AI를 사용하여 건물 에너지 가시성을 높이는 방법

미국에서는 건물에 사용되는 에너지의 약 3분의 1이 낭비되고 있으며, 폐기물로 인해 매년 최대 1,500억 달러의 손실이 발생합니다. 오늘날 점점 더 많은 건물 시설 관리자가 이 사실을 알고 있으며 이 비용을 제어하는 ​​데 도움이 되는 모든 사용 가능한 자산을 식별하려고 합니다. 우리 모두 알고 있듯이 인공지능(AI)은 에너지 효율성을 향상시키려는 업계 리더들에게 강력한 도구가 되었습니다. 제로 빌딩 계획과 인공 지능의 발전이 결합되어 시설 관리의 변혁적인 시대를 위한 발판을 마련했습니다.

데이터 국제 에너지 직업 통계에 따르면 건설 산업은 전 세계 에너지 소비의 최대 30%를 차지하며, 에너지 소비를 최적화하면 환경에 미치는 영향을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 인공 지능은 관리자가 구축 환경에서 다양한 목표를 촉진할 수 있는 더 나은, 더 많은 정보를 바탕으로 예측 가능한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. AI를 활용하는 시설 관리자는 에너지 절약, 운영 효율성 및 전반적인 비용 절감 측면에서 실질적인 이점을 누리고 있습니다.

Global Energy Distribution의 연구에 따르면 AI 기술은 연간 현장 건물 에너지 비용의 10% 이상에 해당하는 비용을 절감할 수 있는 것으로 나타났습니다. 스웨덴 스톡홀름의 624개 학교 건물을 대상으로 한 또 다른 연구에서는 AI를 구현하면 난방 에너지가 4%, 전력 소비가 15%, CO2 배출량이 205톤, 주민 불만이 23% 감소하는 것으로 나타났습니다.

엣지 자동화 및 제어를 통해 효율성과 지속 가능성을 높일 수 있는 경로를 제공하여 건물 운영자에게 에너지 낭비를 관리하고 동시에 거주자에게 서비스를 제공할 수 있는 열쇠를 제공합니다.

2024년에는 인공지능을 효과적으로 활용하여 전략 수립의 에너지 효율성을 높이고 타당성 부족 문제를 해결하는 방법을 이야기할 때 인공지능이 신뢰할 수 있는 핵심 도구가 될 것입니다. 인공 지능은 이제 시설 관리자의 시간을 최적화하고 고객이자 신뢰할 수 있는 조언자로서 문제 해결 능력을 향상시키는 데 도움이 되는 솔루션을 간소화하기 위해 노력하고 있습니다.

디지털 필수 사항

에너지 효율성 개선의 주요 장벽 중 하나는 순 제로 배출 건물 전략을 향한 올바른 로드맵 개발에서 어디서부터 시작해야 할지 모르는 것입니다. 탈탄소화의 3단계(전략 개발, 디지털화, 탈탄소화)는 조직의 전반적인 에너지 효율성 및 탈탄소화 계획의 중요한 측면입니다. 디지털화 자체가 건물의 에너지 효율성을 향상시키는 열쇠입니다. 적절한 디지털화가 없으면 첨단 기술의 혁신적인 이점을 놓칠 수 있습니다.

데이터를 수집, 분석 및 제시하는 기술을 활용하면 새로운 통찰력을 통해 더 많은 정보를 바탕으로 최적화된 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, 앞서 언급한 스웨덴 연구에서 AI 기술은 열과 전력을 크게 높이기 위해 하루에 약 100만 개의 데이터 포인트를 평가했습니다. 이러한 데이터 사용은 시스템이나 프로세스의 숨겨진 또는 눈에 띄지 않는 측면을 가시화할 수 있습니다.

디지털화를 통해 장비 관리자는 효과적인 모니터링 및 제어를 위해 기술을 디지털 시스템에 원활하게 통합할 수 있습니다. 디지털화가 없으면 탈탄소화를 향한 세 가지 주요 단계, 즉 탈탄소화 로드맵 개발, 내재 탄소 추적, 에너지와 탄소 측정 및 모니터링이 더욱 어려워집니다.

