Etapele de maturizare: clădiri bazate pe inteligență artificială

Procesul de maximizare a eficienței clădirilor este unul incremental. Așa cum oamenii trebuie să învețe să se târască și apoi să meargă înainte de a putea alerga, managerii clădirilor trebuie mai întâi să adune date de bază relevante privind consumul de energie asociat sistemelor precum HVAC și iluminatul. După cum știm cu toții, dacă nu o puteți măsura, nu o puteți repara.

Apoi, managerii clădirilor pot utiliza datele pe care le-au adunat pentru a face îmbunătățiri incrementale în domenii precum eficiența energetică, operațiunile și confortul.

„Alergarea”, în contextul managementului clădirii, are loc atunci când datele din surse disparate dintr-o clădire și chiar din mai multe clădiri sunt integrate, analizate și acționate în timp real, în mod autonom pe baza AI.

În opinia mea, viitorul clădirilor este următorul: clădiri durabile, autonome, cu costuri mai mici de întreținere.

Într-un fel, viitorul a sosit

Implementarea și conectarea senzorilor

Cea mai mare barieră în calea clădirilor mai durabile și mai profitabile provine din lipsa datelor despre sistemele și operațiunile clădirilor. Trebuie să rezolvăm colectarea datelor, atât în faza unu, cât și în faza a doua, iar acest lucru se face prin implementarea senzorilor și conectarea la sistemul existent de gestionare a clădirilor locale.

Sistemele HVAC consumă până la 70% din energia utilizată anual în clădiri, iar variabilitatea factorilor precum debitul de aer, umiditatea, presiunea și temperatura afectează performanța sistemelor. Senzorii care urmăresc variabile precum acestea creează o mulțime de informații care pot fi exploatate de algoritmii AI pentru a atinge un nivel de eficiență care altfel nu ar fi posibil. În mod similar, senzorii de ocupare și mișcare pot genera date în timp real despre utilizarea unei clădiri care pot fi utilizate pentru a spori eficiența.

Colectarea datelor este esențială, iar agregarea datelor din mai multe surse - cum ar fi automatizarea clădirilor și sistemele de gestionare a clădirilor - multiplică capacitatea dvs. de a spori profitabilitatea și eficiența într-o singură clădire și, de asemenea, între mai multe clădiri dintr-un portofoliu. Deoarece clădirile sunt responsabile pentru 40% din consumul total de energie la nivel mondial, reducerea consumului de energie în acest sector are implicații climatice globale.
Analizele bazate pe AI pot ajuta, de asemenea, la reducerea timpilor de nefuncționare a sistemului și la îmbunătățirea eficienței prin detectarea comportamentului anormal în componentele sistemului, cum ar fi supapele, și declanșând o alertă de întreținere.

Deoarece întreținerea și recalificarea algoritmilor Building X au loc automat, modelele continuă să-și mențină acuratețea pe măsură ce condițiile și datele asociate se schimbă. Credem că cea mai bună IA este cea care funcționează în fundal și permite clienților să se concentreze asupra afacerii lor.

Avem algoritmi încorporați în Building X care vă permit să faceți un anumit nivel de optimizare pe o duzină de aspecte diferite ale durabilității, asupra diferitelor aspecte ale consumului de energie și asupra diferitelor aspecte ale securității și operațiunilor. Este o călătorie și tocmai am început această călătorie.

Oportunități viitoare cu comportament autonom

Având în vedere imperativul de a extinde infrastructura inteligentă și soluțiile de automatizare pentru clădirile care încă nu le au, am lansat Siemens Xcelerator. Building X face parte din această platformă digitală deschisă de afaceri care permite clienților să-și accelereze transformarea digitală mai ușor, mai rapid și la scară mare. Siemens Xcelerator este invitația noastră către parteneri, clienți și dezvoltatori de a colabora - și de a face AI de calitate industrială. Și, pe măsură ce sunt implementați mai mulți senzori și pe măsură ce AI devine mai puternică, ne imaginăm oportunități suplimentare pentru a face managementul clădirilor mai durabil, productiv și profitabil.

Astăzi, AI poate detecta proactiv defecțiunile înainte de a apărea, dar în viitor ar putea fi configurată pentru a lua măsuri precum declanșarea unei comenzi de lucru pe baza datelor pe care le colectează. De asemenea, ar putea optimiza utilizarea spațiului pentru a promova eficiența energetică, sugerând locații de lucru pentru angajații dintr-o clădire, astfel încât aceștia să fie concentrați într-o zonă centrală care este încălzită sau răcită în funcție de sezon.

Cu toate acestea, pe măsură ce AI devine mai autonomă, va fi în continuare ghidată de parametrii pe care managerii de clădiri îi definesc pentru aceasta. Algoritmii ar putea ajusta rata schimburilor de aer pentru a proteja sănătatea ocupanților în timpul anotimpurilor reci și perioadelor gripale, de exemplu, sau un proprietar de clădire ar putea direcționa sistemul pentru a optimiza componentele HVAC pentru a prelungi durata de viață a sistemului.

Faza a treia este un comportament autonom, în care toate acestea se întâmplă de la sine în mod continuu. Mai avem drum lung de parcurs pentru a adăuga mai multe capacități și pentru a optimiza fiecare activ al clădirii. Beneficiile potențiale - pentru veniturile organizațiilor și pentru mediul pe care îl împărtășim cu toții - sunt imense.

Rahul Chillar este Vicepreședinte Senior și Director al Building X în cadrul Siemens Smart Infrastructure.