Wie setzt man künstliche Intelligenz im Gebäudemanagement richtig ein?

Gebäudemanager fühlen sich nicht immer wohl dabei, in den Einrichtungen, für die sie verantwortlich sind, fortschrittliche Automatisierungssysteme einzuführen. Aber Fortschritte in der Computertechnologie, pandemiebedingte Aufgaben und veränderte Benutzererwartungen, insbesondere in Bezug auf die öffentliche Gesundheit und die Erfahrungen am Arbeitsplatz, treiben die Branche dazu, neue Technologien in einem beispiellosen Tempo zu nutzen.

Während Gebäudemanager die Möglichkeit erkennen, beispiellose Effizienzsteigerungen zu erzielen, übersteigen die damit verbundenen Technologieentscheidungen ihre Möglichkeiten bei weitem. Ihr Fachwissen liegt in der Regel in den Bereichen HVAC, Lichtsteuerung und Kühlung, nicht im Bereich IoT, Netzwerke und künstliche Intelligenz.

Künstliche Intelligenz ist eine besonders bahnbrechende Technologie, kann aber aufgrund ihrer Komplexität und mangelnden Transparenz darüber, wie sie Entscheidungen trifft, auch besonders einschüchternd wirken. Die erste Herausforderung bei der Einführung künstlicher Intelligenz für die Gebäudeautomation besteht oft in der Beantwortung einer grundlegenden Frage: Wo wird sie heute eingesetzt, um Gebäude energieeffizienter, gesünder, autonomer und effizienter zu machen? Die Technologie begann bei ihren Bewohnern als Cloud-Computing-Technologie. Die hinter diesen Systemen stehenden Algorithmen für maschinelles Lernen erfordern erhebliche Rechenleistung, sowohl um die Algorithmen zu trainieren als auch um sie zur Bereitstellung von Erkenntnissen aufzurufen – ein Prozess, der als Inferenz bezeichnet wird. Bis vor Kurzem verfügte die Indoor-Infrastruktur nur selten über die Ressourcen, um diese Aufgaben effizient zu erledigen.

Allerdings hat die Ausführung von Smart-Building-Anwendungen außerhalb entfernter Rechenzentren ihre eigenen Einschränkungen. Konnektivität, Bandbreitenkosten, Sicherheit und Latenz (die Zeit, die zum Senden von Daten in die Cloud und zurück benötigt wird) können sich alle auf die Effizienz des Systems auswirken. Droht eine Maschine oder das gesamte Gebäudeautomationssystem auszufallen, müssen Alarme und automatisierte Reaktionen so zeitnah wie möglich erfolgen.

Eine neue Generation der Edge-Computing-Technologie entschärft dieses Problem weitgehend: Die Infrastruktur wird in Einrichtungen installiert, die über die erforderliche Rechenleistung für rechenintensive Arbeitslasten verfügen.

Unternehmen wie das vor sieben Jahren gegründete Unternehmen FogHorn haben eine Edge-KI-Technologie entwickelt, die neue Möglichkeiten für die digitale Transformation von Bauabläufen schafft. Johnson Controls hat FogHorn Anfang 2022 übernommen und hat nun Spitzentechnologie in seine OpenBlue-Gebäudeautomatisierungsplattform integriert.

Durch die Überbrückung der lokalen Leistungslücke stellen diese Edge-Geräte eine architektonische Komponente dar, die für das Ziel, ein Gebäude so effizient wie möglich zu betreiben, wichtig ist. Angesichts ihrer Verfügbarkeit stehen Gebäudemanager, die über die Implementierung intelligenter Automatisierungstechnologien nachdenken, nun fast zwangsläufig vor der Frage: ob sie KI vor Ort oder in der Cloud einsetzen sollen. Für diejenigen, die mit diesem Problem konfrontiert sind, sollten einige einfache Faustregeln beachtet werden.

Wie bereits erwähnt, sind Vorgänge, die in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit ausgeführt werden müssen, häufige Edge-Anwendungsfälle. Intelligente Automatisierungssysteme, die betriebliche Probleme erkennen und automatisch alarmieren oder reagieren können, funktionieren in der Regel am besten, wenn die Verzögerungen so gering wie möglich sind.

Wann immer Sie die lokale Kontrolle über ein System wünschen, ist es am besten, dies am Rande zu tun; das Herunterfahren von Maschinen oder das Anpassen von Steuerungssystemen aus der Cloud bringt oft Sicherheits- und Latenzprobleme mit sich.

