Immer mehr Anbieter nutzen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um die uralte Herausforderung, Probleme in Gebäuden zu erkennen, bevor sie auftreten, zu bewältigen.
Predictive Maintenance bedeutet einfach, Leistungs- und Gesundheitsprobleme digital zu identifizieren, d dieses Ziel.
Schlecht funktionierende Anlagen und Geräte in Gebäuden und Fabriken können anfänglich zu viel Energie verbrauchen und schließlich zum Ausfall führen, wenn sie nicht rechtzeitig gewartet werden. Daher spart die Sensibilisierung für diese Probleme durch intelligente Technologie wie unsere nicht nur Energiekosten, sondern reduziert auch den Energiebedarf und reduziert damit den CO2-Ausstoß. Durch vorausschauende Wartung können auch Gebäudeausfallzeiten reduziert und Probleme gelöst werden, bevor die Reparatur für Eigentümer und Nutzer teuer wird.
Künstliche Intelligenz und maschinelle Lernalgorithmen verarbeiten Daten von vorhandenen IoT-Sensoren, die in Geräte eingebettet sind. Diese IoT-Geräte messen typischerweise Durchfluss, Energie- und Versorgungsverbrauch, Vibration und Temperatur in Fabriken. Einige dieser Datenpunkte sind möglicherweise bereits in Gebäudemanagementsystemen verfügbar, Eigentümer und Bewohner müssen jedoch möglicherweise zusätzliche IoT-Sensoren installieren, um ihre Erkenntnisse zu erweitern.
Wie viel technisches Fachwissen braucht ein Immobilienteam?
Die Umwandlung harter Daten in verständliche, umsetzbare Erkenntnisse, die sich positiv auf die Leistung und den CO2-Fußabdruck eines Gebäudes auswirken, ist der Schlüssel zum Erfolg. Unser Ziel ist es, zusammen mit anderen technologieorientierten Changemakern in diesem Bereich eine Lösung auf den Markt zu bringen, die bestehende Ingenieurteams nahtlos übernehmen können.
Sind Sie dem Risiko eines Cyberangriffs oder Datenschutzvorfalls ausgesetzt?
Sicherheit hat für gewerbliche und industrielle Immobilieneigentümer höchste Priorität, und neue nachhaltige Technologielösungen erfordern erstklassige Systeme und Infrastrukturen wie AWS, um dies zu gewährleisten Betriebssicherheit. Darüber hinaus ist die Technologie ohne menschliches Eingreifen nicht in der Lage, das BMS zu lesen oder darauf zu schreiben.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie künstliche Intelligenz die vorausschauende Wartung verändert. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!