건물 관리자는 전례 없는 속도로 자신이 담당하는 자산에 스마트 기술을 통합하고 있습니다. Juniper Research에 따르면 전 세계 스마트 빌딩의 수는 2026년까지 150% 증가하여 올해 4,500만 개에서 1억 1,500만 개 이상으로 증가할 것입니다. 배포가 이렇게 극적으로 증가한 데는 그럴 만한 이유가 있습니다. 최첨단 자동화 소프트웨어 및 시스템은 소유주에게 점유율, 실내 공기 질(IAQ) 및 유틸리티 사용량과 같은 운영 매개변수를 지속적으로 모니터링하여 전례 없는 수준의 안전성과 효율성을 달성할 수 있는 기회를 제공합니다.
그러나 스마트 기술을 시설에 통합하는 것은 일부 건물 관리자에게는 불안할 수 있습니다. 자동화 시스템을 채택할 때 내려야 하는 결정은 복잡하며 익숙하지 않은 요소가 포함될 수 있습니다. 그러나 HVAC, 조명 제어 및 냉각기를 마스터한 것처럼 건물 관리자는 사물 인터넷(IoT), 네트워킹 및 인공 지능(AI)에 대해서도 배울 수 있습니다.
인공 지능 기반 사물 인터넷(AIoT) 시스템은 특히 위협적일 수 있지만 건물 효율성, 안전 및 지속 가능성을 극대화하는 가장 강력한 방법 중 하나가 될 수 있습니다. AI는 엣지(Edge AI) 또는 클라우드(cloud AI)에 적용될 수 있습니다. 두 가지 모두 응용 프로그램의 목표와 요구 사항에 따라 장점이 있으며, 각각(또는 두 가지의 조합)을 언제 사용해야 하는지 아는 건설 관리자는 장점이 있습니다.
오늘 배포되는 AI는 원래 클라우드 컴퓨팅 기술로 탄생했습니다. 이러한 시스템 뒤에 있는 기계 학습 알고리즘에는 알고리즘을 훈련하고 이를 호출하여 통찰력을 제공하는 추론이라는 프로세스를 수행하는 데 상당한 컴퓨팅 성능이 필요합니다. 최근까지 로컬 인프라에는 이러한 작업을 효율적으로 수행할 수 있는 리소스가 거의 없었기 때문에 건물 운영자는 데이터 센터 외부에서 AI 애플리케이션을 실행해야 했습니다.
그러나 원격 데이터 센터 외부에서 스마트 빌딩 애플리케이션을 실행하는 데에는 고유한 제한 사항이 있습니다. 연결, 대역폭 비용, 보안 및 대기 시간(데이터를 클라우드로 보내고 다시 보내는 데 걸리는 시간)은 시스템 효율성에 영향을 미칠 수 있습니다. 기계나 건물 자동화 시스템 전체에 장애가 발생할 경우 경보와 자동화된 대응이 최대한 즉각적으로 이루어져야 합니다.
차세대 엣지 컴퓨팅 기술은 이 문제를 크게 완화합니다. 시설에 설치된 인프라에는 이러한 컴퓨팅 집약적인 워크로드에 필요한 처리 능력이 있습니다.
7년 전에 설립된 FogHorn과 같은 회사는 건물 운영을 디지털 방식으로 혁신하기 위한 새로운 가능성을 창출하는 최첨단 AI 기술을 개발했습니다. 여기에는 저가형 엣지 컴퓨팅 장치에서 효율적으로 실행되도록 AI 모델을 최적화하기 위한 고급 기술(Edgification이라고 함)이 포함됩니다. Johnson Controls는 2022년 초에 FogHorn을 인수했으며 이제 OpenBlue 플랫폼에 엣지 기술을 통합했습니다.
로컬 기능 격차를 해소함으로써 엣지 장치는 건물을 최대한 효율적이고 효과적으로 운영한다는 목표를 달성하는 데 중요한 건축 구성 요소를 제공합니다.
