物聯(lián)網發(fā)展到今天，已經成為了隨處可見的技術，不僅早已成為人們常談的話題，許多企業(yè)也在針對物聯(lián)網規(guī)劃相應的發(fā)展策略。物聯(lián)網的盛行對于建筑與房地產行業(yè)意味著什么?它會為企業(yè)帶來真正的效益嗎?還是它的價值還有待顯現(xiàn)出來?

在“第四次工業(yè)革命”(工業(yè)4.0)如火如荼地進行之際，技術進步讓市場迎來了更先進、更智能且更安全的建筑規(guī)劃與資產經營方式。作為其中之一，物聯(lián)網早在約20年前就已誕生。在多年的發(fā)展中人們對它定義也有了一些改變，但其根本還是通過互聯(lián)網實現(xiàn)不同物體間的互聯(lián)互通，并提供可供使用和互相關聯(lián)的數(shù)據(jù)。

雖然網絡安全隱患和隱私保護可能會讓物聯(lián)網聽上去有點可怕，但其實社會生活中已經充斥著各種物聯(lián)網設備：手機、智能手表、遠程安全系統(tǒng)、家居照明以及兒童監(jiān)控裝置等，都已實現(xiàn)聯(lián)網，證明物聯(lián)網應用正在逐步拓展。那么對于建筑、設施和資產管理行業(yè)，物聯(lián)網到底意味著什么?

物聯(lián)網的許諾

在建筑與房地產行業(yè)，物聯(lián)網設備有一個固有的難題。生產商努力提供聯(lián)網設備，而且在某些情況下，市場上就沒有不聯(lián)網的設備。雖然，聯(lián)網設備據(jù)稱可以為建筑與房地產行業(yè)的帶來巨大利益，但所稱的“預警”、“遠程監(jiān)測”和“持續(xù)數(shù)據(jù)采集”等益處，是否已經足夠在企業(yè)內部實現(xiàn)量化，并為它們促成改變或吸引新的投資了么?

智能建筑和智能資產

實現(xiàn)互聯(lián)的建筑設施可以讓建筑本身和資產管理更加智能化。聯(lián)網設備可立刻通知用戶建筑物中的哪些資產、系統(tǒng)或設備出現(xiàn)了故障。關鍵系統(tǒng)和資產實現(xiàn)聯(lián)網，可以在故障或停機時及時通知利益相關方或承包商，以盡快恢復運行，優(yōu)化運營支出。

在大多數(shù)情況下，很難判斷實現(xiàn)互聯(lián)互通可以直接節(jié)約多少成本。但在決定是否應該購買物聯(lián)網設備時，可以從避免和減少風險等方面進行考慮，如縮短停機或造成干擾的時間等，所有這些都可以被量化。

數(shù)據(jù)過多

建筑與房地產行業(yè)需要處理的數(shù)據(jù)、信息和記錄等內容越來越多，這也是它們對物聯(lián)網設備持懷疑態(tài)度的另一個原因所在。數(shù)據(jù)以及信息收集設備均大量增加，導致建筑行業(yè)數(shù)據(jù)過多，而該行業(yè)目前在技術上的投入不足其市值的1%。建筑與房地產行業(yè)不知道如何使用這些數(shù)據(jù)，如何利用它們來提升生產力和效率，減少安全事故和風險。

但建筑與房地產行業(yè)可以通過物聯(lián)網設備開發(fā)更大發(fā)展?jié)撃埽绕涫窃诮Y合了人工智能、機器學習和分析的之后。

人工智能和機器學習

人工智能和機器學習與物聯(lián)網設備及數(shù)據(jù)分析相結合，可以為行業(yè)提供諸多寶貴洞察，提升整體業(yè)績。簡單來說，機器學習和人工智能就是把數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)自動化，以及標準化問題的糾正措施。

例如：可以結合傳感器、門禁系統(tǒng)數(shù)據(jù)、室溫和能源使用情況，確定辦公樓某一樓層在下午6點半是否還有人。如果沒有人，建筑管理系統(tǒng)會自動關閉燈和暖通空調，將安全系統(tǒng)切換至夜間模式，并啟動安防報警裝置。因此，這些設施無需再通過預先設定或手動操作開啟， 而是可以根據(jù)用戶的需求自動開啟，從而提供更好的用戶體驗，優(yōu)化能效，同時不影響大樓的安保工作。

