AI を使用して建物内のエネルギーの可視性を高める方法

米国では、建物で使用されるエネルギーの約 3 分の 1 が無駄にされており、毎年 1,500 億ドルものコストがかかっています。今日、ますます多くの建物設備管理者がこのことを認識しており、このコストを管理するために利用可能な資産をすべて特定したいと考えています。周知のとおり、人工知能 (AI) は、エネルギー効率の向上を目指す業界リーダーにとって強力なツールとなっています。ゼロの建築計画と相まって、人工知能の進歩により、施設管理における変革時代の舞台が整いました。

データ 国際的なエネルギー職業統計によると、建設業界は世界のエネルギー消費の最大 30% を占めており、エネルギー消費の最適化は環境への影響を軽減するのに役立ちます。人工知能は、管理者が構築された環境におけるさまざまな目標を促進できる、より適切で、より多くの情報に基づいた、より予測的な意思決定を下すのに役立ちます。 AI を活用する施設管理者は、エネルギー節約、運用効率、全体的なコスト削減において目に見えるメリットを実感しています。

Global Energy Deployment による調査では、人工知能テクノロジーにより、オンサイトの建物の年間エネルギーコストの 10% 以上に相当するコストを節約できることがわかりました。スウェーデンのストックホルムにある 624 の校舎を対象とした別の調査では、AI の導入により暖房エネルギーが 4%、電力消費量が 15%、CO2 排出量が 205 トン、住民からの苦情が 23% 削減されたことがわかりました。

エッジオートメーションと制御を通じて効率性と持続可能性を向上させる道を提供することで、建物オペレーターは居住者にサービスを提供しながらエネルギーの無駄を管理する鍵を得ることができます。

2024 年には、人工知能を効果的に使用して建築戦略のエネルギー効率を向上させ、実現可能性の欠如の問題を解決する方法を語る際に、人工知能は信頼できる重要なツールになるでしょう。人工知能は現在、施設管理者の時間を最適化し、顧客および信頼できるアドバイザーとして問題を解決する能力を強化するためにソリューションを合理化することに取り組んでいます。

デジタルの必要性

エネルギー効率の向上における大きな障壁の 1 つは、ネット ゼロ エミッション構築戦略に向けた適切なロードマップを作成する際にどこから始めればよいかわからないことです。脱炭素化の 3 つのステップ (戦略策定、デジタル化、脱炭素化) は、組織の全体的なエネルギー効率と脱炭素化計画の重要な側面です。デジタル化自体が建物のエネルギー効率を向上させる鍵となります。適切なデジタル化がなければ、先進テクノロジーの革新的な利点を逃してしまう可能性があります。

テクノロジーを使用してデータを収集、分析、提示することで、新しい洞察が得られ、より多くの情報に基づいて最適化された意思決定を行うことができます。たとえば、前述のスウェーデンの研究では、AI テクノロジーにより 1 日あたり約 100 万のデータ ポイントが評価され、熱と電力が大幅に増加しました。データをこのように使用すると、システムやプロセスの隠れた側面や認識できない側面が可視化されることがあります。

デジタル化により、施設管理者はテクノロジーをデジタル システムにシームレスに統合して効果的な監視と制御を実現できます。デジタル化がなければ、脱炭素化に向けた 3 つの重要なステップ、つまり脱炭素化ロードマップの作成、体内に含まれる炭素の追跡、エネルギーと炭素の測定と監視の 3 つのステップがさらに困難になります。

脱炭素化ロードマップ作成の初期段階では、戦略の構築に必要なツールとデジタル ソリューションを特定することで、テクノロジーを使用してベースラインと組織の間の強化が必要なギャップを評価し、炭素排出ベースラインを確立するのに役立ちます。目標を設定し、ロードマップを通知します。

デジタル化は第 2 ステップであり、あらゆる施設の建設段階と運用段階に統合できます。あらゆる建設プロジェクトにおいて、ビルディング インフォメーション モデリング (BIM) をデジタル システムに統合することで、体内に含まれる炭素を細心の注意を払って追跡できるようになり、持続可能な建築の実践についての重要な洞察が得られます。施設管理者は、カーボン機能を具体化した 6D BIM プラットフォームなどの高度なテクノロジー ソリューションを使用して、デジタル化と脱炭素化を行うことができます。これらのツールは、建築コンポーネントのコストと固着炭素を計算し、プロジェクトの総二酸化炭素排出量と個々の要素の寄与の詳細な分析とレポートを可能にします。 BIM と具体化された炭素会計を組み合わせることで、施設管理者は初期の設計の議論に積極的に参加し、材料の選択を評価し、長期的なエネルギーへの影響を評価して、持続可能な建築実践を効果的にサポートできます。

最後に、第 3 のステップでは、脱炭素化は通常、エネルギー効率を向上させるためにデジタル資産の実行を監視し、施設管理者がエネルギー使用量と炭素排出量を正確に監視できるようにし始めます。エネルギー供給と公共事業のデータの一元管理、一次エネルギー使用量の理解、クラウドベースの分析の実装は、デジタル化によって可能になる重要な要素であり、施設管理者が効果的な脱炭素化を促進するデータに基づいた意思決定を行えるようになります。