Edge AI의 출현으로 지능형 자동화 기술 구현을 고려하는 건설 관리자는 이제 AI를 온프레미스에 배포할지 아니면 클라우드에 배포할지에 대한 질문에 거의 필연적으로 직면하게 됩니다. 이 문제에 직면한 사람들이 고려해야 할 몇 가지 간단한 경험 법칙이 있습니다.
Edge AI는 다음과 같은 경우에 가장 잘 작동합니다.
다음과 같은 경우 클라우드가 더 좋을 수 있습니다.
다음과 같은 경우 두 가지를 조합하는 것이 가장 좋습니다.
이러한 결정은 건설 관리자가 혼자 내릴 필요가 없다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. AI가 가장 적합한 곳에 배치되도록 보장할 수 있는 전문 기술 제공업체가 있습니다. A 특별한 요구 사항이 있는 장소. 건설 관리자는 데이터 과학자가 될 필요가 없으며 AI와 기본 기계 학습 알고리즘의 모든 측면을 완전히 이해할 필요는 없습니다. 대신 전문 기술 공급업체와 협력하여 AI가 뒤에서 마법을 작동하도록 할 수 있습니다.
현재 대규모 직장 복귀 정책을 시작하는 많은 조직과 마찬가지로 Oracle은 팬데믹의 여파를 스마트 빌딩 시스템을 도입하는 독특한 순간으로 보고 있습니다. 몇 년 동안 팬데믹으로 인해 폐쇄된 후, 직원들은 편의 시설을 쉽게 이용할 수 있고, 협업 도구가 어디에나 있고, 공기 질이 모니터링되고, 혼잡이 제한되고, 회사가 활력이 넘치는 실제 작업장에 매달리고 있습니다. 지속 가능한 개발 목표는 다음과 같은 측면에서 달성됩니다. 에너지 및 에너지 사용, 물 및 폐기물 감소. 건물 점유율이 여전히 역사적으로 낮은 수준인 상황에서 실행할 필요가 없는 시스템을 종료하면 효율성을 크게 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.
이러한 변화하는 직장 역학과 기대는 IoT 기술, 이를 연결하는 고급 네트워크, 이를 제어하는 인공 지능 시스템에 대한 새로운 투자를 평가할 기회가 될 수 있습니다. 이는 또한 점유율, 직원 경험 요구 사항, 사이트 소유권 및 사용 사례 중요도(예: 연구실 대 사무실 공간)를 기반으로 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 작업장을 발전시킬 수 있는 기회이기도 합니다.
건물 관리자는 자동화 제어 시스템에 대한 투자 여부를 결정할 때 역사적으로 일정을 우선시했습니다. 더이상. 새로운 주요 고려 사항은 활용도 지표입니다. 모든 사람이 돌아올 것이라는 사실을 당연하게 여기지 않고 많은 기업이 하이브리드 근무 정책을 채택하고 있습니다.
처음으로 사무실은 매력적이고 효율적인 업무 환경으로서 가정과 경쟁해야 합니다. 사람들은 사무실의 실내 공기질(IAQ)이 모니터링되고, 물과 에너지 같은 자원이 효율적으로 사용되며, 거주하는 방이 편안하다는 사실을 알고 자신감을 갖고 싶어합니다. AIoT 시스템은 건물을 더욱 에너지 효율적이고, 건강하고, 자율적이고, 안전하고, 거주자의 요구에 보다 잘 대응하도록 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.
이에 대응하여 신규 및 기존 건물 관리자는 AIoT 자동화 시스템을 구현하고 운영을 최적화하는 데 필요한 새로운 기술을 습득할 수 있도록 스마트 기술 제공업체의 지원을 구하고 있습니다. 귀중한 교훈은 AI를 온프레미스 또는 클라우드에 배포하는 시기입니다. 엣지 또는 클라우드 AI가 건물 목표 및 애플리케이션 요구 사항에 부합하는지 판단하면, 정보를 갖춘 건물 관리자는 AI가 건물 활성화에 도움이 되는 건강한 공기, 편안한 공간, 효율적인 운영을 보장하는 데 도움이 될 것이라고 믿을 수 있습니다.
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