Engatinhar, caminhar, correr: edifícios movidos a IA

O processo de maximizar a eficiência dos edifícios é incremental. Assim como as pessoas precisam aprender a engatinhar e depois andar antes de poderem correr, primeiro os gestores de edifícios devem reunir dados básicos relevantes sobre o consumo de energia associado a sistemas como HVAC e iluminação. Como todos sabemos, se você não consegue medir, não consegue consertar.

Em seguida, os gestores de edifícios podem usar os dados coletados para fazer melhorias incrementais em áreas como eficiência energética, operações e conforto.

A “corrida”, nesse contexto, ocorre quando dados de diferentes fontes dentro de um edifício e até mesmo de vários edifícios são integrados, analisados e usados em tempo real, de forma autônoma com base em IA.

Na minha opinião, este é o futuro dos edifícios: edifícios sustentáveis e autônomos com menor custo de manutenção.

De certa forma, esse futuro chegou

Implantação e conexão de sensores

A maior barreira para edifícios mais sustentáveis e lucrativos vem da falta de dados sobre sistemas e operações de edifícios. Temos que resolver a coleta de dados, tanto na fase um quanto na fase dois, e isso é feito via a implantação de sensores e sua conexão ao sistema de gestão de edifícios existente no local.

Os sistemas HVAC consomem até 70% da energia anual usada em edifícios, e a variabilidade em fatores como fluxo de ar, umidade, pressão e temperatura afetam o desempenho dos sistemas. Sensores que rastreiam essas variáveis geram uma grande quantidade de informações que podem ser exploradas por algoritmos de IA para atingir um nível de eficiência impossível de ser alcançado de outra maneira. Da mesma forma, sensores de ocupação e movimento podem gerar dados sobre o uso de um edifício em tempo real que podem ser aproveitados para aumentar a eficiência.

A coleta de dados é fundamental e a agregação de dados de várias fontes, como automação predial e sistemas de gestão de edifícios, multiplica sua capacidade de aumentar a lucratividade e a eficiência em um único prédio e também entre vários edifícios de um portfólio. Como os são responsáveis por 40% do uso total de energia em todo o mundo, reduzir o consumo de energia neste setor tem implicações climáticas globais.
A análise habilitada por IA também pode ajudar a reduzir o tempo de inatividade do sistema e aumentar a eficiência ao detectar comportamentos anômalos em componentes do sistema, como válvulas, e acionar um alerta de manutenção.

Como a manutenção e o retreinamento dos algoritmos do Building X ocorrem automaticamente, os modelos continuam mantendo sua precisão à medida que as condições e os dados associados mudam. Acreditamos que a melhor IA é aquela que funciona em segundo plano e permite que os clientes se concentrem em seus negócios.

Temos algoritmos integrados ao Building X que permitem que você faça algum nível de otimização em cerca de uma dúzia de aspectos diferentes da sustentabilidade, em diferentes aspectos do consumo de energia e em diferentes aspectos de segurança e operações. É uma jornada, e acabamos de começar essa jornada.

Oportunidades futuras com comportamento autônomo

Diante do imperativo de ampliar as soluções inteligentes de infraestrutura e automação para que ainda não as possuem, lançamos Siemens Xcelerator. O Building X faz parte dessa plataforma digital de negócios aberta que permite que os clientes acelerem sua transformação digital com mais facilidade, rapidez e escala. O Siemens Xcelerator é nosso convite para parceiros, clientes e desenvolvedores colaborarem e levarem a IA a um nível industrial. E, à medida que mais sensores forem implantados e a IA se tornar mais potente, imaginamos que haverá oportunidades adicionais para tornar a gestão de mais sustentável, produtiva e lucrativa.

Hoje, a IA pode detectar falhas de forma proativa antes que elas ocorram, mas, no futuro, ela poderá ser configurada para realizar ações como acionar uma ordem de serviço com base nos dados coletados. Também poderia otimizar a utilização do espaço para promover a eficiência energética, sugerindo locais de trabalho para os funcionários dentro de um prédio, de forma que eles se concentrem em uma área central que seja aquecida ou resfriada, dependendo da estação.

No entanto, mesmo se tornando mais autônoma, a IA ainda será guiada pelos parâmetros que os gestores de edifício definem para ela. Os algoritmos podem ajustar a taxa de trocas de ar para proteger a saúde dos ocupantes durante as temporadas de gripes e resfriados, por exemplo, ou o proprietário de um prédio pode direcionar o sistema para otimizar os componentes de HVAC para prolongar a vida útil do sistema.

A fase três é o comportamento autônomo, em que tudo isso acontece sozinho e de forma contínua. Ainda temos uma longa jornada pela frente para adicionar mais recursos e otimizar cada ativo de um edifício. Os benefícios potenciais – para os resultados financeiros das organizações e para o ambiente que todos compartilhamos – são imensos.

Rahul Chillar é vice-presidente sênior e diretor do Building X na Siemens Smart Infrastructure