當前看上去無關聯(lián)的數(shù)據(jù)，進行組合對比分析，也許可以收獲大量行業(yè)洞察，提升業(yè)績。例如，通過組合對比暖通空調、天氣規(guī)律和辦公室人員等數(shù)據(jù)，可以預測暖通空調系統(tǒng)在某些情況下的運行情況。并且，不同場景的歷史數(shù)據(jù)也可預測可能會出現(xiàn)的負面情況，并提出最優(yōu)應對措施。如果建筑設施可以“學習”辦公樓內人員的工作規(guī)律，將會給人們帶來諸多益處。例如一棟寫字樓根據(jù)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，在此工作的員工在財年結束前經常加班，那么就可以相應增加員工餐廳的打掃次數(shù)，或者推遲打掃時間，避免干擾員工的工作。這些基于人工智能和機器學習數(shù)據(jù)分析的技術，可以賦能設備和系統(tǒng)在常規(guī)運營參數(shù)發(fā)生變化時，預先采取自動解決措施。

建筑與房地產行業(yè)目前面臨的挑戰(zhàn)是：

• 技術 — 人工智能和機器學習還未得到普及;在提供有用的洞察或在各平臺和系統(tǒng)內分享方面，大多數(shù)物聯(lián)網設備聯(lián)網功能的能力有限。
• 人員 — 本行業(yè)或相關組織還未充分地闡述數(shù)字化、未來的交付和經營模式，這在部分程度上是由于業(yè)界還無法看到物聯(lián)網技術的全部潛能。
• 流程 — 很多行業(yè)流程都源自于數(shù)字化時代之前，業(yè)界還未考慮對它們進行整體的改革和重新考量。也就是說這些流程正在被改進，但人們并沒有質疑它們的目的和真正的功能。

越來越多的物聯(lián)網設備正在進入建筑環(huán)境、建筑與房地產行業(yè)等領域。為了讓企業(yè)能夠受益于前沿科技，我們現(xiàn)在應該擁抱物聯(lián)網設備，并采集數(shù)據(jù)，進行結構化處理，以供人工智能進行學習。

行動起來

擁抱物聯(lián)網。互聯(lián)互通的設備并不會被淘汰，人工智能和機器學習也在不斷進步。這意味著相關技術將會更加互聯(lián)，且以更加更加低廉的價格投入廣泛使用。為了讓更多企業(yè)受益于物聯(lián)網設備及數(shù)據(jù)分析，我建議：

• 采集數(shù)據(jù) — 當人工智能和機器學習可以對歷史數(shù)據(jù)進行分析學習，才能發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律和結果，對企業(yè)帶去益處。所以，企業(yè)應該堅持系統(tǒng)化地采集數(shù)據(jù)(技術)。
• 擁抱變革 — 無論是人類本身還是企業(yè)機構，對于變革，都會抱有懷疑的態(tài)度。為了讓企業(yè)能夠更好享受技術和物聯(lián)網設備的益處，讓人們獲得更多工作中的成就感，我們就要打破打破慣性思維，堅信擁抱變化才是永恒不變的法則(人)。
• 挑戰(zhàn) — 現(xiàn)狀反映了過去。當前的流程、規(guī)章制度和工作實踐，都是基于對既往的活動進行分析總計，不斷地改進而來。科技的進步讓我們有機會重新規(guī)劃當前的實踐，脫離漸進式改進，轉向整體的階躍式變革(流程)。

但需要注意的是，在實施物聯(lián)網計劃時，安全和隱私是最為重要的。確保聯(lián)網設備的信息安全，尊重并保護隱私安全，使企業(yè)免遭外部的負面影響。在部署物聯(lián)網設備時，必須考慮整體的信息安全性，包括端點安全，端點之間通信的安全、管理與監(jiān)測、數(shù)據(jù)分配和安全存儲等。若不優(yōu)先考慮信息安全，物聯(lián)網設備可能會被惡意軟件攻擊，抵消其帶來的任何經濟增長優(yōu)勢。

以開放的心態(tài)擁抱前沿科技，并永遠見安全放在第一位，這些可以幫助企業(yè)提升生產力、安全、用戶/員工/客戶滿意度，從而超越當前的績效標準，改變交付業(yè)務的方式，不斷提升能力。工作內容的標準化和綜合治理是成功實現(xiàn)改進的一個基本要素。因此，在建筑項目或設施經營的過程中，可以充分考慮所采集的數(shù)據(jù)數(shù)量和類型，以確保整個系統(tǒng)和流程可以利用所采集的數(shù)據(jù)，在施工和經營的過程中實現(xiàn)可量化的益處。

關于作者

Rogier Roelvink是甲骨文建筑與工程澳大利亞和新西蘭客戶策略總監(jiān)。他在歐洲、英國和澳大利亞積累了19年的管理咨詢經驗。Rogier在戰(zhàn)略設施管理領域，擁有極高熱情和專業(yè)見解，熱衷于知情決策工作。為了更好促進本行業(yè)的發(fā)展，他加入了多個行業(yè)協(xié)會和工作組，并擔任澳大利亞設施管理協(xié)會數(shù)字技術與信息組合小組及成員與營銷組合小組的主席。