人工智慧如何改變預測性維護

越來越多的供應商正在採用人工智慧和機器學習，以改善在建築物出現問題之前發現問題這一古老的挑戰。

什麼是預測性維護

預測性維護僅僅意味著以數位方式識別效能和健康問題，即退化的早期跡象導致效率低下並導致故障，利用機器學習和人工智慧技術來實現這一目標。

預測性維護的好處是什麼

建築物和工廠中性能不佳的廠房和設備可能會在開始時使用過多的能源，如果不及時維護，最終會導致故障。因此，透過像我們這樣的智慧技術來提醒這些問題，不僅可以節省能源成本，還可以減少所需的能源，減少過程中的碳排放。預測性維護還可以減少建築的停工時間，在業主和占用者的維修成本變得昂貴之前，問題就已經解決了。

建築物如何產生預測性維護所需的資料

#人工智慧和機器學習演算法處理來自嵌入到設備中的現有物聯網感測器的數據。這些物聯網設備通常會測量流量、能源和公用事業消耗、工廠的振動和溫度。其中一些數據點可能已經在建築管理系統中可用，但業主和用戶可能需要安裝額外的物聯網感測器來豐富他們的見解。

房地產團隊需要多少技術專業知識

將硬數據轉化為可以理解的、可操作的見解，從而對建築的性能和碳排放產生積極影響，這是成功的關鍵。我們以及該領域其他以技術為主導的變革者的目標是，推出現有工程團隊可以無縫採用的解決方案。

是否有遭受網路攻擊或資料隱私事件的風險

安全性是商業和工業地產業主的重中之重，新興的永續性技術解決方案需要擁有世界一流的系統和基礎設施，如AWS，以確保營運安全。此外，在沒有人工幹預的情況下，技術不能對BMS進行讀寫。

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