건물에서 문제가 발생하기 전에 이를 감지해야 하는 오래된 과제를 개선하기 위해 인공 지능과 기계 학습을 채택하는 제공업체가 점점 더 많아지고 있습니다.
예측 유지 관리는 단순히 성능 및 상태 문제, 즉 비효율성과 실패로 이어지는 성능 저하의 초기 징후를 디지털 방식으로 식별하는 것을 의미하며 기계 학습 및 인공 지능 기술을 사용하여 목표를 달성합니다. 이 목표.
건물과 공장의 플랜트와 장비의 성능이 좋지 않으면 처음에는 너무 많은 에너지를 사용할 수 있으며 제때 유지 관리하지 않으면 결국 고장으로 이어질 수 있습니다. 따라서 우리와 같은 스마트 기술을 통해 이러한 문제에 대해 경고하면 에너지 비용을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 필요한 에너지를 줄이고 그 과정에서 탄소 배출도 줄일 수 있습니다. 예측 유지 관리는 또한 건물 가동 중단 시간을 줄여 소유자와 점유자의 수리 비용이 많이 들기 전에 문제를 해결할 수 있습니다.
인공 지능 및 기계 학습 알고리즘은 장치에 내장된 기존 IoT 센서의 데이터를 처리합니다. 이러한 IoT 장치는 일반적으로 공장의 흐름, 에너지 및 유틸리티 소비, 진동 및 온도를 측정합니다. 이러한 데이터 포인트 중 일부는 이미 건물 관리 시스템에서 사용할 수 있지만 소유자와 점유자는 통찰력을 강화하기 위해 추가 IoT 센서를 설치해야 할 수도 있습니다.
부동산 팀에는 어느 정도의 기술 전문 지식이 필요합니까?
하드 데이터를 건물 성능과 탄소 배출량에 긍정적인 영향을 미치는 이해 가능하고 실행 가능한 통찰력으로 변환하는 것이 성공의 열쇠입니다. 우리의 목표는 이 분야의 다른 기술 주도 체인지메이커들과 함께 기존 엔지니어링 팀이 원활하게 채택할 수 있는 솔루션을 출시하는 것입니다.
사이버 공격 또는 데이터 개인 정보 보호 사고의 위험에 처해 있습니까?
보안은 상업용 및 산업용 부동산 소유자에게 최우선 순위이며, 새로운 지속 가능한 기술 솔루션에는 AWS와 같은 세계적 수준의 시스템과 인프라가 필요합니다. 운영 보안. 또한 이 기술은 사람의 개입 없이는 BMS를 읽거나 쓸 수 없습니다.
위 내용은 인공지능이 예측 유지보수를 어떻게 변화시키고 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!