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人工智能如何改變預(yù)測性維護(hù)

人工智能
建筑物和工廠中性能不佳的廠房和設(shè)備可能會(huì)在開始時(shí)使用過多的能源,如果不及時(shí)維護(hù),最終會(huì)導(dǎo)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(yù)測性維護(hù)還可以減少建筑的停工時(shí)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。

越來越多的供應(yīng)商正在采用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí),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(yù)測性維護(hù)

預(yù)測性維護(hù)僅僅意味著以數(shù)字方式識(shí)別性能和健康問題,即退化的早期跡象導(dǎo)致效率低下并導(dǎo)致故障,利用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)來實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。

預(yù)測性維護(hù)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(huì)在開始時(shí)使用過多的能源,如果不及時(shí)維護(hù),最終會(huì)導(dǎo)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(yù)測性維護(hù)還可以減少建筑的停工時(shí)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(yù)測性維護(hù)所需的數(shù)據(jù)

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)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(huì)測量流量、能源和公用事業(yè)消耗、工廠的振動(dòng)和溫度。其中一些數(shù)據(jù)點(diǎn)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(tuán)隊(duì)需要多少技術(shù)專業(yè)知識(shí)

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(dǎo)的變革者的目標(biāo)是,推出一種現(xiàn)有工程團(tuán)隊(duì)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(fēng)險(xiǎn)

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(yùn)營安全。此外,在沒有人工干預(yù)的情況下,技術(shù)不能對BMS進(jìn)行讀寫。?

責(zé)任編輯:華軒 來源: 千家網(wǎng)
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