AIが物理的な環境を運用する方法を変えている

世界中の施設チームは、増大する圧力に直面しています。コストは上昇し、建物のシステムはより複雑になり、スタッフの数は追いついていない。同時に、ほとんどの建物は、まだ活用されていないリソースを持っています：データ。

数十年間、運用データは使用されず、またはシロ化されたシステムにロックされていました。今日、AIとペアになると、そのデータは、物理的な環境での信頼性、効率性、日常的な運用を改善するために利用できる最も強力なツールの1つになります。

反応から予測へ：AIがゲームを変える理由

伝統的な運用は、定期的なスケジュールされた検査や、何かが壊れた後に応答することによるところが大きい。そのモデルでは、チームは薄く広がってしまい、AIは異なるモデルを可能にします。パフォーマンスデータ（温度制御、圧力、実行時間、またはエネルギー使用のわずかな偏差）を継続的に分析することで、AIは、問題が拡大する前に、わずかな偏差を検出できます。

影響は計測可能です。これらの初期の信号により、チームは反応的にではなく、予測的に問題に対処でき、Forresterの研究によると、メンテナンスコストを最大67%削減できます。AIをサポートする予測メンテナンスプログラムは、メンテナンスコストと予期せぬ停止を大幅に削減し、全体的なシステムの信頼性を向上させることが示されています。

今日の実際的な結果、明日のものではない

これは、将来的なアイデアではありません。カナダで最初のスマート病院であるコルテルッチ・ヴォーン病院（CVH）は、OpenBlueを使用して、HVACの故障を早期に検出してダウンタイムを回避し、天然ガス消費を44%削減しています。ラスベガス・ストリップにある最大のホスピタリティ複合施設の1つでは、複雑なユーティリティ・プラントが、9つのチラー、9つのクーリング・タワー、5つのチルド・ウォーター・ポンプ、5つのコンデンサー・ウォーター・ポンプ、4つのヒート・エクスチェンジャーからのデータをAIシステムにフィードし、年間11万ドルのエネルギー節約を実現しながら、プラントの運用とスタッフを合理化しました。

これらの環境では、データは単なるデータではありません。信頼性と耐久性のための資産になります。

データを使用してより良い決定を下す

AIは、以前のツールとは異なり、単に高速であるだけでなく、断片化された、混乱した建物のデータをチームが使用できるものに変換します。

モダンなAIシステムは:

• 非効率性を特定する
• システムが仕様から外れ始めたときを検出する
• 機器の故障を発生する前に予測する
• 問題が広がる前に修正を推奨する

AIは、年次調整や月次ウォークスルー中にのみではなく、継続的に作動するため、チームはアラームを追跡する時間を減らし、より高価値の作業に集中できます。CVHでは、チームはAIを使用して運用を最適化し、1年間で4,000時間の手動トラブルシューティングを節約し、エネルギー使用量を19%削減しました。

クラウドが方程式を変える

クラウドにより、チームは大規模な量のデータを取り込み、1つの画面からすべての施設を監視および管理できます。複数の場所を担当する施設チームにとって、これは変革的なものです。 OpenBlueは、クラウド接続を利用して、HVAC、照明、セキュリティなど、制御を統一し、予測的なエネルギー節約と持続可能性目標の達成を提供します。また、データを近くに保つことを望む組織のために、OpenBlueは、オンプレミス環境でも同じレベルの分析と管理を提供できます。

スタンフォード大学は優れた例です。チームは、155のキャンパス・ビルに加熱と冷却を提供する中央ユーティリティ・プラントを持っています。AIサポートの最適化により、大学は年間のエネルギー費用を50万ドル削減しましたが、日常的な運用を簡素化しました。

リモート監視は、サイトに存在する必要性を除去しません。代わりに、チームは正しい情報を正しい時間に提供し、問題の明確な理解を提供することで、サイトでの時間をより効果的にし、より効率的にします。

AIは専門知識を置き換えるのではなく、解放する

明らかにするべき誤解の1つは、AIが何らかの方法で作業を行っている人々を一方的にするということです。実際は、その逆です。

AIは明確性を提供します。レーザーレベルが熟練した工匠を置き換えるのではなく、精度を高めるのと同様に、AIは問題と機会を強調し、決定は経験豊富な専門家に任せます。

AIを適切に使用すると、施設チームの役割が高まり、複雑な問題、トレーニング、長期的な計画に集中するために必要な時間と洞察力がチームに与えられます。

スケーラビリティ、セキュリティ、適切なパートナーの選択

施設のリーダーがAIを評価するときに、よく聞かれる3つの質問があります:

• これは私の建物のポートフォリオが進化するにつれて拡大できますか?

• データは安全ですか?

• すべてのピースを接続するのに適切なパートナーがいますか?

これらは実用的懸念事項です。建物は常に変化しています – 新しい機器、新しいテナント、新しい規制 – そして、すべての建物は異なります。どのAIソリューションも、複雑さとともに進化し、オペレーターが複雑さを洞察と利点に変えることを可能にする必要があります。

ほとんどのモダンなAIプラットフォームは、段階的に拡大するように構築されており、小規模なステップで展開できます。多くのチームは、エネルギー使用量、システムの稼働時間、または故障検出などの小さなセットのKPIを監視することに重点を置いて開始し、そこから運用の最適化、スタッフの配置、制御戦略に拡大します。この段階的なアプローチは、ヘルスケアやライフサイエンスなどの重要な環境では特に重要です。そこでは、信頼性と精度が交渉できないものです。

1つの例では、東海岸の主要な製薬会社が、OpenBlueを使用して、ほぼ10棟の建物にわたるキャンパス全体の運用を監視および統合しました。移転中に建物のパフォーマンスの可視性を維持することで、組織は運用の混乱を回避し、年間のエネルギー費用を10万ドル以上削減しました。

セキュリティも同様に基盤的なものです。有効なAIプラットフォームは、ゼロ・トラスト・アーキテクチャ、エアウォールなど、セキュリティを基準として構築されています。すべての業界の組織がシステムを保護することに焦点を当てているため、セキュリティをサポートするAIツールは、成功と不要なリスクを回避するための重要な要素です。

最後に、技術だけでは不十分です。建物は複雑であり、すべての建物は異なります。成功した展開には、建物のシステム、制御、データ、さまざまな業界の施設運用の実態を知っているチームが必要です – 商業用不動産、病院、先端製造など。

後れを取らないで

エネルギー費用はおそらく下がりません。稼働率と効率性の期待は簡素化されません。規制は簡素化されません。将来的に繁栄する施設は、より賢く、より辛くなく、運用する施設です。

AIはすべての問題を解決しません。しかし、チームは問題を早期に発見し、迅速に措置を講じ、5年前では考えられなかったレベルの精度で建物を運用する能力を提供します。そうすることで、チームはより多くの時間を取り戻し、コストを削減でき、組織の成長に再投資できます。