


Wie IoT-Sensoren und künstliche Intelligenz intelligente Gebäude revolutionieren
In den letzten Jahren, insbesondere im Zuge der COVID-19-Pandemie, war das Baumanagement mit kontinuierlichem Wachstum und Weiterentwicklung konfrontiert, da sich die Erwartungen an Facility Manager veränderten und die Nachhaltigkeitsanforderungen zunahmen.
Der Wandel von Büros zu hybrideren und flexibleren Arbeitsumgebungen hat die Art und Weise, wie Gewerbegebäude genutzt werden, verändert und erfordert Echtzeit-Einblick in die Gebäudenutzung, Belegungstrends und mehr. Die sich ständig verändernde Baumanagementlandschaft zeigt Lösungen, die sich schnell an neue und flexible Umgebungen anpassen und gleichzeitig die Gesamtproduktivität und -leistung verbessern.
Intelligente Gebäude Bewerten Sie Ihre eigenen Einrichtungen und Verbesserungsmöglichkeiten. Intelligente Gebäude sind ein wachsender Trend, der nicht nur das Potenzial hat, Abläufe zu rationalisieren, sondern auch Kosten zu senken und die Sichtbarkeit für alle zu erhöhen. Durch den Einsatz von Technologien wie dem Internet der Dinge (IoT), künstlicher Intelligenz (KI) und Automatisierung können intelligente Gebäude Gebäudemanagern dabei helfen, Abläufe zu rationalisieren, die Transparenz zu erhöhen und traditionelle Betriebsprozesse zu automatisieren, um nahtlose Prozesse und effiziente Managementpraktiken zu schaffen, die nicht nur Vorteile bringen Facility Manager profitieren auch von ihren Kunden. Diese Digitalisierung, kombiniert mit einem integrierten Technologie-Stack, der diese Technologien nutzt, ermöglicht es Facility Managern, traditionell langwierige Arbeitsabläufe zu automatisieren, Compliance-Nachweise sicherzustellen und die Erwartungen und Bedürfnisse der Kunden zu erfüllen.
Künstliche Intelligenz war in den letzten Jahren in verschiedenen Branchen ein wachsender Trend, aber IoT-Sensoren sind neuer auf dem Markt und bieten aufgrund ihrer Fähigkeit, einfache Aufgaben und Arbeitsabläufe zu automatisieren, die gleichen Vorteile wie künstliche Intelligenz. Intelligente Funktionen arbeiten zusammen, um zu generieren Workflows und Warnungen basierend auf verarbeiteten Sensordaten. IoT-Sensoren können je nach Bedarf in der gesamten Einrichtung platziert werden und reagieren auf physische oder umgebungsbedingte Eingaben wie Licht, Wärme oder Bewegung. Sobald eine Eingabe erfolgt, erfassen Sensoren die Daten, die dann verarbeitet und den Managern in Echtzeit angezeigt werden. Diese Daten können einfache Statusaktualisierungen liefern oder durch die Integration mit KI die Ausführung notwendiger Arbeitsabläufe oder Aufgaben ohne menschliches Eingreifen auslösen.
In intelligenten Gebäuden können beispielsweise Bewegungs- oder Temperatursensoren die Belegung von Schreibtischen oder die Nutzung von Besprechungsräumen überwachen. Mithilfe von Nutzung und Mustern können Gebäudemanager Einblicke in Trends und Muster bei der Raumnutzung gewinnen. Bestimmen Sie, wie Sie die Ressourcennutzung basierend auf der Belegung maximieren und Arbeitsabläufe automatisieren können, um den Bedürfnissen der Bewohner gerecht zu werden. Neben der Bereitstellung von Einrichtungen und Sicherheit können Überwachungsstrategien und -muster dazu beitragen, dass HVAC-Systeme effizienter arbeiten und gleichzeitig die Zieltemperaturen im Gebäude aufrechterhalten. Überwachungsstrategien und -modelle bieten nicht nur Annehmlichkeiten und Sicherheit, sondern können Gebäudemanagern auch dabei helfen, sich mit den Bewohnern und Messfunktionen zu vernetzen, um Trends zu überwachen, um die gebaute Umwelt zu verbessern und die Gesamteffizienz zu steigern.
IoT-Sensoren tragen zum Schutz und zur Priorisierung von Ressourcen bei und helfen gleichzeitig bei der Verwaltung laufender Wartungsarbeiten, indem sie Eingaben wie die Raumnutzung verfolgen. Um notwendige Arbeitsabläufe (z. B. Reinigung) zu automatisieren, wenn eine Wartung erforderlich ist, können Gebäudemanager mithilfe von IoT-Sensoren die Toilettennutzung messen und bei Bedarf reinigen und automatisch Reinigungswarnungen senden, sobald bestimmte Nutzungsschwellenwerte erreicht sind. Dadurch entfällt die Notwendigkeit strenger Reinigungspläne, während gleichzeitig die Erwartungen der Kunden an die Sauberkeit eingehalten werden.
Während KI-vernetzte Systeme für das Gebäudemanagement nichts Neues sind, ist die Möglichkeit, alle IoT-Daten, einschließlich Sensoreingaben, zu integrieren und zu nutzen, schon eine Neuigkeit.
Um eine vollständige Integration des gesamten Systems zu gewährleisten, ist es wichtig, dass alle Daten in Berichte und Dashboards einfließen und in die Entscheidungsfindung einfließen. Durch die Einbindung von Sensoren in Anlagensysteme und die Weiterleitung von Daten aus ihnen mithilfe künstlicher Intelligenz kann das Management so eingerichtet werden, dass es automatisch Aufträge und Arbeitsabläufe auf der Grundlage realer Umwelteinflüsse generiert und gleichzeitig die Einhaltung überwacht und erforderliche Maßnahmen durchsetzt.
KI- und IoT-Sensoren können Abläufe rationalisieren, Arbeitsabläufe automatisieren und die Effizienz steigern, aber das Herzstück intelligenter Gebäude sind Daten.
Durch die Nutzung von Prozessmanagementanwendungen können Gebäudemanager nicht nur ihr gesamtes IoT-System integrieren, sondern auch Erkenntnisse aus diesem System visualisieren und so für vollständige Transparenz ihrer Abläufe sorgen. Mit benutzerdefinierten Dashboards, die in Echtzeit aktualisiert werden, können Gebäudemanager schnell den Status ihrer Einrichtungen beurteilen, die Bedürfnisse mit der höchsten Priorität zuerst identifizieren und zukünftige Problembereiche vorhersagen. Mit zeitgestempelten Erkenntnissen und anpassbaren Vorlagen können Bauleiter außerdem die Einhaltung der Vorschriften aus der Vogelperspektive überwachen und Einblicke in Fähigkeiten und Nachweise für jeden einzelnen Arbeitsprozess erhalten.
Da sich die Anforderungen des Baumanagements im Laufe der Zeit ständig ändern und weiterentwickeln, sollten sich auch die zu ihrer Unterstützung eingesetzten Technologien und Lösungen sowie ihre Ergebnisse ändern.
Intelligente Gebäude, die integrierte Systeme und Technologien wie IoT-Sensoren und künstliche Intelligenz nutzen, können diese Anforderungen erfüllen und gleichzeitig dem Management helfen, Kosten zu senken und die Effizienz auf ganzer Linie zu verbessern. Mit verbesserter betrieblicher Transparenz und optimierten Arbeitsabläufen und Prozessen können sich Facility Manager beruhigt darauf verlassen, dass ihre Einrichtungen den sich ständig ändernden Anforderungen ihrer Kunden weiterhin konform, effizient und effektiv gerecht werden.
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Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

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