現代の施設管理者の多くにとって、脱炭素化の最終段階には、グリーン グリッドと連携するための建物資産の電化、オートグリッドなどの公共事業パートナーとの消費者契約、およびオンサイト再生可能エネルギーの導入が含まれます。マイクログリッドは、脱炭素化と建物の重要な回復力の両方を提供します。

この 3 段階のアプローチ (戦略化、デジタル化、脱炭素化) は、施設管理者がネットゼロカーボンビルへの要望をその目標行動の達成に向けた具体的なステップに変換するのに役立つ実証済みの戦略です。

洞察力に優れたセンサーの導入

エネルギー効率の向上における主な障壁は、情報に基づいた意思決定を行い、費用対効果の高い情報を取得するために必要なツールが不足していることです。 AI を活用するには、洞察力に優れたセンサーと監視システムを導入する必要があります。これらの高度なテクノロジーは、エネルギー消費の微妙な違いに対するリアルタイムの洞察を提供し、施設管理者が非効率な領域を特定し、的を絞った改善戦略を開発できるようにします。 AI 駆動センサーは、照明、HVAC システム、占有率、その他のエネルギー関連要素に関するデータをキャプチャすることで、施設管理者が従来のエネルギー管理慣行を超えた情報に基づいた意思決定を行えるようにします。

さらに、AI はワークフローを合理化し、問題解決能力を強化し、クライアントにサービスを提供する信頼できるアドバイザーに大きな恩恵をもたらします。人工知能アルゴリズムは、建物の周囲に配置された強力なセンサーによって収集された膨大な量のデータを分析し、アドバイザーに時間を最適化し、より効果的にクライアントのニーズに応えるための実用的な洞察を提供します。

予測分析によるプロアクティブなエネルギー最適化

人工知能アルゴリズムは、履歴データを分析してパターンを特定することで、将来のエネルギー消費傾向を予測できます。これにより、施設管理者は使用量を積極的に最適化するための措置を講じることができます。この予測機能により、エネルギーの無駄が防止され、建物がピーク効率レベルに到達する可能性が高くなります。

ビル管理における人工知能の重要性には、エネルギーの節約だけでなく、スマートで応答性の高い環境の構築も含まれます。人工知能アルゴリズムは、居住者の行動から学習し、好みや使用パターンに合わせて照明、温度、その他の環境要因を調整します。これにより、乗員の快適性が向上するだけでなく、アイドル期間中の不必要な消費が回避され、より多くのエネルギーが節約されます。

たとえば、Insight Sensor などの製品は、温度、湿度、騒音レベルなどのパラメータに関する情報を収集し、占有状況を正確に判断して迅速に調整できます。これにより、これらのセンサーに接続された人工知能の予測分析アルゴリズムが、以前は最大 15 分かかっていたモーション検知器の作動を待つ必要がなくなり、2 分以内に室温を空室レベルにリセットできるようになりました。

建設業界は退職や熟練労働者の不足の影響を受けているため、予測分析によって業務の効率と有効性が向上し、施設管理における労働力の重要な役割が強化されます。 AI は脱炭素化に不可欠ですが、熟練労働者のサプライチェーン危機を解決する上でも重要な役割を果たし、施設管理のスキルギャップに対する独自の解決策を提供します。

人員不足の施設チームにとって、デジタル ファーストのサービス アプローチは、遠隔地とオンサイトの技術者をデジタル ツールとデータで結び付け、問題を効果的に解決し、サービス要件を満たすのに役立ちます。このアプローチにより、現場の信頼が高まり、影響力のある結果が保証されます。たとえば、2023 年には、EcoStruxure Building Advisor タスクを使用してチームと調整しました。これにより、効率的な建物運営と、約 2,200 台の車が道路を離れるのに相当する二酸化炭素排出量の削減に直接貢献しました。

施設管理における人工知能の未来

最終的に、建設における AI 革命は、実用的な情報を豊富に提供します。人工知能と分析の差し迫った広範な導入は、人工知能を構築環境の構造に統合する上で重要なマイルストーンを示しています。人工知能が業界全体でどれだけ早く導入されているかについて多くの人が懸念していますが、施設管理者とその信頼できるアドバイザーにとって、人工知能は建物を一世代にわたって次の持続可能な開発に移行するのに役立つ重要で強力なツールのセットです。

人工知能には大きな変化の可能性があります。高度なセンサーを導入し、予測分析を採用し、信頼できるパートナーシップを構築することにより、商業用不動産業界は人工知能の可能性を最大限に活用して、建築環境による環境への影響を軽減できます。持続可能な建築手法の全面採用に向けて移行する中で、人工知能の力を活用することは、より環境に優しく、より効率的な未来に向けて私たちを導く標識となります。

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