Zastosowanie w praktyce

Wdrażanie danych wspomagane sztuczną inteligencją

Przekształć fragmentowane dane budynku w zaufaną podstawę usług cyfrowych. Kontekstualizacja wspomagana sztuczną inteligencją i walidacja ekspertów pomagają szybciej aktywować Building X applications i Asset Performance Advanced i skalować je w różnych portfelach.

Zobacz rozwiązanie Pobierz ściągawkę

Wyzwanie

Dane budynku są często dystrybuowane w różnych systemach i przechowywane w różnych formatach. Bez spójnej łączności i kontekstu dotyczącego sprzętu, lokalizacji i relacji systemowych aktywacja aplikacji cyfrowych wymaga dużego wysiłku ręcznego i jest trudna do skalowania w całym portfolio.

Rozwiązanie

Siemens łączy istniejące źródła danych i wykorzystuje kontekstualizację wspomaganą sztuczną inteligencją do proponowania typów semantycznych, znaczników, przypisań sprzętu, lokalizacji i relacji systemowych. Eksperci Siemens sprawdzają wyniki, tworząc zaufany fundament danych dla Building X applications i Asset Performance Advanced.

Korzyści

Zmniejsz wysiłek ręcznego wdrażania i modelowania o ponad 50% poprzez kontekstualizację wspomaganą sztuczną inteligencją i ustandaryzowane przepływy pracy. *
Szybciej aktywuj Building X applications i Advanced Performance Advanced dzięki połączonym, kontekstowym i sprawdzonym danom.
Konsekwentnie skaluj wdrożenia w budynkach, kampusach i portfelach przy użyciu standardowych modeli łączności i danych. Skorzystaj z nawet 50% redukcji kosztów utrzymania pracy. **

*Źródło: Siemens AG (2026). Autonomiczne budynki Use Case Folio. Wewnętrzne dane produktu
**Źródło: Zeb & Lodhi (2025), ResearchGate. Na podstawie ~ 2800 połączeń konserwacyjnych rocznie i ~ 700 USD rocznie kosztów pracy w szpitalu wielolokalizacyjnym z BMS i Asset Performance. Wyniki są różne i nie są gwarantowane

Ilustracja przedstawiająca zalety wdrażania danych wspomaganego sztuczną inteligencją

Jak zacząć

Połącz istniejące dane budynku, dodaj kontekst za pomocą sztucznej inteligencji, sprawdź proponowaną strukturę z ekspertami Siemens i aktywuj aplikacje cyfrowe i usługi zarządzane.

Ilustracja budynku połączonego z chmurą za pośrednictwem strumieni danych

Połącz dane budynku

Połącz dostępne dane inżynieryjne i metadane z istniejących systemów Siemens i innych firm, niezależnie od tego, czy są wdrożone lokalnie, czy w chmurze.

Dodaj kontekst za pomocą sztucznej inteligencji

Korzystaj z kontekstualizacji wspomaganej sztuczną inteligencją, aby zaproponować typy semantyczne, tagi, przypisania sprzętu, lokalizacje i relacje systemowe między połączonymi danymi.

Ilustracja eksperta siedzącego przed biurkiem komputerowym

Zatwierdź z ekspertami

Przejrzyj proponowaną strukturę danych za pomocą przepływów pracy opartych na zaufaniu. Eksperci firmy Siemens sprawdzają wyniki generowane przez sztuczną inteligencję przed aktywacją aplikacji i usług.

Ilustracja 2 ekranów komputerowych i ikony z dwoma narzędziami tuż obok

Aktywuj usługi cyfrowe

Użyj połączonej i sprawdzonej podstawy danych, aby aktywować Building X applications i usługi zarządzane, takie jak Advanced Performance Asset Performance.

Kompatybilność z istniejącymi systemami

Połącz i kontekstualizuj dane zarówno z istniejących, jak i nowych budynków w szerokiej gamie systemów Siemens i innych firm. Istniejące systemy budowlane nie muszą być wymieniane.

Ludzka walidacja

Zastosuj przepływy pracy przeglądów oparte na zaufaniu przed aktywacją. AI proponuje przypisania sprzętu, lokalizacje i relacje systemowe; eksperci Siemens sprawdzają i sprawdzają wyniki.

Łączność i interoperacyjność

Użyj Building X jako podstawy łączności, cyberbezpieczeństwa i interoperacyjności. Standaryzowane modele danych umożliwiają spójne wdrażanie w budynkach i portfelach.

Rozpocznij swoją podróż dzięki temu pakietowi rozwiązań

Zapoznaj się z usługą Asset Performance Advanced, aby zobaczyć, w jaki sposób analityka oparta na sztucznej inteligencji i wiedza firmy Siemens wykorzystują połączone i kontekstualne dane budynku do ciągłego monitorowania wydajności zasobów, identyfikowania pojawiających się problemów oraz wspierania konserwacji predykcyjnej i nakazowej.

Zobacz rozwiązanie