越來越多的供應商正在采用人工智能和機器學習，以改善在建筑物出現(xiàn)問題之前發(fā)現(xiàn)問題這一古老的挑戰(zhàn)。什么是預測性維護預測性維護僅僅意味著以數(shù)字方式識別性能和健康問題，即退化的早期跡象導致效率低下并導致故障，利用機器學習和人工智能技術(shù)來實現(xiàn)這一目標。
預測性維護的好處是什么建筑物和工廠中性能不佳的廠房和設(shè)備可能會在開始時使用過多的能源，如果不及時維護，最終會導致故障。因此，通過像我們這樣的智能技術(shù)來提醒這些問題，不僅可以節(jié)省能源成本，還可以減少所需的能源，減少過程中的碳排放。預測性維護還可以減少建筑的停工時間，在業(yè)主和占用者的維修成本變得昂貴之前，問題就已經(jīng)解決了。建筑物如何生成預測性維護所需的數(shù)據(jù)人工智能和機器學習算法處理來自嵌入到設(shè)備中的現(xiàn)有物聯(lián)網(wǎng)傳感器的數(shù)據(jù)。這些物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備通常會測量流量、能源和公用事業(yè)消耗、工廠的振動和溫度。其中一些數(shù)據(jù)點可能已經(jīng)在建筑管理系統(tǒng)中可用，但業(yè)主和使用者可能需要安裝額外的物聯(lián)網(wǎng)傳感器來豐富他們的見解。
房地產(chǎn)團隊需要多少技術(shù)專業(yè)知識將硬數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可以理解的、可操作的見解，從而對建筑的性能和碳排放產(chǎn)生積極影響，這是成功的關(guān)鍵。我們以及該領(lǐng)域其他以技術(shù)為主導的變革者的目標是，推出一種現(xiàn)有工程團隊可以無縫采用的解決方案。是否有遭受網(wǎng)絡(luò)攻擊或資料隱私事件的風險安全性是商業(yè)和工業(yè)地產(chǎn)業(yè)主的重中之重，新興的可持續(xù)性技術(shù)解決方案需要擁有世界一流的系統(tǒng)和基礎(chǔ)設(shè)施，如AWS，以確保運營安全。此外，在沒有人工干預的情況下，技術(shù)不能對BMS進行讀寫。
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