Automasi tidak mencukupi: Bangunan memerlukan kecerdasan dipacu AI

Bangunan telah menjadi antara pengguna paling gemar peranti IoT. Bangunan pintar, khususnya, menggunakan peranti bersambung untuk mengukur segala-galanya daripada suhu, pencahayaan, kualiti udara, bunyi, getaran, penghunian dan penggunaan tenaga, dan itu hanyalah puncak gunung ais.

Automasi bangunan sedang berkembang dalam skala, dengan lebih daripada 6 juta bangunan komersial di Amerika Syarikat sahaja dan dianggarkan 2.2 bilion peranti bersambung digunakan. Pada 2022, pasaran sistem automasi bangunan global akan mencecah kira-kira AS$80 bilion.

Jenis automasi ini bergantung pada sejumlah besar peranti IoT. Banyak tindak balas tindakan bersyarat adalah automatik jika kebakaran dikesan, penggera dicetuskan secara automatik, selalunya dengan arahan suara, dan jabatan bomba dimaklumkan. Ini adalah benar sebelum kemunculan Internet Perkara; kini penggera kebakaran disambungkan melalui Internet dan kedua melalui komunikasi selular.

Nilai IoT, terutamanya dalam membina automasi, terletak pada dua bidang utama:

• Data yang dijana oleh peranti dalaman dan cara data ini dianalisis dan digunakan.
• Operasi dan pengurusan yang dilakukan dengan membina sistem automasi.

Strim data yang kaya dan berterusan memberikan cerapan berharga tentang operasi pembinaan, tetapi terdapat masalah: Kumpulan peralatan yang besar menjana sejumlah besar data yang tidak dapat dihuraikan dan difahami dengan betul oleh manusia. Untuk merealisasikan potensi pulangan daripada menggunakan penderia ini (dan kamera), kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) diperlukan untuk memantau dan menilai aliran data secara berterusan.

Automasi tidak boleh melakukan tugas sahaja

Sehingga 2020, tumpuan sistem bangunan pintar, termasuk automasi bangunan, adalah tanggungjawab pengurusan kemudahan. Kemudian, sebagai tambahan kepada pengurusan kemudahan, tumpuan beralih kepada kesejahteraan pekerja dan program ESG. Ini membuka keperluan untuk keupayaan yang didayakan ML.

Sebagai contoh, sistem AI boleh melihat kualiti udara dan mencari kaitan dengan had penghunian. Ia juga boleh mempelajari cara mengagihkan semula bilik mesyuarat dan bilik yang berkaitan dengan penghunian dan pengudaraan untuk memaksimumkan jarak fizikal antara pekerja dan meningkatkan kualiti udara, sekali gus mengurangkan peluang pekerja jatuh sakit.

AI juga boleh membantu menganalisis penggunaan paip air dan suhu air untuk memberikan amaran apabila risiko Legionella dan patogen berbahaya yang lain meningkat. Legionella hidup subur dalam air suam dalam julat suhu tertentu.

Perkaitan keupayaan AI baharu tidak mengecualikan fungsi tradisional seperti menjejak dan mengurus penggunaan tenaga. Dengan platform dipacu AI, bangunan boleh menutup kawasan yang tidak digunakan dan mencuba tetapan tirai yang berbeza pada masa yang berbeza untuk meminimumkan penggunaan tenaga. Eksperimen dan belajar pada masa yang sama. Ini adalah isu asas yang akan menjadi lebih penting pada tahun 2022 disebabkan oleh harga tenaga.

AI malah boleh memainkan peranan dalam kecekapan pembersihan, mengenal pasti meja yang telah digunakan dan tandas yang telah menunjukkan peningkatan penggunaan. Pada usia COVID-19, pengurus kemudahan memberi tumpuan kepada pembersihan.

AI juga boleh meningkatkan sistem yang menyokong keselamatan fizikal. Setelah sistem memahami apa itu akses biasa dan gelagat pergerakan, ia boleh mengenal pasti gelagat tidak normal dan meningkatkan amaran keselamatan. Aplikasi lain yang dipacu AI boleh mengesan situasi tekanan, objek terbengkalai, mengenal pasti senjata, tembakan tepat—dan melakukan sekatan kecemasan.