탈탄소화 로드맵 작성의 초기 단계에서 구축 전략에 필요한 도구와 디지털 솔루션을 식별하면 탄소 배출 기준선을 설정하고, 기술을 사용하여 기준선과 조직 목표 사이에 강화해야 할 격차를 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다. 정보 제공을 위한 로드맵을 준비합니다.

디지털화는 두 번째 단계이며 모든 시설의 건설 및 운영 단계에 통합될 수 있습니다. 모든 건설 프로젝트에서 BIM(건축 정보 모델링)을 디지털 시스템에 통합하면 내재된 탄소를 세심하게 추적할 수 있어 지속 가능한 건축 관행에 대한 중요한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 시설 관리자는 탄소 기능이 구현된 6D BIM 플랫폼과 같은 고급 기술 솔루션을 통해 디지털화하고 탄소 제거를 수행할 수 있습니다. 이러한 도구는 건물 구성 요소의 비용과 내재 탄소를 계산하여 프로젝트의 총 탄소 배출량과 개별 요소의 기여도를 자세히 분석하고 보고할 수 있도록 해줍니다. BIM과 구체화된 탄소 회계를 결합함으로써 시설 관리자는 초기 설계 논의에 적극적으로 참여하고 재료 선택을 평가하며 장기적인 에너지 영향을 평가하여 지속 가능한 건축 관행을 효과적으로 지원할 수 있습니다.

마지막으로, 세 번째 단계에서 탈탄소화는 일반적으로 디지털 자산의 실행을 감독하여 에너지 효율성을 향상시키고 이제 시설 관리자가 에너지 사용량과 탄소 배출을 정확하게 모니터링해야 하는 능력을 활성화하기 시작합니다. 에너지 공급 및 유틸리티 데이터의 중앙 집중화, 1차 에너지 사용량 이해, 클라우드 기반 분석 구현은 디지털화를 통해 구현되는 핵심 요소로, 시설 관리자가 효과적인 탈탄소화를 촉진하는 데이터 기반 결정을 내릴 수 있도록 해줍니다.

많은 현대 시설 경영진의 경우 탈탄소화의 최종 단계에는 그린 그리드와 상호 작용하기 위한 건물 자산의 전기화, Auto-Grid와 같은 유틸리티 파트너와의 프로슈머 계약, 현장 재생 가능 에너지 배포의 마이크로그리드 포함이 포함됩니다. 탈탄소화와 중요한 건물 탄력성을 모두 제공합니다.

이 3단계 접근 방식(전략화, 디지털화, 탈탄소화)은 시설 관리자가 순 제로 탄소 건물에 대한 열망을 해당 목표 달성을 위한 실질적인 조치로 전환하는 데 도움이 될 수 있는 검증된 전략입니다.

통찰력 있는 센서 배포

에너지 효율성을 향상하는 데 있어 주요 장벽은 정보에 입각한 결정을 내리고 비용 효과적인 입력을 얻는 데 필요한 도구가 부족하다는 것입니다. AI를 활용하려면 통찰력 있는 센서와 모니터링 시스템을 배포해야 합니다. 이러한 고급 기술은 에너지 소비의 미묘한 차이에 대한 실시간 통찰력을 제공하여 시설 관리자가 비효율적인 영역을 식별하고 목표 개선 전략을 개발할 수 있도록 해줍니다. 조명, HVAC 시스템, 점유 및 기타 에너지 관련 요소에 대한 데이터를 캡처함으로써 AI 기반 센서를 통해 시설 관리자는 기존 에너지 관리 관행을 넘어서는 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있습니다.

또한 AI는 워크플로를 간소화하고 문제 해결 기능을 향상시켜 고객에게 서비스를 제공하는 신뢰할 수 있는 조언자에게 큰 이점을 제공할 수 있습니다. 인공 지능 알고리즘은 건물 주변에 배치된 강력한 센서가 수집한 방대한 양의 데이터를 분석하여 자문가에게 실행 가능한 통찰력을 제공하여 시간을 최적화하고 고객 요구 사항을 보다 효과적으로 충족할 수 있습니다.