Dann sind auch Datenübertragungs- und Speicherkosten zu berücksichtigen. Nehmen Sie zum Beispiel ein Videoüberwachungssystem, das Computer-Vision-KI-Modelle verwendet, um hochauflösende Bilder von mehreren Kameras zu analysieren, eine beliebte KI-Anwendung. Alle Ihre Daten an die Cloud zu senden und dort zu speichern, kann schnell teuer werden.

Andere Anwendungsfälle sind nicht so eindeutig. Oft möchten Bauleiter anhand von KI-Analysen ein tieferes Verständnis ihrer Arbeitsweise erlangen oder Simulationsübungen an „digitalen Zwillingen“ ihrer Anlagen durchführen. Diese Art der strengen Datenanalyse muss normalerweise nicht in Echtzeit durchgeführt werden, daher wird sie am besten in der Cloud durchgeführt, wo Kunden die leistungsstärksten Hardware- und Softwaretools nutzen können, um die Arbeit in jeder Größenordnung zu erledigen.

Das Ausführen von KI am Edge ist möglicherweise auch nicht die beste Option, wenn Sie für den Betrieb mehrerer Gebäude verantwortlich sind und Informationen zwischen ihnen korrelieren müssen. In diesem Fall ermöglicht die Cloud ein zentralisiertes Daten-Clearinghouse und eine Kommandozentrale. In der Praxis wird häufig ein hybrider Ansatz gewählt, bei dem ein Teil der anfänglichen Verarbeitung in einem einzelnen Gebäude über Edge AI erfolgt und dann Cloud AI auf aggregierten Daten aus mehreren Gebäuden ausgeführt wird, möglicherweise kombiniert mit anderen Datenquellen.

Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass dies Entscheidungen sind, die Baumanager nicht alleine treffen müssen – Ihr Technologieanbieter sollte mit Ihnen zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass KI dort eingesetzt wird, wo sie Ihren individuellen Anforderungen am besten entspricht. Und Bauleiter müssen sich sicherlich nicht mit den Feinheiten der KI und den ihr zugrunde liegenden maschinellen Lernalgorithmen auseinandersetzen, sondern sie lieber hinter den Kulissen arbeiten lassen.

Wie viele Unternehmen, die groß angelegte „Back to Work“-Richtlinien einführen, sieht Oracle die Nachwirkungen der Pandemie als einen einzigartigen Moment für die Einführung intelligenter Gebäudesysteme. Nach mehreren Jahren pandemiebedingter Schließungen bestehen die Mitarbeiter darauf, an einem physischen Arbeitsplatz in Reichweite zu arbeiten, wo Annehmlichkeiten leicht verfügbar sind, Tools für die Zusammenarbeit allgegenwärtig sind, die Luftqualität überwacht wird, die Menschenansammlung begrenzt ist und ihre Nachhaltigkeitsziele erfüllt werden des Energie- und Wasserverbrauchs und der Abfallreduzierung. Da die Gebäudeauslastung immer noch auf einem historischen Tiefstand ist, kann die Abschaltung von Systemen, die nicht in Betrieb sein müssen, zu einer erheblichen Effizienzsteigerung beitragen.

Diese sich ändernden Dynamiken und Erwartungen am Arbeitsplatz können eine Gelegenheit sein, neue Investitionen in Technologien des Internets der Dinge (IoT), die fortschrittlichen Netzwerke, die sie verbinden, und die Systeme der künstlichen Intelligenz, die sie steuern – basierend auf der Belegung – zu bewerten Tarife, Anforderungen an die Mitarbeitererfahrung, Standort des Eigentums und dessen Bedeutung (z. B. Forschungslabor versus Büroraum) für die Entscheidungsfindung.

Anders als in der Vergangenheit priorisieren Gebäudemanager bei der Investition in automatisierte Steuerungssysteme Auslastungskennzahlen gegenüber Zeitplänen. Sie können nicht davon ausgehen, dass alle zurückkommen: Viele Unternehmen führen hybride Arbeitsrichtlinien ein, und zum ersten Mal muss das Büro als attraktive und produktive Arbeitsumgebung mit dem Zuhause konkurrieren.

Erfahrene Baumanager bemühen sich, die neuen Fähigkeiten zu erlernen, die für diese modernen Abläufe erforderlich sind. Sie wissen, dass sie mit der Unterstützung künstlicher Intelligenz, sei es am Edge oder in der Cloud, einen Vorteil darin haben können, Mitarbeiter zur Rückkehr ins Büro zu ermutigen und ihnen eine sichere und nachhaltige Umgebung für persönliche Treffen mit Kollegen und Kunden zu bieten -Gesicht Kommunizieren Sie, versammeln Sie sich um den eigentlichen Wasserspender und sorgen Sie dafür, dass bei Besprechungen weniger Katzen und Kinder als Cameo-Auftritte auftreten.

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