" Με την τεχνητή νοημοσύνη μεταμορφώνεται ο τρόπος που λειτουργούν οι επιχειρήσεις, ενώ παράλληλα μειώνονται τα κόστη και βελτιώνεται η εμπειρία πελάτη. Με τις έξυπνες λύσεις που προσφέρει η τεχνητή νοημοσύνη, αναβαθμίζεται αισθητά η ποιότητα παροχής υπηρεσιών των επιχειρήσεων προσφέροντας σημαντικά οφέλη στους πελάτες τους. Επιπλέον, η τεχνητή νοημοσύνη έχει σημειώσει πρωτοφανή πρόοδο στον τομέα HVAC κάνοντας τα συστήματα κλιματισμού πιο βολικά και πιο άνετα στους επαγγελματικούς χώρους.
Η LG Electronics (LG), διαθέτει μια επαναστατική λύση HVAC, το καινοτόμο Multi V™ i, το οποίο μέσω της ενσωματωμένης τεχνητής νοημοσύνης (AI), προσφέρει ισχυρές επιδόσεις[1] ακόμη και σε ακραίες θερμοκρασίες, παρέχοντας εγγυημένη λειτουργία σε θερμοκρασίες από -30 ℃ έως 52 ℃ και πλήρη απόδοση σε θερμοκρασίες από -10 ℃ έως 43 ℃.
Επίσης, η ευφυής λειτουργία της διαχείρισης ενέργειας[2] που διαθέτει το Multi V™ i, χρησιμοποιεί δεδομένα σχετικά με τα πρότυπα συμπεριφοράς των χρηστών και ανιχνεύει αυτόματα τη θερμοκρασία[3], τους ανθρώπους, την εποχή και τα επίπεδα υγρασίας, με αποτέλεσμα τη δημιουργία ενός βέλτιστου εσωτερικού περιβάλλοντος για τους εργαζόμενους και τους πελάτες σας. Παράλληλα, μειώνεται η κατανάλωση και το κόστος ενέργειας για την επιχείρηση σας.
Επιπλέον, το Multi V™ i συμβάλλει σημαντικά στην έξυπνη διαχείριση του κτιρίου σας, καθώς το επεκτάσιμο σύστημα κεντρικού ελέγχου που διαθέτει, μπορεί να συνδεθεί με μονάδες κλιματισμού και εξαερισμού διαφόρων τύπων προσφέροντας προσαρμοσμένη και βελτιστοποιημένη λειτουργία για κάθε χώρο.
Αν επιθυμείτε να απογειώσετε την εμπειρία των πελατών σας, επιλέξετε την επαναστατική λύση HVAC Multi V™ i, της LG. Με αυτή σας την επιλογή, επενδύετε σε ένα έξυπνο κλιματιστικό που προσφέρει άνεση εξοικονομώντας χρήματα και ενέργεια.
[1] Τα αποτελέσματα ενδέχεται να διαφέρουν ανάλογα με το περιβάλλον χρήσης.
[2] Δοκιμάστηκε εσωτερικά σύμφωνα με το πρότυπο δοκιμής KS (KS B ISO 15042:2006) χρησιμοποιώντας το μοντέλο Multi V i με ισχύ 24 ωρών (HP). Τα αποτελέσματα ενδέχεται να διαφέρουν ανάλογα με το εφαρμοζόμενο μοντέλο, την τοπική θερμοκρασία και το πραγματικό περιβάλλον.
[3] Τα αποτελέσματα ενδέχεται να διαφέρουν ανάλογα με το περιβάλλον χρήσης.
