원 제도를 운영합니다.

• 에너지이용합리화 자금 → 고효율 냉난방기 교체 및 관리 시스템 융자 지원

• 중소기업 에너지 절감 지원사업 → 스마트 냉난방 제어 솔루션 설치비 일부 지원

• 지자체 보조금 → 소상공인 점포 대상 보조금 제공

📊 절감 시뮬레이션

• 카페(월 100만 원) → 절감률 20% → 연 240만 원 절감

• 공장(월 5천만 원) → 절감률 20% → 연 1억 2천만 원 절감
  → 정부 지원 활용 시 회수기간 2년 → 1년 이하로 단축

📌 “도입이 빠를수록 절감 효과도 빨라진다”는 결론이 나옵니다.