人工知能が予知保全をどのように変えるか

建物内の問題を発生前に特定するという長年の課題を改善するために、人工知能と機械学習を導入するプロバイダーが増えています。

予知メンテナンスとは

予知メンテナンスとは、単にパフォーマンスと健康上の問題を特定し、初期の兆候が見られることを意味します。劣化が非効率化や失敗につながるため、機械学習と人工知能テクノロジーを活用してこの目標を達成します。

予知保全の利点は何ですか

ビルや工場内のパフォーマンスの低いプラントや機器は、そもそも使用される可能性があります。エネルギーを時間内に維持しないと、最終的には失敗につながります。したがって、当社のようなスマートテクノロジーを通じてこれらの問題に注意を払うことは、エネルギーコストを節約するだけでなく、必要なエネルギーを削減し、その過程での炭素排出量も削減します。予知保全によって建物のダウンタイムも削減され、所有者や占有者にとって修繕費が高額になる前に問題を解決できます。

建物が予知保全に必要なデータを生成する仕組み

人工知能と機械学習アルゴリズムは、機器に埋め込まれた既存のデータから生成されたデータを処理します。 IoTセンサー。これらの IoT デバイスは通常、流量、エネルギーと公共料金の消費量、工場の振動、温度を測定します。これらのデータ ポイントの一部はビル管理システムですでに利用可能である可能性がありますが、所有者と占有者は洞察を強化するために追加の IoT センサーをインストールする必要がある場合があります。

不動産チームにはどの程度の技術的専門知識が必要ですか

ハードデータを理解しやすく実用的なものに変換する建物のパフォーマンスと二酸化炭素排出量にプラスの影響を与える運用上の洞察が成功の鍵となります。私たちの目標は、この分野の他のテクノロジー主導の変革者とともに、既存のエンジニアリング チームがシームレスに導入できるソリューションを立ち上げることです。

サイバー攻撃やデータ プライバシー インシデントのリスクはありますか

商用および工業用不動産の所有者にとって、セキュリティは最優先事項です。持続可能なテクノロジー ソリューションには、運用上のセキュリティを確保するために AWS などの世界クラスのシステムとインフラストラクチャが必要です。さらに、このテクノロジーは人間の介入なしに BMS の読み取りまたは書き込みを行うことはできません。

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