在美國，建築物使用的能源中約有三分之一是被白白浪費的，每年因浪費造成的損失高達1500億美元。如今，越來越多的建築物設施管理人員意識到這一點，並希望確定每項可用資產，以幫助控制這一成本。眾所周知，現在人工智慧（AI）已成為行業領導者們尋求提高能源效率的有力工具。再加上零建築策劃，人工智慧的進步為設施管理的變革時代奠定了基礎。
數據國際能源佔據的統計數據顯示，建築業佔全球能源消耗的比例高達30%，而優化能源消耗有助於減少對環境的影響。人工智慧可協助管理人員做出更好、更明智、更具預測性的決策，從而促進實現建築環境中的各種目標。利用人工智慧的設施經理在節能、營運效率和整體成本降低方面看到了實際的好處。
全球能源部署的一項研究發現，人工智慧技術可以節省相當於每年現場建築能源成本10%以上的成本。另一項針對瑞典斯德哥爾摩624所學校建築的研究發現，實施人工智慧有助於減少4%的供暖能源，15%的電力消耗，205噸的二氧化碳排放量和23%的居民投訴。
透過邊緣自動化和控制提供了一條提高效率和永續性的道路，為建築營運商提供了管理能源浪費和同時為居民提供服務的關鍵。
在2024年，當談到如何有效利用人工智慧來提高建築策略物的能源效率並解決缺乏可行性的問題時，人工智慧將成為值得信賴的關鍵工具。人工智慧現在正在致力於簡化解決方案，以幫助優化設施管理人員的時間並增強其作為客戶和值得信賴的顧問解決問題的能力。
提高能源效率的主要障礙之一是不知道從哪裡開始製定實現淨零排放建築策略的正確路線圖。脫碳的三個步驟——策略制定、數位化和脫碳——是組織整體能源效率和脫碳計畫的重要面向。數位化本身是提高建築能源效率的關鍵。如果沒有足夠的數位化，先進技術的變革性優勢可能會被錯過。
利用科技來收集、分析和呈現數據，新的見解可以帶來更明智和優化的決策。例如，在前面提到的瑞典研究中，人工智慧技術每天評估約一百萬個數據點，從而大幅提高熱量和電力。這種資料使用可使系統或流程中隱藏或難以察覺的方面變得可見。
數位化使設備管理人員能夠確保將技術無縫整合到數位化系統中，以實現有效的監控和控制。如果沒有數位化，便向脫碳的三個關鍵步驟會變得更加困難：制定脫碳路線圖、追蹤隱含碳以及測量和監控能源和碳。
在創建脫碳路線圖的初步階段中，確定建築策略所需的工具和數位解決方案有助於確立碳排放基線，利用技術評估基線與組織目標之間需要強化的差距，並為路線圖提供資訊。
數位化是第二步，可以融入任何設施的建造和營運階段。對於任何建築項目，將建築資訊模型 (BIM) 整合到數位化系統中，可以對隱含碳進行細緻的跟踪，從而為永續建築實踐提供至關重要的見解。設施經理可以利用先進的技術解決方案實現數位化和脫碳，例如具有隱含碳功能的 6D BIM 平台。這些工具可以計算建築組件的成本和隱含碳，從而可以詳細分析和報告專案的總碳排放和各個元素的貢獻。透過將 BIM 與隱含碳核算相結合，設施經理可以積極參與早期設計討論，評估材料選擇，並評估長期能源影響，以有效支持永續建築實踐。
最後，在第三步驟中，脫碳通常會監督數位資產的執行情況，以提高能源效率，並開始實現設施管理人員現在必須精確監控能源使用情況和碳排放的能力。集中能源供應和公用事業數據、了解一次能源使用情況以及實施基於雲端的分析是透過數位化實現的關鍵要素，使設施管理人員能夠做出數據驅動的決策，從而促進有效的脫碳。
對於許多現代設施主管來說，脫碳的最後階段將包括建築資產的電氣化，以便與綠色電網互動，與Auto-Grid 等公用事業合作夥伴簽訂產消合一協議，以及包括微電網在內的現場再生能源部署，這些部署既能提供脫碳，又能提供關鍵的建築彈性。
這三步驟方法——策略化、數位化、脫碳——是一種行之有效的策略，可以幫助設施管理人員將對淨零碳建築的渴望轉化為實現該目標的切實行動。
提高能源效率的一個關鍵障礙是缺乏做出明智決策和獲得具有成本效益的投入所需的工具。利用人工智慧需要部署富有洞察力的感測器和監控系統。這些先進的技術可以即時洞察能源消耗的細微差別，使設施管理人員能夠識別效率低下的領域並制定有針對性的改進策略。透過捕獲有關照明、暖通空調系統、佔用率和其他能源相關元素的數據，人工智慧驅動的感測器使設施管理人員能夠做出超越傳統能源管理實踐的明智決策。
此外，人工智慧還可以簡化工作流程並增強解決問題的能力，從而極大地造福為客戶提供服務的值得信賴的顧問。人工智慧演算法可以分析部署在建築外圍的強大感測器收集的大量數據，為顧問提供可操作的見解，使他們能夠優化時間並更有效地滿足客戶需求。
人工智慧演算法可以透過分析歷史數據和識別模式來預測未來的能源消耗趨勢。這使設施管理人員能夠採取措施主動優化使用。這種預測能力可以防止能源浪費，並確保建築物更有可能達到尖峰效率水準。
人工智慧在建築管理中的重要性不僅限於節能;它還包括創建智慧、反應迅速的環境。人工智慧演算法可以從居住者的行為中學習，調整照明、溫度和其他環境因素，以符合偏好和使用模式。這不僅可以提高居住者的舒適度，還可以透過避免空閒期間不必要的消耗來節省更多能源。
例如，Insight Sensor 等產品可以收集溫度、濕度和聲級等參數信息，並能準確確定佔用情況并快速調整。有了它，連接到這些感測器的人工智慧預測分析演算法現在可以在兩分鐘內將房間溫度重置為空置佔用水平，而不必等待以前可能需要長達 15 分鐘的運動探測器。
由於建築業受到退休和技術工人短缺的影響，預測分析還可以提高營運效率和效果，增強勞動力在設施管理中的關鍵作用。雖然人工智慧對於脫碳至關重要，但它也將在解決技術工人的供應鏈危機中發揮關鍵作用，為設施管理技能差距提供獨特的解決方案。
對於人手不足的設施團隊，數位優先服務方法可以提供幫助，透過數位工具和數據連接遠端和現場技術人員，以有效解決問題並滿足服務要求。這種方法增強了前線信心並確保了有影響力的結果。例如，在 2023 年，我們使用 EcoStruxure Building Advisor 任務與我們的團隊進行協調，直接促進了高效的建築運營，並減少了相當於減少約 2200 輛汽車上路的碳排放。
最終，建築領域的人工智慧革命提供了大量可操作的資訊。人工智慧和分析即將被廣泛採用，標誌著將人工智慧融入建築環境結構的重要里程碑。許多人對人工智慧在各個行業中採用的速度有多快感到擔憂，但對於設施經理及其值得信賴的顧問來說，這是一套至關重要、功能強大的工具，可以幫助他們的建築進入下一代可持續發展。
人工智慧的變革潛力巨大。透過部署先進的傳感器、採用預測分析和建立值得信賴的合作夥伴關係，商業房地產行業可以充分發揮人工智慧的潛力，以減少建築環境對環境的影響。在我們走向全面採用永續建築實踐的道路上，利用人工智慧的力量是指引我們走向更環保、更有效率的未來的燈塔。
以上是如何利用AI增強建築物的能源可視性的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
