Как ИИ преобразует управление физическими средами

Команды объектов повсюду находятся под все возрастающим давлением. Расходы увеличиваются, системы зданий становятся более сложными, а уровень персонала не поспевает за этим. В то же время большинство зданий сидят на неиспользуемом ресурсе: данных.

На протяжении десятилетий операционные данные оставались неиспользованными или были заперты в изолированных системах. Сегодня, в паре с ИИ, эти данные становятся одним из наиболее мощных инструментов, доступных для улучшения надежности, эффективности и повседневных операций в физических средах.

От реактивного к прогностическому: Почему ИИ меняет игру

Традиционные операции полагаются на запланированные осмотры или реагируют после того, как что-то ломается. Эта модель распыляет команды слишком тонко. ИИ позволяет использовать другую модель. Анализируя непрерывно данные о производительности – незначительные отклонения в контроле температуры, давлении, времени работы или энергопотреблении, – он может обнаружить тонкие отклонения задолго до их эскалации.

Влияние измеримо. Эти ранние сигналы позволяют командам решать проблемы проактивно, а не реактивно, и могут сократить затраты на техническое обслуживание до 67%, согласно Forrester-исследованию. Программы прогностического обслуживания, поддерживаемые ИИ, были показаны значительно сокращают затраты на обслуживание и непланируемые простои, а также улучшают общую надежность системы.

Реальные результаты сегодня, а не завтра

Это не футуристическая идея. Больница Кортечуччи Вон (CVH), первая умная больница Канады, использует OpenBlue для обнаружения неисправностей HVAC на ранней стадии, избегая простоев и сокращая потребление природного газа на 44%. В одном из крупнейших гостиничных комплексов на Лас-Вегас-Стрип сложная коммунальная установка подала данные из девяти холодильных агрегатов, девяти охладителей, пяти насосов охлажденной воды, пяти насосов конденсаторной воды и четырех теплообменников в системы ИИ, что позволило обеспечить экономию энергии в размере 110 000 долларов в год, а также оптимизировать эксплуатацию и персонал установки.

В этих средах данные не просто данные, они становятся активом для надежности и устойчивости.

Использование данных для принятия лучших решений

ИИ отличается от предыдущих инструментов не только тем, что он быстрее – он превращает фрагментированные, запутанные данные о зданиях в что-то, что команды могут использовать.

Современные системы ИИ могут:

• Определить неэффективность
• Обнаружить, когда система отклоняется от спецификации
• Прогнозировать отказы оборудования до их возникновения
• Рекомендовать исправления до распространения проблем

Поскольку ИИ работает непрерывно, а не только во время ежегодной настройки или ежемесячного обхода, команды тратят меньше времени на преследование сигналов тревоги и больше времени на более ценные работы. В CVH команда использовала ИИ для оптимизации эксплуатации, экономя 4000 часов ручной устранению неисправностей в течение одного года и сокращая потребление энергии на 19%.

Как облако меняет уравнение

Облако позволяет принимать большие объемы данных для мониторинга и управления объектами из любого места, со всего одного экрана. Для команд объектов, ответственных за несколько мест, это трансформирующее. OpenBlue использует облачную связь для объединения управления системами HVAC, освещения, безопасности и многого другого, обеспечивая проактивную экономию энергии и ускорение целей устойчивости. И для организаций, которые хотят хранить свои данные рядом, OpenBlue может обеспечить тот же уровень анализа и управления в локальной среде.

Стэнфордский университет – отличный пример. Команда обеспечивает отопление и охлаждение 155 зданий кампуса из своего Центрального коммунального завода. С помощью оптимизации, поддерживаемой ИИ, университет сократил годовые энергетические затраты на 500 000 долларов, а также упростил повседневную эксплуатацию.

Удаленный мониторинг не устраняет необходимость присутствия на объекте. Вместо этого он делает время на объекте более эффективным и эффективным, снабжая команды правильной информацией в нужное время для четкого понимания проблемы.

ИИ не заменяет экспертизу – он освобождает ее

Одно заблуждение, которое стоит прояснить, заключается в том, что ИИ каким-то образом отодвигает на второй план людей, выполняющих работу. Это противоположно.

ИИ обеспечивает ясность. Как лазерный уровень улучшает точность без замены квалифицированного мастера, ИИ подчеркивает проблемы и возможности, оставляя решения опытным профессионалам. Операторы все еще определяют приоритеты, компромиссы и корректирующие действия.

Когда ИИ используется хорошо, он повышает роль команд объектов, давая им время и информацию, необходимые для концентрации внимания на сложных проблемах, обучении и долгосрочном планировании.

Масштабируемость, безопасность и выбор правильного партнера

Руководители объектов, оценивающие ИИ, часто задают три вопроса:

• Может ли это масштабироваться по мере эволюции моего портфеля зданий?

• Является ли данный безопасным?

• У меня есть правильный партнер, чтобы помочь мне соединить все детали?

Это практические проблемы. Здания меняются все время – новое оборудование, новые арендаторы, новые правила – и каждое здание уникально. Любое решение ИИ должно адаптироваться вместе с сложностью и позволять операторам превращать сложность в информацию и преимущу.

Большинство современных платформ ИИ построены для инкрементного масштабирования и могут быть развернуты в небольших шагах. Многие команды начинают с узкого фокуса – мониторинга небольшого набора KPI, таких как энергопотребление, время безотказной работы системы или обнаружение неисправностей, и расширяют оттуда оптимизацию эксплуатации и персонала, а также стратегии управления. Такой поэтапный подход особенно важен в критических средах, таких как здравоохранение или биотехнологии, где надежность и точность являются непременными.

В одном примере крупная фармацевтическая компания на восточном побережье использовала OpenBlue для мониторинга и централизации эксплуатации почти на десяти зданиях кампуса во время крупного закрытия и переезда. Поддерживая видимость производительности здания на протяжении всего перехода, организация избежала оперативных сбоев и сократила годовые энергетические затраты на более 100 000 долларов.

Безопасность столь же основна. Эффективные платформы ИИ строятся с учетом безопасности как базовой линии, включая функции, такие как архитектура с нулевым доверием, воздушные стены и многое другое. Поскольку организации в каждой отрасли сосредоточены на поддержании безопасности своих систем, инструмент ИИ, который поддерживает эту цель, является ключом к успеху и избежанию ненужных рисков.

Наконец, технология сама по себе недостаточна. Здания сложны, и каждое здание уникально. Успешные развертывания требуют команды, которая знает системы зданий, управления, данных и реалий эксплуатации объектов в различных отраслях – от коммерческой недвижимости до больниц и передового производства.

Не отставайте

Энергетические затраты, вероятно, не уменьшатся. Ожидания от времени безотказной работы и эффективности не ослабевают. Регулирования не становятся проще. Объекты, которые преуспеют в будущем, будут теми, которые найдут способы работать умнее, а не усерднее.

ИИ не решает каждую проблему. Но он дает командам возможность видеть проблемы раньше, действовать быстрее и управлять зданиями с уровнем точности, который просто был невозможен даже пять лет назад – возвращая вам больше времени и сокращая затраты, которые затем могут быть reinvested для помощи вашей организации в росте.