使智能建筑系统适用于您

在理解您的建筑方面的智能，连接技术的价值

将设施提升到智能建筑物中是根据收集的相关数据采取的行动的结果。机器学习和AI应用程序可以合成大量信息，以使管理人员更容易识别创建更有效的建筑和资产的解决方案。事实上，Gartner发现了40％的顶级绩效公司确定了AI和机器学习作为一个游戏更改技术，数据分析在23％的第二名。虽然许多建筑业主和经理实施了复杂的技术，但收集的数据可能会压倒并且难以解释，特别是如果这些技术与其他建筑系统集成。AI和机器学习不仅可以访问从工作设备，系统和构建空间收集的数据，还提供了解决功能，简化操作和降低成本的主动，可操作的见解。这种全包性，特定的企业观点也可以将成本与特定的建筑领域联系起来。

例如，具有AI功能的平台可以看一层建筑物，或者从一个玻璃窗格的安全性，照明，HVAC和其他系统进行企业范围的视图。然后，它们可以识别潜在的问题区域，例如未充分利用的会议室，各一天或特定地板的灯光接收太多的温度投诉。一旦确定了改进的机会，系统可以提出建议，以减少照明量或增加温度，降低能源使用，提高建筑物内的效率，同时也会满足占用者满足目标。

寻求满足这些目标的管理人员需要确定供应商不可知的可适应技术。平台必须能够分层现有技术和系统，以便立即提供新的见解，同时允许经理避免整个建筑物改造或新建筑项目的成本。早期与专家参与，可以帮助制定改革的明确目标，并简化从开始完成以实现这些结果的适当智能建筑技术的过程。合作伙伴可以识别AI，机器学习和其他技术的最有效的应用，以最佳优化您的设施，为个人提供最有用的洞察力。

为了说明，智能企业管理范围跨构建系统的好处。热，水，电气和碳能量使用和存储只是可以从集中位置观看的一些区域，并分析以预测潜在的峰值和问题。然后可以相应地调整建筑物和占用行为。例如，传入的冬季风暴或干旱通常意味着能量使用的增加。凭借智能管理见解，例如占用和空间使用，设施经理甚至建筑物本身可以识别低利用区域，以保持适当的温度，同时将资源聚焦在恶劣天气活动期间的高占地地板和房间，并允许适当的水在干旱的情况下使用。

除建筑物外，一些系统还可以提供与能源和设备管理相关的金融健康和票据的见解。他们可以识别成本并返回公用事业消费，并积极识别设备问题，以允许更好的维护管理和基础设施服务。这些见解不仅可以影响运营成本，而且还可以提高设施效率和生产力。在指控器上完全查看建筑物的任何区域，允许更安全，更可持续和更高效的操作。

进入乘客的手中

效率和可持续性目标当然对任何企业都很重要，但占用者满足目标可以，也应该通过数字转型和建筑物管理技术来解决。虽然占用者不需要访问企业设施管理者的数据级别，但为基于所应用的AI和机器学习的指定见解创造了方便和个性化空间管理的机会，可以大大提高员工体验。

当员工舒适时，它们更富有成效。从个人设备控制工作空间照明，温度，建筑物导航和空间预留允许更加自主和高效地使用空间，甚至可以学习员工偏好。当连接到访问控制系统时，无论是他们通常的办公空间，或者如果它们从其他位置工作，则可以自动设置照明和温度。这延伸到建筑物后的后数小时使用，确保最大化的建筑效率和最小化的维护呼叫，从而允许建立经理专注于其他事项。

提供此类访问水平可能看起来令人威胁，因为某些管理者设想了同事或类似情况之间的温度战。然而，随着占用者可以与这些控件一起访问他们的能源使用数据，它们和设施可以使用特定工作空间的见解来识别最佳的照明和冷却时序和水平，以及拥挤或未充分的工作区域或超额预订房间。这反过来降低了设施能源成本，同时创造了舒适的生产环境。

提供对日常使用设施的乘员，员工和其他人的数据访问是潜在降低运营成本的关键机会。此外，2017年的Gartner调查近一半的CEO也没有数字转型成功度量。满意度和生产力都可以充当关键统计，展示数字转型举措在创造更智能的建筑物和企业方面的影响。投资员工和技术，并提供对乘员和设施的可见性，信任，生产力和可靠性提高可见性，信任，生产力和可靠性。

结论

确定您的数字转型工作的成功涉及在建筑物，设备和员工的背景下看待技术的成功。

AI，机器学习和其他支持数据的技术能力识别建筑物经理以了解当前建筑运营，同时识别将允许更有效和高效地使用能源，设备和乘员空间的具体行动。这种能力与将技术交给乘员的手，为建筑经理提供了额外的见解，以提高满意度，然后可以反过来影响设施及其居住者的整体生产率。通过在企业范围内实施智能建筑能力，最大化的效率，节省效率，储蓄和满意度。

所有IOT议程网络贡献者负责其帖子的内容和准确性。意见是作者，不一定能够传达物联盟议程的思想。