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Université des sciences appliquées de Mayence

Transition vers le campus autonome

Avec Siemens comme principal partenaire technologique, le Smart Building Living Lab de l'université des sciences appliquées de Mayence développe un ecosystem de campus indépendant et connecté numériquement qui réunit les opérations des bâtiments, la recherche et l'enseignement sur une base de données partagée.

Un ecosystem de données ouvert pour des opérations plus intelligentes sur les campus

L'université des sciences appliquées de Mayence, un établissement d'enseignement supérieur allemand, trouve ses racines dans une académie du XVIIIe siècle. Aujourd'hui, elle gère cinq campus urbains accueillant environ 5 500 étudiants. De solides partenariats industriels font le lien entre la théorie et la pratique dans des domaines tels que l'exploitation autonome des bâtiments.

Le Smart Building Living Lab, qui fait partie de l'initiative de recherche « Gebäudebetrieb 4.0 » de l'université, repose sur une architecture ouverte qui

  • s'appuie sur Building X et Desigo CC comme composants principaux du système
  • intègre des systèmes de bâtiments tiers et des capteurs IoT
  • utilise des API ouvertes pour extraire et recontextualiser les données opérationnelles dans un modèle de données sur les opérateurs appartenant à l'université
  • met à disposition des données en direct sur les bâtiments pour la gestion du campus, la recherche et l'enseignement
  • prend en charge la surveillance, l'analyse et l'optimisation en temps réel et les applications assistées par l'IA
  • Crée une base évolutive pour des opérations de campus interopérables, pilotées par les données et de plus en plus autonomes

Le projet montre comment une architecture d'intégration ouverte peut connecter divers systèmes tout en donnant à l'institution le contrôle de ses données et en évitant de se retrouver bloquée par un fournisseur.

Le Smart Building Living Lab de l'université de Mayence transforme le campus en laboratoire vivant pour des bâtiments intelligents et économes en énergie.

Une architecture de données conçue pour évoluer

Une architecture indépendante des fournisseurs combine Building X, Desigo CC, des systèmes tiers et des données IoT, permettant à l'université des sciences appliquées de Mayence de contrôler ses données et d'éviter toute dépendance vis-à-vis d'un fournisseur.

Un campus, de nombreuses sources de données

Les données sur les bâtiments, l'occupation, l'énergie, l'environnement et la qualité de l'air sont intégrées dans un ecosystem de données partagé, ce qui permet de briser les silos de données et de créer une base cohérente pour le fonctionnement, la recherche et l'enseignement du campus.

Des données en temps réel à de meilleures opérations

Les données en temps réel permettent d'optimiser l'énergie et l'espace, de fournir des services adaptés à la demande et d'utiliser des applications assistées par l'IA, ce qui permet d'utiliser les ressources du campus de manière plus efficace et de répondre à l'évolution des besoins.

Un campus qui se comprend

En tant que partenaire technologique et d'intégration clé du Smart Building Living Lab, Siemens fournit des composants de base pour l'accès intersystème aux données opérationnelles, créant ainsi une base de données partagée pour le fonctionnement des bâtiments, la recherche et l'enseignement.

Une personne assise à un bureau devant un écran ultra-large incurvé affichant un tableau de bord pour la surveillance des bâtiments du campus de Mayence.

Des données opérationnelles aux informations

Desigo CC capture les données structurées des systèmes des bâtiments, y compris les données relatives aux équipements et à l'énergie. Building X fournit des données opérationnelles via des API ouvertes, les capteurs multiples LoRaWAN et IoT ajoutent des données sur l'occupation, l'environnement et la qualité de l'air. Les flux de données sont regroupés dans le modèle de données des opérateurs de l'université et mis à disposition pour un éventail croissant de cas d'utilisation, tels que l'analyse et l'optimisation de l'utilisation de l'espace, la surveillance de l'énergie en temps réel et l'optimisation de l'efficacité, la gestion de la durabilité et l'amélioration de la qualité de l'air intérieur.

L'architecture ouverte permet également d'intégrer des données provenant de systèmes et de fabricants supplémentaires au fur et à mesure de l'expansion du Smart Building Living Lab. Cela crée un environnement dynamique pour tester de nouvelles applications à l'aide de données réelles du campus, qu'il s'agisse de l'exploitation des bâtiments axée sur la demande ou d'analyses assistées par l'IA.

Le bâtiment est la plus petite unité d'un système énergétique, et c'est d'ailleurs une unité essentielle. Mais les approches de couplage sectoriel et de ville intelligente ne fonctionnent que si les données des bâtiments sont interopérables, lisibles par machine et disponibles sur tous les systèmes via des interfaces ouvertes, telles que celles fournies par l'API Siemens Building X.
Fabian Naethbohm, M. Eng., responsable du Smart Building Living Lab, Université des sciences appliquées de Mayence

Solutions pour le fonctionnement des campus piloté par les données

Combinant la gestion des bâtiments, des services de campus basés sur le cloud, la connectivité IoT et des applications intelligentes, le portefeuille de solutions de Siemens crée une base ouverte pour la gestion de l'énergie, de l'espace, de la durabilité, des conditions environnementales et du fonctionnement des bâtiments sur le campus.

Le campus intelligent de l'université de Mayence

Transformons les données de votre campus en informations !

Le Smart Building Living Lab de l'université des sciences appliquées de Mayence montre comment un campus connecté numériquement peut transformer les données opérationnelles en informations exploitables et en nouvelles opportunités de recherche et d'apprentissage. Contactez nos experts pour découvrir comment une approche intégrée peut aider votre établissement à mieux utiliser ses données et à passer à l'étape suivante vers un campus plus intelligent.