夏天到了如何挑冷氣?定頻和變頻、EER與CSPF差異在哪?懶人包一文看懂
夏天到了如何挑冷氣?定頻和變頻、EER與CSPF差異在哪?懶人包一文看懂
2021.06.22 | 能源環保

冷氣機是夏天的電費殺手,為了讓室內涼快起來,消費者通常都會讓冷氣機不間斷的運轉,進而造成電費增加,而冷氣機耗電的問題,也是各大家電廠商亟欲解決的一大罩門。所以說,冷氣是否省電將直接關係到民眾夏天的電費度數,究竟要如挑選一台省電的冷氣呢?

首先,現在市面上的冷氣機分為「定頻」和「變頻」兩大派別,差異在於壓縮機運轉方式的不同,但省電與否卻會依使用情境而定。其次,政府最新推行的冷氣季節性能因數(CSPF),取代了過往的能源效率比(EER),做為讓消費者判定冷氣省電與否的新標準。然而購買了冷氣之後,要如何設定才有辦法節省電力,同時兼顧冷房效果,就得從使用習慣下手,才有辦法有效控制夏日的電費支出。

Panasonic的LX旗艦系列空調產品,主打ECONAVI高效節能及NANOE空氣濾淨,亦是市面上
Panasonic 的 LX 旗艦系列空調產品,主打 ECONAVI 高效節能及 NANOE 空氣濾淨,亦是市面上 CSPF 值最高的空調商品,更能夠與手機連動遠端操作。
圖/ T客邦

定頻與變頻的差異

排除掉窗型冷氣或分離式冷氣的區別,現代冷氣基本上分成兩種,一個是變頻,另一個則是定頻,此兩者間最大的差異,在於壓縮機運作的方式。

在市面上通常較為便宜的定頻冷氣,在最初啟動時壓縮機會以全速方式進行運轉,為房間注入冷風,等到空間下降至指定溫度後,定頻冷氣的壓縮機則會「完全停止」,節省電力,直到房間溫度重新回升,壓縮機才會再次啟動。變頻冷氣的運作方式則有些不同,剛開始變頻壓縮機同樣會以全速進行運轉,當室內下降到指定溫度後,壓縮機不會完全停止,而是以「較低轉速」持續運轉,時刻監控室內溫度來調整壓縮機的轉速。有趣的是,雖然變頻冷氣的壓縮機是持續運轉,但因為定頻冷氣重新啟動壓縮機的瞬間耗電量較大,這也使得消費者若是經常開冷氣,且每次使用時間都較長的話,變頻冷氣反而會比較省電。只不過,若是家中使用冷氣的時間不長,較為便宜的定頻冷氣,反倒是較好的選擇。

壓縮機運轉速率
圖/ T客邦

EER與CSPF的意義

過去消費者挑選冷氣時,除了研究室內坪數及匹配的冷氣「噸數」之外,通常還會參考「能源效率標示」上的能源效率比(EER)。

EER的基本計算方式為冷氣的冷房能力(kW)除以使用電力(W),當算出來的數值越高,代表冷氣的能源效率越好且較為省電。但是自2017年開始,能源局改用冷氣季節性能因數(CSPF)取代了EER。

CSPF相對於EER,不僅考量了台灣人開冷氣的季節性需求,更將各種不同的運轉條件納入考量,不像EER僅抓取了兩個固定的數值來計算,CSPF對於冷氣的使用量估計更複雜,但也因此更加精確,貼近台灣民眾實際使用冷氣的情況。對於消費者來說,雖然EER與CSPF的計算方式不同,但不變的是,只要冷氣機的CSPF數字越高,同樣代表能源效率越高且較為省電,在選購邏輯上不需要進行改變。不過就廠商而言,有了CSPF當作參考,就能為台灣消費者打造更符合在地氣候的冷氣,甚至做出更省電的產品。

2017開始,能源效率標示上的EER欄位被CSPF正式取代,但是選購原則沒有改變,CSPF仍是越大越
2017開始,能源效率標示上的EER欄位被CSPF正式取代,但是選購原則沒有改變,CSPF仍是越大越好。
圖/ T客邦

本文授權轉載自:T客邦

責任編輯:郭昱彣、錢玉紘

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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