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连接数据与技术,改造智能建筑

来源:千家网
2023/2/15 9:08:14
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导读:根据麦肯锡全球研究所的研究,如果大规模嵌入数据和分析,每年可以创造9.5万亿至15.4万亿美元的价值,这证明了孤岛在各行业所产生的真正影响。因此,我们必须开始重视和理解数据。
  每天,我们购物、工作或社交的建筑物都在改变着我们的生活。
 
  我们90%的时间都在室内,这一点也不奇怪。然而,我们的建筑如何运作的基础取决于使用者的安全、保障和福祉。
 
  自2020年初以来,我们使用办公室的方式发生了巨大变化。我们的适应能力变得更强,通常只有在有明确的目的和好处的情况下才会来办公室。建筑本身并没有什么不同,但我们现在必须开发建筑运作方式,以满足新要求。然而,目前建筑的表现并没有达到应有的水平。
 
  根据麦肯锡全球研究所的研究,如果大规模嵌入数据和分析,每年可以创造9.5万亿至15.4万亿美元的价值,这证明了孤岛在各行业所产生的真正影响。因此,我们必须开始重视和理解数据。只有这样,才能提高公民的安全性和舒适度,同时节省资金,实现可持续发展目标。
 
  数据价值之旅
 
  当我们拥有无法理解或无法关联的数据时,可能根本就没有数据。孤立的数据正在削弱智能建筑,我们需要管理运营技术的组合,将多个数据源和不同的系统结合在一起,以推动价值。现在,来自每个点解决方案的数据都是孤立的和不连接的。这阻碍了建筑经理、开发商和业主看到更大的图景,将他们限制在小的、渐进的变化上,这无助于实现他们在智能方面投资的全部潜力。
 
  从这里开始,就有可能提升数据价值阶梯,释放“智能”的真正好处。从表面上看,数据可以是描述性的,告诉我们现在正在发生什么。然后,这种洞察力告诉我们如何提升层次;诊断性、预测性、规范性,最后是认知数据的顶峰,其中人工智能和自动化发挥了自己的作用。
 
  建筑和数据之间需要有联系,因为数据为如何使用建筑提供了宝贵的见解。我们可以对建筑物中的能量进行快照,并了解其性能。但这在了解其他数据的背景以及这些数据如何影响建筑物之前是没有帮助的,因为这些都是相互关联的。将孤立的数据理解为一个连接的网络,意味着我们可以以不同的方式处理每座建筑,从而提出更节能和节省成本的建议。通过连接孤岛,可以丰富数据,以提供诊断数据和描述性数据,这将有助于爬上通往价值的阶梯。
 
  更重要的是,许多建筑容纳多人,有不同的需求和期望。当我们工作在一个新的混合世界时,灵活性是许多人关注的焦点。需求因建筑物而异,行业中的平均数据并不适用,因为它是关于单个建筑的需求。然而,有些事情将保持不变:需要降低能源使用、实现碳净零排放,改善室内空气质量,并为居住者提供令人印象深刻的舒适体验。当建筑物的数据处于孤岛状态、没有得到充分利用,且无法360度全方位地展示一栋建筑的真正功能时,所有这些都更难实现。
 
  利用技术来增加潜力
 
  为了发挥这一潜力,我们必须深入到智能技术的表层之下,以释放它们所产生的见解。当我们将智能技术系统连接在一起,以创建智能解决方案的生态系统或平台时,就会发生这种情况,着眼于更大的图景。然后可以分析由此产生的数据和见解,从而在整个建筑物甚至整个企业中进行巨大的改进。
 
  为了使这成为现实,数据需要在云中连接并易于访问。决策者可以对数据进行整体分析,并确定需要改进的领域。他们可以把分析的重点放在维护、节能和可持续发展等流程上——当时任何需要注意的地方。然后,确定可以自主进行这些调整的智能技术,并改善租户的体验。从这些基础上,建筑和办公室的决策者可以创造出真正智能的东西。
 
  一旦建筑数据被嵌入,并利用人工智能(AI)和机器学习(ML)等技术,我们就能真正获得回报,并提高居住者的安全性和舒适度,同时节省成本并实现可持续发展目标。
 
  数据测量、跟踪和行动
 
  建筑可以通过智能算法进行预测,利用人工智能数据和跟踪软件等技术,以及直观的仪表板来监测室内空气质量和能源消耗。
 
  算法可以根据历史模式预测各种运行条件下的负荷分布以及工厂和设备级别的能源性能。每个主要的设备,如冷却器、锅炉、泵、冷却塔和能量存储,都有一个能量模型,可以预测设备在各种运行条件下的性能。每隔10到15分钟,优化算法就会运行一次,做出“调度决策”——它决定打开或关闭哪些设备,以及使用哪些系统级别的设定值,适用于各种冷却、加热和发电系统。这将不断降低成本和能源消耗。
 
  从历史上看,分析和人工智能解决方案一直专注于一次实现单一目标,无论是清洁空气、能源效率、安全性,甚至是舒适性和体验。另一方面,测量、跟踪和对数据采取行动,让我们能够控制我们想要实现的每一个目标。
 
  在经济不安全时期实现数据民主化
 
  由于英国正在经历持续的经济不安全,企业正在尽一切可能保持低成本和高投资回报。然而,我们必须牢记,低成本、能源效率和清洁空气是可以共存的。借助人工智能、机器学习和民主化数据,我们可以开始看到建筑的变化,这将改善我们的未来。

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