Eko Otomasyon
Geniş bir marka ekosistemi ile çalışarak, otomasyon projelerinde yüksek kaliteli komponent entegrasyonu sunmaktadır. Sürdürülebilir enerji çözümlerine odaklanan yaklaşımı ve mühendislik birikimi ile küçük ve orta ölçekli enerji tesisleri için önemli bir sağlayıcıdır.
- Enerji verimliliği otomasyonu
- Geniş ürün yelpazesi entegrasyonu
- Teknik mühendislik desteği

Eko Otomasyon, akademik tasarım denetiminde 63/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (98) ve görsel kararlılık (81); görece geliştirilebilir alanları estetik (37) ve etkileşim tasarımı (44).
Eko Otomasyon, Teamajans tarafından tasarlanan bu Akıllı Şebeke (Smart Grid) platformu olarak 63/100 skorla "Güçlü Temel" düzeyinde değerlendirmeye alınmıştır. genel kullanıcı deneyimini destekleyen altyapı kurulu olup kullanıcıların temel beklentileri karşılanmaktadır. Ancak görsel ağırlık dağılımı, renk psikolojisi ve etkileşim akışı üzerine yürütülecek sistematik bir tasarım çalışması, platformun rekabetçiliğini artıracaktır.
Tasarım Denetimi
Hasler-Süsstrunk renk teorisi, Gestalt ilkeleri ve Fitts Yasası ile hesaplamalı analiz.
Nötr ve dengeli bir renk paleti benimseniyor. Minimalist yaklaşım profesyonellik, içerik önceliği ve zamansız bir estetik iletir. Birden fazla renkli sektörde bu duruşun güven artırıcı etkisi gözlemlenmektedir. (Birren, 1969)
WordPress CMS üzerine kurulu. Plugin ve tema ekosistemiyle geliştirilmiş.
"Minimalist nötr palet zamansız estetik sunar; içeriğin öne çıkmasına izin veriyor."
Bu siteye 1 ajans katkı verdi
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Akıllı Şebeke (Smart Grid)
Eko Otomasyon bu kategoride 1 puan üzerinde — sektör ortalaması 62/100. En iyi %64 dilimindedir.
Benzer Skorlu Siteler
Ölçüm ortamı hakkında: Teknik performans için öncelik CrUX (Chrome User Experience Report — gerçek kullanıcıların canlı saha verisi); CrUX verisi yoksa Lighthouse(kontrollü lab/test ortamı) kullanılır. Bu iki ortam farklı koşullarda ölçtüğü için bazı metrikler birbirinden ayrışabilir — örneğin sunucu yanıtı (TTFB) lab'da hızlı görünürken, gerçek kullanıcıların içerik boyaması (LCP) ağ ve cihaz koşulları nedeniyle daha yavaş çıkabilir. Her iki değer de doğrudur; yalnızca farklı pencerelerden bakar.