Sistem kawalan penyakit berjangkit pintar boleh belajar menggunakan data kadar jangkitan tempatan. Sistem AI boleh melakukan perkara yang tidak boleh dilakukan oleh manusia, seperti merenung dinding selama 20 tahun, mencari tanda-tanda perubahan dalam konkrit yang boleh menandakan keruntuhan struktur yang akan berlaku.

Menggunakan AI pada bangunan pintar

Sudah tentu, titik permulaan standard untuk sistem dipacu AI baharu adalah untuk mengajarnya. Proses ini bermula dengan pangkalan data yang mewakili realiti yang akan dihadapi oleh sistem. Walau bagaimanapun, ramai akan mendapati bahawa data latihan asas yang baik untuk sistem bangunan pintar tidak wujud. Jawapannya mungkin untuk mencipta data latihan dengan menjalankan "eksperimen" dalam bangunan fizikal.

Sebagai contoh, dari segi penggunaan tenaga, anda boleh melatih sistem dengan melaraskan langsir dan penghawa dingin secara eksperimen berdasarkan masa hari dan penghunian pejabat, dengan itu menurunkan bil penghawa dingin anda tanpa mencetuskan penggantian manual . Sistem sedemikian boleh bergantung pada penderia suhu dan bacaan penghunian, serta pengesanan cahaya matahari.

Terdapat beberapa amalan terbaik asas untuk diikuti. Bersikap teliti secara saintifik semasa mengumpul set data kebenaran tanah, mengumpulkan data daripada pelbagai sumber untuk meningkatkan keyakinan bahawa sampel anda mewakili.

Sistem dipacu AI boleh belajar daripada corak penghunian di kawasan pejabat tertentu dan membantu mengurangkan kesilapan manusia dalam perancangan ruang. Menaik taraf ruang adalah mahal dan mengekalkan fleksibiliti adalah penting. Penggunaan ruang dan penghunian jelas menjadi isu kesihatan semasa pandemik. Pekerja kini mungkin lebih suka berkumpul di balkoni atau teres terbuka untuk berbual dan minum kopi daripada di ruang rehat kecil.

Ke manakah pengurusan bangunan dipacu AI pergi

Sistem AI boleh mencadangkan perubahan dalam pengurusan kemudahan dan menjadikan pengurusan bangunan lebih ramalan. Bercakap tentang responsif, mereka juga boleh bertindak balas terhadap cabaran yang tidak dijangka dengan lebih berkesan. Contoh terbaru; sebelum 2020, adalah mustahil untuk mengenal pasti pekerja yang mengalami demam dan mengurangkan kebarangkalian jangkitan, tetapi masalah ini boleh diselesaikan dalam kemampuan semasa.

Ia memerlukan pertimbangan yang teliti dan pelaburan masa untuk mendapatkan fakta asas dengan betul. Banyak bangunan komersial mempunyai replika maya yang dihantar oleh arkitek kepada pemilik atau pengurus bangunan. Sebagai titik permulaan, kembar digital berkemungkinan menjadi tempat pembuktian bagi pengurusan kemudahan dipacu AI dan pengurusan bangunan pintar.

Kami menjangkakan IT, pengurusan kemudahan, HR dan keselamatan akan menjadi lebih bersepadu dan menggunakan AI lebih banyak. Menyertai silo maklumat untuk mencipta aliran data untuk aplikasi AI boleh mempunyai pelbagai faedah.

Kepentingan tempat kerja yang sihat, keselamatan fizikal dan penjimatan tenaga menjadikannya mendesak untuk bergerak melangkaui automasi mudah dan membangunkan sistem pengendalian bangunan berasaskan AI yang boleh dipercayai yang dibina di atas asas data terkini yang kukuh. Mana-mana aplikasi ini menyokong kes perniagaan yang kukuh secara keseluruhannya, ini merupakan hujah yang menarik bahawa pengurusan kemudahan harus melihat aplikasi yang dipacu AI untuk mengendalikan bangunan pintar dan menjadikan bangunan lebih pintar.

Atas ialah kandungan terperinci Automasi tidak mencukupi: Bangunan memerlukan kecerdasan dipacu AI. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!