人工智慧和大數據在能源效率中的作用

的人口密度增加和技術的發展導致了新的習慣和構想生活的方式。同時，由於能源在我國社會發展和經濟成長中的高度參與和相關性，能源需求也出現了平行增長。能源對生產力、健康、教育、供應、通訊等的直接影響將其定義為一個基本因素。

很明顯，能源是一個基本要素，但其負面後果，例如：環境惡化、資源枯竭和能源依賴，使能源效率替代方案和/或解決方案成為人們關注的焦點。

面對減少氣體排放和發展更永續、更生態的經濟模式的驚人需求，新技術正變得越來越突出。因此，企業和機構正在實施人工智慧和大數據等技術，以改善替代方案。

節省能源

作為主要的能源消費者，工業部門正在尋求透過資料收集和視覺化來提高能源效率，以避免浪費能源並實現智慧節約。

能源效率這個術語可以用於許多方面，例如能源消耗、生產過程、企業和機構、價值鏈等，那麼什麼是能源效率呢？ 。採用此技術解決方案不僅能帶來競爭優勢，也有助於改善環境、社會和經濟等方面的狀況。

簡而言之，它包括減少能源損失以及生產過程中能源和其他原材料的消耗。

人工智慧因大數據而蓬勃發展

人類是不斷產生資訊的人，由大數據系統收集和分析的資訊。人工智慧的發展得益於數據不斷增加和處理速度的加快，這使得大量相互作用的數據得以整合。

換句話說，將資訊用作學習來源並將其用於開發減輕，甚至預防損害的解決方案就是我們現在所說的人工智慧。

在人工智慧學科中，有不同的類型，人工智慧使機器模擬人類推理成為可能，機器學習(ML)是人工智慧的一個子類別，人類讓機器根據資料辨識模式，從而做出預測，深度學習(DL)是機器學習的一個子類別，機器能夠自我推理和學習。

簡而言之，對於那些在流程中實施人工智慧，並尋求透過高水準的勝任分析來定位自己的企業來說，海量資料的管理和處理是一個基本工具。

人工智慧與工業大數據

工業部門正專注於使用智慧感測器來詳細了解生產過程的每個部分，從而收集經過處理、儲存並隨後轉換為定性資訊的資料。

人工智慧和大數據的使用因其透過資料收集、分析和自主優化在能源管理中的出色應用而受到重視。

● 流程改善與效能最佳化

#● 實作有利於改善服務和節省成本的預測性維護系統

● 流程效率得益於在雲端工作的靈活性和適應性。

● 生產線上的故障警報和快速主動性。

它在工廠中的應用使得解釋生成和收集資訊成為可能，演算法能夠從中找到生產區域，以及控制和行政管理單元中的最佳性能點。

智慧建築離不開人工智慧和大數據

#人口過剩國家能源需求的增加和資源的稀缺導致了城市的新發展形式，例如在建築中提供智慧系統，以提高效率和減少環境影響。智慧建築概念的產生導致了智慧城市或智慧城市的形成，其中包含了智慧建築的概念。

在城市中實施提高能源效率的技術已經成為事實。透過收集、處理和分析成千上萬條數據，智慧建築能夠有效管理能源和其他資源供給。

應用高影響力技術的目的是培養新的消費習慣，改善資源管理，並推動再生能源的使用。換句話說，城市的基礎設施適應了環境變化。

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