目次
スマート建築業界
モノのインターネット (IoT)
ビルディング インフォメーション モデリング (BIM)
人工知能 (AI)
最近の開発
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なぜスマートビルディング業界は拡大しているのでしょうか?

May 03, 2023 pm 10:07 PM
モノのインターネット AI インテリジェントビルディング

なぜスマートビルディング業界は拡大しているのでしょうか?

スマート建築業界

かつては避難所を提供するだけだった建物は、今では私たちのためにさらに多くのことができるようになりました。革新的なテクノロジーのおかげで、建物はよりスマートになり、より良く接続され、より効率的になりました。同時に、スマート ビルディングは利便性の向上、無駄の削減、管理コストの削減ももたらします。

それでは、スマート ビルディングの背後にあるテクノロジーとは何でしょうか? それは、照明、水道、ガスなど、建物内のさまざまな要素のリアルタイムの更新を提供する、モノのインターネット (IoT) と他のスマート テクノロジーです。パイプ、家具、ドアと窓、暖房システム、エレベーター、室温、住宅密度など。

スマート ビルディングは、建物の使用状況、エネルギー消費、メンテナンス、空気の質、リスクなどに関する洞察を提供します。スマート ビルディングは、より優れた施設管理、より優れたデジタル コラボレーション、より優れた資源保全を実現するため、今日非常に重要です。

モノのインターネット (IoT)

モノのインターネットは、数千のセンサーを接続してリアルタイム データを収集および分析できるため、建物のスマート化に貢献し、それによって効率が向上し、生産性。

モノのインターネットは、相互に通信して大量のデータを収集し、特定のタスクを実行するマシン、センサー、デバイスが相互接続されたネットワークです。スマート ビルディングで最新の IoT テクノロジーを使用することで、所有者と管理者は施設の運用と環境を最適化できます。

ビルオートメーション

ビルオートメーション技術は、照明、HVAC、セキュリティ機器、物理的アクセス制御、ポンプ場、エレベーター、その他のシステムを含む、建物のさまざまな要素の集中制御と監視を容易にします。

これらのシステムは、さまざまな IoT ソリューションと統合できます。ビルディングオートメーションは、BAS(ビルディングオートメーションシステム)またはBMS(ビル管理システム)を通じて制御されます。

ビル自動化システムは、スマート ビルディングのエネルギー管理効率にとって重要です。すべての標準的な IoT ソリューションと互換性のあるこれらのスマート システムは、商用 HVAC、照明、セキュリティ、保護システムを接続し、共通のプラットフォーム上で相互作用できるようにします。

次に、湿度、温度、水圧、電気などの要素について必要な情報を提供し、居住者の快適性、安全性、セキュリティ、性別、生産性を向上させながら、建物要素の制御について情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。 。

ビルディング インフォメーション モデリング (BIM)

ビルディング インフォメーション モデリング (BIM) は、スマート ビルディングの物理的および機能的特性のデジタル表現を開発するために使用される、インテリジェントな 3D モデルベースのテクノロジです。

建設を進める前に、建物のあらゆる側面を評価するのに役立ちます。 BIM 導入前は、このようなモデルは紙ベースであり、施設の仕組みを理解することができませんでした。

BIM を使用すると、スマート ビルディング モデルを効率的に開発できます。これらの建物ではさまざまなスマート システムやテクノロジーが活用されているため、BIM は長期的には有益であることが証明されています。

人工知能 (AI)

スマート ビルディングは、建物内のユーザー デバイス、センサー、システムから情報を収集します。人工知能と機械学習 (ML) を活用してこの実用的なデータを処理し、建物が居住者と所有者のニーズに応えられるようにします。

サイバー インテリジェンスは、異常や侵入の識別を強化することでネットワークの保護に役立ちます。

市場分析

スマート ビルディングに対する現在の需要は膨大であり、市場は急速に成長しています。アライド・マーケット・リサーチは、世界のスマートビル市場は2031年までに2,011億6,000万米ドルに達し、2022年から2031年までの予測期間中の平均年間複合成長率は11.3%に達すると予測しています。

市場の推進要因には、建物とその敷地をより有効活用したいというニーズの高まり、都市環境における資源管理の改善に対する需要の急増、公共の安全とセキュリティに対する需要の高まりなどが含まれます。

さらに、人工知能 (AI) などのテクノロジーのスマート ビルディングへの応用、モノのインターネットの台頭とスマート ビルディングへのその応用は、スマート ビルディングの拡大に有利な機会を提供すると予想されます。インテリジェントビル市場の成長機会。

最近の開発

スマート ビルディングに対する需要の高まりに応え、この分野の大手企業はスマート ビルディングの開発に多額の投資を行ってきました。

たとえば、2022 年 4 月、スイスの ABB と韓国のサムスン電子は、共同開発した省エネ、エネルギー管理、モノのインターネット (IoT) 接続技術を住宅および商業施設に提供するための協力を発表しました。

2022 年 9 月、Nexer Insights は、建物のパフォーマンスを向上させるために、デジタル ツインの建物分析プラットフォーム SmartViz との提携を発表しました。

  • ABB は Samsung Electronics と提携

この提携は、Samsung と ABB がホーム オートメーション テクノロジへの顧客アクセスを拡大し、デバイス管理と同時に電力負荷管理を強化できるようにすることを目的としています。これにより、Samsung は Samsung SmartThings をより多くの建物に統合できるようになります。

SmartThings は、家庭をよりスマートかつ効率的にする、接続されたデバイスの大規模なエコシステムです。プラットフォーム内の IoT デバイスは相互に動作および対話することで、よりスマートな生活ソリューションを実現し、私たちの生活を簡素化します。 ABB の ABB フリー ホーム オートメーション ソリューションは、建物のアクセス制御、検知、通信、気候システムなどのさまざまな建物設備を制御します。

したがって、ABB-free home と SmartThings は共同で、建物テクノロジーを監視および制御するための単一の IoT ソリューション プラットフォームを作成しました。両社は、消費者に優れたアクセスと制御を提供するために、クラウド間の統合の構築を発表しました。

SmartThings を使用すると、ユーザーは単一のアプリを通じて、SmartThings と統合されたカメラ、センサー、快適システムなどのさまざまな ABB ソリューションにアクセスして制御できます。 Samsung と ABB の統合エネルギー管理ソリューションは、冷蔵庫、食器洗い機、乾燥機、HVAC、その他のアプリケーションで使用できます。

  • Nexer は SmartViz と提携

Nexer と SmartViz は提携して、二酸化炭素排出量を削減しながら、Nexer のコンサルティングおよびシステム統合機能と SmartViz SaaS プラットフォームの経験を活用して建物の所有者と運営者を支援します。

SaaS デジタル ツイン プラットフォームは、データ分析、予測シミュレーション、シナリオ プランニングを統合します。これにより、建物の所有者や管理者は生活環境を最適化し、より効率的で省エネな空間を開発することができます。

このプラットフォームは、不動産情報とスマート センサー、IoT センサーなどからのデータを単一の信頼できる情報源に統合します。高度な 2D/3D 視覚化と建物全体にわたる KPI を使用して実用的なデータを提供します。

以上がなぜスマートビルディング業界は拡大しているのでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

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