예측 분석을 통한 사전 에너지 최적화

인공지능 알고리즘은 과거 데이터를 분석하고 패턴을 식별하여 미래 에너지 소비 추세를 예측할 수 있습니다. 이를 통해 시설 관리자는 사전에 사용량을 최적화하기 위한 조치를 취할 수 있습니다. 이러한 예측 기능은 에너지 낭비를 방지하고 건물이 최고 효율 수준에 도달할 가능성을 높여줍니다.

건물 관리에서 인공 지능의 중요성은 에너지 절약을 넘어 스마트하고 반응성이 뛰어난 환경을 만드는 것도 포함됩니다. 인공 지능 알고리즘은 거주자의 행동을 학습하여 선호도와 사용 패턴에 맞게 조명, 온도 및 기타 환경 요인을 조정할 수 있습니다. 이는 탑승자의 편안함을 향상시킬 뿐만 아니라 유휴 기간 동안 불필요한 소비를 방지하여 더 많은 에너지를 절약합니다.

예를 들어 Insight Sensor와 같은 제품은 온도, 습도, 소음 수준과 같은 매개변수 정보를 수집하여 점유율을 정확하게 판단하고 신속하게 조정할 수 있습니다. 이를 통해 이러한 센서에 연결된 인공 지능 예측 분석 알고리즘은 이전에 최대 15분까지 걸릴 수 있었던 동작 감지기를 기다릴 필요 없이 이제 2분 이내에 실내 온도를 빈 점유 수준으로 재설정할 수 있습니다.

건설 산업이 퇴직 및 숙련된 인력 부족으로 인해 영향을 받는 상황에서 예측 분석은 운영 효율성과 효율성을 향상시켜 시설 관리에서 인력의 중요한 역할을 강화할 수도 있습니다. AI는 탈탄소화에 매우 중요하지만, 숙련된 근로자의 공급망 위기를 해결하는 데에도 중요한 역할을 하여 시설 관리 기술 격차에 대한 고유한 솔루션을 제공할 것입니다.

직원이 부족한 시설 팀의 경우 디지털 우선 서비스 접근 방식이 도움이 될 수 있습니다. 원격 및 현장 기술자를 디지털 도구 및 데이터와 연결하여 문제를 효율적으로 해결하고 서비스 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 이 접근 방식은 일선의 자신감을 높이고 영향력 있는 결과를 보장합니다. 예를 들어, 2023년에 우리는 EcoStruxure Building Advisor 작업을 사용하여 팀과 협력하여 효율적인 건물 운영과 도로에서 약 2,200대의 자동차를 끄는 것과 같은 탄소 배출 감소에 직접적으로 기여했습니다.

시설 관리 분야 인공지능의 미래

궁극적으로 건설 분야의 AI 혁명은 실행 가능한 풍부한 정보를 제공합니다. 인공 지능과 분석의 광범위한 채택이 임박한 것은 인공 지능을 구축 환경의 구조에 통합하는 데 있어서 중요한 이정표입니다. 많은 사람들이 산업 전반에 걸쳐 인공 지능이 얼마나 빨리 채택되고 있는지에 대해 우려하고 있지만 시설 관리자와 신뢰할 수 있는 조언자에게 인공 지능은 건물이 한 세대 동안 다음 지속 가능한 개발로 전환하는 데 도움이 될 수 있는 중요하고 강력한 도구 세트입니다.

인공지능은 변화할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 고급 센서를 배치하고, 예측 분석을 사용하고, 신뢰할 수 있는 파트너십을 구축함으로써 상업용 부동산 업계는 인공 지능의 잠재력을 최대한 활용하여 건축 환경이 환경에 미치는 영향을 줄일 수 있습니다. 우리가 지속 가능한 건축 관행을 전면적으로 채택하는 과정에서 인공 지능의 힘을 활용하는 것은 우리를 더욱 친환경적이고 효율적인 미래로 안내하는 등대입니다.

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