Enfoque de etapas progresivas: edificios impulsados por IA

El proceso de maximizar la eficiencia de los edificios es incremental. Así como las personas deben aprender a gatear y, luego, a caminar antes de poder correr, los gerentes de edificios primero deben recopilar datos de referencia relevantes sobre el consumo de energía asociado con sistemas como HVAC e iluminación. Como todos sabemos, si no puedes medirlo, no puedes arreglarlo.

A continuación, los gerentes de edificios pueden usar los datos que han recopilado para realizar mejoras incrementales en áreas como la eficiencia energética, las operaciones y la comodidad.

En el contexto de la gestión de edificios, el término "funcionamiento" se refiere al proceso mediante el cual los datos procedentes de fuentes dispares dentro de un edificio, e incluso de varios edificios, se integran, se analizan y se utilizan para tomar medidas en tiempo real, de forma autónoma y basándose en la IA.

En mi opinión, el futuro de los edificios es el siguiente: edificios sostenibles y autónomos con menor costo de mantenimiento.

De alguna manera, ese futuro ha llegado

Implementación y conexión de sensores

La mayor barrera para edificios más sostenibles y rentables proviene de la falta de datos sobre sistemas y operaciones de construcción. Tenemos que resolver la recopilación de datos, tanto en la fase uno como en la fase dos, y eso se hace mediante la implementación de sensores y la conexión al sistema de administración local de edificios existente.

Los sistemas de climatización consumen hasta el 70 % de la energía anual utilizada en los edificios, y la variabilidad de factores como el flujo de aire, la humedad, la presión y la temperatura afectan el rendimiento de los sistemas. Los sensores que monitorean este tipo de variables crean una gran cantidad de información que puede ser explotada por algoritmos de IA para lograr un nivel de eficiencia que, de otro modo, no sería posible. De manera similar, los sensores de ocupación y movimiento pueden generar datos en tiempo real sobre el uso de un edificio que pueden aprovecharse para mejorar la eficiencia.

La recopilación de datos es fundamental, y la agregación de datos de múltiples fuentes, como la automatización de edificios y los sistemas de administración de edificios, multiplica su capacidad para mejorar la rentabilidad y la eficiencia dentro de un solo edificio, y también entre varios edificios de una cartera. Debido a que los edificios son responsables del 40 % del consumo total de energía en todo el mundo, reducir el consumo energético en este sector tiene implicaciones climáticas globales.
Los análisis impulsados IA también pueden ayudar a reducir el tiempo de inactividad del sistema y mejorar la eficiencia al detectar comportamientos anómalos en componentes del sistema, como válvulas, y activar una alerta de mantenimiento.

Debido a que el mantenimiento y el reentrenamiento de los algoritmos de Building X se producen automáticamente, los modelos continúan manteniendo su precisión a medida que cambian las condiciones y sus datos asociados. Creemos que la mejor IA es la que funciona en segundo plano y permite que los clientes se centren en su negocio.

Tenemos algoritmos integrados en Building X que te permiten optimizar, en cierta medida, una docena de aspectos diferentes relacionados con la sostenibilidad, el consumo energético y la seguridad y las operaciones. Es un viaje, y acabamos de comenzar ese viaje.

Oportunidades futuras con comportamiento autónomo

En vista de la necesidad de ampliar la infraestructura inteligente y las soluciones de automatización para edificios que aún carecen de ellas, hemos lanzado Siemens Xcelerator. Building X es parte de esta plataforma comercial digital abierta que permite a los clientes acelerar su transformación digital de manera más fácil, rápida y a escala. Siemens Xcelerator es nuestra invitación a socios, clientes y desarrolladores para que colaboren y hagan que la IA sea de grado industrial. Y, a medida que se implementan más sensores y la IA se vuelve más poderosa, imaginamos oportunidades adicionales para hacer que la administración de edificios sea más sostenible, productiva y rentable.

Hoy en día, la IA puede detectar proactivamente fallas antes de que ocurran, pero en el futuro podría configurarse para tomar acciones como activar un pedido de trabajo basado en los datos que recopila. También podría optimizar la utilización del espacio para promover la eficiencia energética al sugerir lugares de trabajo para los empleados dentro de un edificio para que se concentren en un área central que se calienta o enfría según la temporada.

Sin embargo, a medida que la IA se vuelva más autónoma, seguirá siendo guiada por los parámetros que los gerentes de edificios le definan. Los algoritmos podrían ajustar la velocidad de los intercambios de aire para proteger la salud de los ocupantes durante las temporadas de resfriados y gripe, por ejemplo, o el propietario de un edificio podría dirigir el sistema para optimizar los componentes de climatización para extender la vida útil del sistema.

La tercera fase es el comportamiento autónomo, donde todo esto sucede por sí solo, de manera continua. Todavía nos queda un largo camino por recorrer para agregar más capacidades y optimizar cada activo de la construcción. Los beneficios potenciales, para los resultados finales de las organizaciones y para el medio ambiente que todos compartimos, son inmensos.

Rahul Chillar es vicepresidente sénior y jefe de Building X en Infraestructura Inteligente de Siemens