人工智能在建筑运营中的应用

如今 , 随着大数据、物联网等技术的广泛应用 , 设施管理越来越多地看到在整个建筑运营中实施人工智能的好处 。
商业建筑对人工智能的炒作开始减弱 。设施经理不再仅需接受营销信息并希望取得积极成果 。现在 , 他们可以指出人工智能(AI)越来越受欢迎的实际部署或用例 。
例如 , 英国和爱尔兰的10座商业建筑正在实施BrainBox AI的AI驱动解决方案1 。这些最近宣布的部署涵盖了超过一百万平方英尺的空间 。BrainBox AI解决方案使用AI预测建筑物的热负荷 , 并使HVAC系统以更高的效率实时实时自主运行 。该解决方案有望降低总能源成本 , 减少建筑物的碳足迹并以两位数的百分比提高居住舒适度 。
人工智能(AI)
采用AI的重要步骤是量化关联资产 。确定可用和正在使用的HVAC控件、传感器继电器和通信设备的数量和类型 。
麦迪逊国际房地产公司提供了采用AI的另一个例子 。这家私募股权房地产公司已与技术供应商Carbon Lighthouse合作 , 在纽约市大西洋码头购物中心进行了麦迪逊的振兴项目 。Carbon Lighthouse CLUES AI平台可以计算商场内HVAC和照明系统的能源浪费 , 并可以实施节能措施 。通过将商场的能源节约与邻近的大西洋中心相结合 , 有望减少7000吨以上的碳排放 。
通过推出名为Mesa的解决方案 , Alphabet旗下的Sidewalk Labs也进入了竞争 。由AI驱动的Mesa解决方案面向较老和较小的商业建筑 , 目标是将能源成本降低多达20% 。Sidewalk Labs表示 , 它已经在纽约市的两座未公开的办公楼中试用了Mesa2 。此外 , 它还计划在推出旨在解决可持续性和可负担性挑战的产品之前 , 与其他商业房东和租户共同努力 。
但是 , 可能需要谨慎一些 。2020年5月 , Sidewalk Labs放弃了在多伦多Quayside区开发智能社区的有争议的努力 , 理由是COVID-19中出现前所未有的经济不确定性是撤军的原因 。但是Quayside计划还面临着知名顾问和其他人士的令人担忧的担忧 , 他们对隐私和个人数据的处理表示严重怀疑 。
人工智能的不断增长
【人工智能在建筑运营中的应用】尽管存在Sidewalk Labs争议 , 但用于商业建筑的AI背后的势头仍在不断增长 。尽管它似乎是一种新现象 , 但人工智能的使用至少可以追溯到几年前 , 即早于大流行 。例如 , 在2015年 , 西班牙银行业巨头西班牙对外银行(BBVA)一开始就将其马德里总部设计为节能的 , 安装了50000个传感器 , 以收集有关设施状态、环境条件和人员存在的数据 。设施经理当时回想起所有数据对于AI解决方案都是有用的 , 而且确实如此 。
BBVA总部的设施经理已经开发了基于AI的软件 , 该软件可以检测和诊断问题 , 并可以对其进行纠正以提高效率 。他们还采取了100多种节约措施 , 使自该设施启用以来 , 总部可将能耗降低12%至15% 。
关于AI的疑虑
即使进行了案例研究和过去的部署 , 许多建筑物的所有者和设施经理仍对使用AI表示怀疑 。转向AI之类的新技术会增加成本 , 许多人仍对结果持怀疑态度 , 对ROI不确定 。在这种情况下 , 应该改变看法的是越来越多的可重复案例研究 , 这些案例研究表明多种建筑类型的投资回报率都是正的 。现在 , 许多人意识到AI并不是要被挥舞的神奇数字魔杖 。相反 , 它是解决相当平凡的问题的有用工具 。
建筑物的主要利益相关者也不反对技术 。相反 , 它们更实用、更有条理 。他们可以使用的是采用AI的策略 , 该策略首先认为AI是通往更智能设施的旅程的一部分 。在Guidehouse Insights , 我们建议您遵循以下步骤:
选择AI工具可能能够解决的痛点或问题 。不要一次处理多个问题;相反 , 从小处开始 , 然后从那里开始 。
量化关联资产 。知道可用的HVAC控件、传感器、继电器和通信设备的数量和类型 , 将成为确定启用AI解决方案所需的附加硬件的起点 。
让财务经理和设施经理进行全面的成本评估 。推进AI项目通常意味着花钱购买联网的物联网类型的设备、软件和服务 。
完成上述步骤后 , 请部署AI支持的项目 。然后 , 使用关键的ROI指标衡量影响 。随着过程的进展 , 请进行路线更正 。
仅靠这些步骤并不能保证人工智能的成功 , 但是它们为设施管理员提供了一个指南 , 因为他们知道存在一些陷阱和不确定性 , 因此他们在考虑如何利用AI的承诺时会提供指导 。利益相关者应牢记 , 像AI这样的技术是朝着更智能的建筑发展的总体趋势的一部分 , 而且信息也不会落伍 。人工智能可以为建筑物带来更大的价值和积极的成果 。
责任编辑:YYX
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