以人為中心的自動建築

實現性能的自動建築

AI 驅動的操作 協助建築物提前偵測問題、優先處理行動，並讓關鍵系統保持執行效能，以減少手動力。操作員可以獲得清晰、排名的操作。乘客享受最佳化的環境。擁有者獲得成本效率、長期資產價值並提高保留率。

為什麼建築物需要更智能的營運模式

勞動力短缺、技術複雜性越來越高，以及系統中斷連線正在推動建築運營到破壞點。預計團隊會以較少的專家資源管理更多建築物，同時反應性營運的後果會增加成本。

當系統在沒有警告的情況下發生故障時，結果會導致緊急維修、租戶中斷並且成本急劇增加。如果沒有預測能力，團隊總是落後一步，對失敗做出反應，而不是防止失敗。

操作員面臨不斷的警報，大多數是低優先順序或冗餘的警報。如果沒有智慧型篩選，關鍵問題就會在噪音和回應時間受到影響中失去，從而增加風險並降低信任。

53％的設施管理職位仍然沒有職位。經驗豐富的工作人員退休的速度比新人才能訓練的速度更快，故障複雜的多系統環境疑難排解所需的知識正在消失。

現代建築在互連的系統上運行，單一故障可以跨空調、電氣和安全領域重疊。跨中斷連線的資料來源手動診斷根本原因需要數小時，延長停機時間。

使用較小、經驗較少的團隊運營更大的投資組合的壓力正在加劇。每個額外的建築都會增加風險，延長響應時間並降低服務質量。

自主性將操作從儀表板監控和反應式工作命令轉移到智能干預。建築物檢測偏差，建議根本原因，優先處理行動，並僅提升需要人類判斷的情況。

資料來源：澤布和洛迪（2025 年），研究之門。基於具有 BMS 和 Asset Performance 的多站點醫院每年 ~2,800 次維護電話和約 $700 每年的人力成本。結果有所不同，並不保證。

資料來源： 根據在大型大學環境中，每年約 180 萬人的分包人力成本的模型基準進行估算。結果有所不同，並不是保證的結果或合同承諾。

資料來源：以中複雜的美國商業建築為模型（約 7.5 萬平方米，約 15 萬個數據點，約 8 分鐘/數據點，每小時 140 萬左右可定址值約 280k）。結果有所不同，並不保證。

實際應用

AI 驅動的資料豐富可自動化跨站點的標記、結構和擴展，從而減少入職工作，並加快現有建築物的實現價值時間。

Asset Performance Advanced 是一項支援 AI 的管理建築數位服務，可讓客戶感知、決定並持續改善效能。

探索自動化建築如何降低成本、增加正常運行時間，並賦予團隊的能力。