Mássz, sétálj, fuss: AI által működtetett épületek

Az épületek hatékonyságának maximalizálásának folyamata lépésről lépésre történik. Ahogy az embereknek meg kell tanulniuk mászni, majd járni, mielőtt futni tudnának, az épületvezetőknek először releváns alapadatokat kell gyűjteniük az olyan rendszerekkel kapcsolatos energiafogyasztásról, mint a HVAC és a világítás. Mint mindannyian tudjuk, ha nem tudod mérni, akkor nem tudod megjavítani.

Ezután az épületvezetők felhasználhatják az összegyűjtött adatokat, hogy fokozatos fejlesztéseket hajtsanak végre olyan területeken, mint az energiahatékonyság, az üzemeltetés és a kényelem.

A „futás” az épületirányítással összefüggésben akkor történik, amikor az épületen belül, sőt több épületben is a különböző forrásokból származó adatokat valós időben integrálják, elemzik és önállóan működtetik a mesterséges intelligencia alapján.

Véleményem szerint az épületek jövője a következő: fenntartható, önálló épületek alacsonyabb fenntartási költségekkel.

Bizonyos szempontból megérkezett ez a jövő

Érzékelők telepítése és csatlakoztatása

A fenntarthatóbb és jövedelmezőbb épületek legnagyobb akadálya az épületrendszerekről és üzemeltetésről szóló adatok hiánya. Az első és a második fázisban egyaránt meg kell oldanunk az adatgyűjtést, amit az érzékelők telepítésével és a meglévő helyszíni épületirányító rendszerhez való csatlakozással végzünk el.

A HVAC rendszerek az épületekben felhasznált éves energia 70% -át fogyasztják, és az olyan tényezők változékonysága, mint a légáramlás, a páratartalom, a nyomás és a hőmérséklet, befolyásolja a rendszerek teljesítményét. Az ilyen változókat nyomon követő szenzorok olyan információgyűjteményt hoznak létre, melyet az AI algoritmusok felhasználhatnak olyan hatékonysági szint elérésére, amely egyébként nem lenne lehetséges. Hasonlóképpen, a foglaltság- és mozgásérzékelők valós idejű adatokat generálhatnak az épület használatáról, amelyek felhasználhatók a hatékonyság növelése érdekében.

Az adatgyűjtés kritikus fontosságú, és a több forrásból származó adatok összesítése — például épületautomatizálási és épületirányítási rendszerekből — megsokszorozza a jövedelmezőség és a hatékonyság növelésének képességét egyetlen épületen belül és akár több épületben is. Mivel az épületek felelősek a teljes energiafelhasználás 40%-áért világszerte, az energiafogyasztás csökkentése ebben az ágazatban globális éghajlati következményekkel jár.
Az AI-támogatott elemzések segíthetnek csökkenteni a rendszer leállási idejét és növelni a hatékonyságot azáltal, hogy észlelik a rendszerkomponensek, például a szelepek rendellenes viselkedését és karbantartási figyelmeztetést küldenek.

Mivel az X-épület algoritmusainak karbantartása és átképzése automatikusan megtörténik, a modellek továbbra is megőrzik pontosságukat, ahogy a körülmények és a hozzájuk kapcsolódó adatok megváltoznak. Hisszük, hogy a legjobb AI az, amely a háttérben működik, és lehetővé teszi az ügyfelek számára, hogy üzleti tevékenységükre összpontosítsanak.

Az Building X épület beépített algoritmusokkal rendelkezik, amelyek lehetővé teszik bizonyos fokú optimalizálást a fenntarthatóság, energiafogyasztás, valamint a biztonság és a működés különböző aspektusaiban. Ez egy utazás, amit csak most kezdtünk el.

Jövőbeli lehetőségek autonóm viselkedéssel

Tekintettel arra, hogy az intelligens infrastruktúra és automatizálási megoldások bővítésére van szükség azokra az épületekre, amelyekben ez még hiányzik, elindítottuk a Siemens Xcelerator-t. A Building X része ennek a nyílt digitális üzleti platformnak, amely lehetővé teszi az ügyfelek számára, hogy könnyebben és gyorsabban érjenek el nagyszabású digitális átalakulást. A Siemens Xcelerator jelenti a partnerek, ügyfelek és fejlesztők közötti együttműködést — mellyel ipari-szintre emelhetik a mesterséges intelligenciát. Ahogy egyre több érzékelőt telepítenek, és ahogy az AI erősebbé válik, további lehetőségeket képzelünk el az épületirányítás fenntarthatóbbá, termelékenyebbé és jövedelmezőbbé tételére.

Manapság az AI proaktívan képes észlelni a hibákat, mielőtt azok bekövetkeznének, de a jövőben úgy konfigurálható, hogy olyan műveleteket hajtson végre, mint például a begyűjtött adatok alapján egy munkaparancs elindítása. Optimalizálhatja a helykihasználást az energiahatékonyság elősegítése érdekében azáltal, hogy munkaterületeket javasol az épületen belül az alkalmazottak számára úgy, hogy azok egy központi területre koncentrálódjanak, amelyet az évszaktól függően fűtenek vagy hűtenek.

Mivel azonban az AI önállóbbá válik, továbbra is az épületvezetők által meghatározott paraméterek fogják irányítani. Az algoritmusok beállíthatják a légáramlás sebességét, hogy megvédjék a lakók egészségét például a hideg- és influenza szezonokban, vagy egy épülettulajdonos irányíthatja a rendszert a HVAC alkatrészek optimalizálására a rendszer élettartamának meghosszabbítása érdekében.

A harmadik fázis az autonóm viselkedés, ahol mindez folyamatosan magától történik. Még hosszú utat kell megtennünk, hogy további képességeket adjunk hozzá és optimalizáljunk minden egyes épületeszközt. A lehetséges előnyök - a szervezetektől kezdve mindannyiunk környezetén át - óriási előnyökkel járnak.

Rahul Chillar a Siemens Smart Infrastructure vezető alelnöke és az Building X vezetője