Làm thế nào Trí tuệ nhân tạo đang biến đổi cách thức vận hành môi trường vật lý

Các đội ngũ cơ sở vật chất trên toàn thế giới đang phải đối mặt với áp lực ngày càng tăng. Chi phí đang tăng, hệ thống tòa nhà trở nên phức tạp hơn, và mức độ nhân viên không theo kịp. Đồng thời, hầu hết các tòa nhà đang ngồi trên một nguồn tài nguyên chưa được khai thác: dữ liệu.

Trong nhiều thập kỷ, dữ liệu hoạt động đã không được sử dụng hoặc bị khóa trong các hệ thống riêng biệt. Ngày nay, khi được kết hợp với Trí tuệ nhân tạo, dữ liệu đó đang trở thành một trong những công cụ mạnh mẽ nhất có sẵn để cải thiện độ tin cậy, hiệu quả và hoạt động hàng ngày trong môi trường vật lý.

Từ phản ứng đến dự đoán: Tại sao Trí tuệ nhân tạo thay đổi trò chơi

Hoạt động truyền thống dựa trên kiểm tra định kỳ hoặc phản ứng sau khi có sự cố. Mô hình đó làm cho các đội ngũ quá mỏng. Trí tuệ nhân tạo cho phép một mô hình khác. Bằng cách phân tích liên tục dữ liệu hiệu suất – sự thay đổi nhỏ trong kiểm soát nhiệt độ, áp suất, thời gian chạy hoặc sử dụng năng lượng – nó có thể phát hiện ra sự thay đổi tinh vi lâu trước khi chúng trở nên tồi tệ hơn.

Tác động là có thể đo lường được. Những tín hiệu sớm này cho phép các đội giải quyết vấn đề một cách chủ động chứ không phải phản ứng và có thể cắt giảm chi phí bảo trì lên đến 67%, theo một nghiên cứu của Forrester. Chương trình bảo trì dự đoán được hỗ trợ bởi Trí tuệ nhân tạo đã được chứng minh là giảm đáng kể chi phí bảo trì và thời gian ngừng hoạt động, đồng thời cải thiện độ tin cậy của hệ thống tổng thể.

Kết quả thực tế ngày nay, không phải ngày mai

Đây không phải là một ý tưởng trong tương lai. Bệnh viện Cortellucci Vaughan (CVH), bệnh viện thông minh đầu tiên của Canada, sử dụng OpenBlue để phát hiện lỗi HVAC sớm, tránh thời gian ngừng hoạt động và giảm tiêu thụ khí đốt tự nhiên xuống 44%. Tại một trong những khu phức hợp khách sạn lớn nhất trên dải Las Vegas, một nhà máy tiện ích phức tạp cung cấp dữ liệu từ chín máy làm lạnh, chín tháp làm mát, năm máy bơm nước lạnh, năm máy bơm nước ngưng và bốn bộ trao đổi nhiệt vào hệ thống Trí tuệ nhân tạo cho phép tiết kiệm năng lượng hàng năm là 110.000 đô la Mỹ trong khi tối ưu hóa hoạt động và nhân viên của nhà máy.

Trong những môi trường này, dữ liệu không chỉ là dữ liệu, nó trở thành một tài sản cho độ tin cậy và khả năng phục hồi.

Sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định tốt hơn

Trí tuệ nhân tạo khác biệt so với các công cụ trước đây không chỉ vì nó nhanh hơn – nó biến dữ liệu tòa nhà bị phân mảnh, lộn xộn thành thứ mà các đội có thể sử dụng.

Các hệ thống Trí tuệ nhân tạo hiện đại có thể:

• Xác định sự không hiệu quả
• Phát hiện khi một hệ thống đang đi ra khỏi thông số kỹ thuật
• Dự đoán sự cố thiết bị trước khi chúng xảy ra
• Khuyến nghị sửa chữa trước khi vấn đề lan rộng

Bởi vì Trí tuệ nhân tạo hoạt động liên tục, không chỉ trong quá trình kiểm tra định kỳ hoặc đi bộ hàng tháng, các đội dành ít thời gian hơn để theo dõi các cảnh báo và nhiều thời gian hơn để tập trung vào công việc có giá trị cao. Tại CVH, đội đã tận dụng Trí tuệ nhân tạo để tối ưu hóa hoạt động, tiết kiệm 4.000 giờ giải quyết vấn đề thủ công trong một năm và cắt giảm sử dụng năng lượng xuống 19%.

Làm thế nào đám mây thay đổi phương trình

Đám mây cho phép tiêu thụ lượng dữ liệu lớn để theo dõi và quản lý các cơ sở từ bất kỳ nơi nào, tất cả từ một màn hình. Đối với các đội ngũ cơ sở vật chất chịu trách nhiệm cho nhiều địa điểm, điều này là biến đổi. OpenBlue tận dụng kết nối đám mây để thống nhất kiểm soát trên HVAC, ánh sáng, an ninh và nhiều hơn nữa, cung cấp tiết kiệm năng lượng chủ động và tăng tốc các mục tiêu bền vững. Và đối với các tổ chức muốn giữ dữ liệu của họ gần gũi, OpenBlue có thể cung cấp cùng mức độ phân tích và quản lý trong một môi trường tại chỗ.

Đại học Stanford là một ví dụ tuyệt vời. Đội ngũ cung cấp nhiệt và làm mát cho 155 tòa nhà trên khuôn viên từ Nhà máy tiện ích Trung tâm. Với tối ưu hóa được hỗ trợ bởi Trí tuệ nhân tạo, trường đại học giảm chi phí năng lượng hàng năm xuống 500.000 đô la Mỹ trong khi đơn giản hóa hoạt động hàng ngày.

Giám sát từ xa không loại bỏ nhu cầu có mặt tại hiện trường. Thay vào đó, nó làm cho thời gian tại hiện trường hiệu quả và hiệu quả hơn bằng cách trang bị cho các đội thông tin đúng tại đúng thời điểm để có hiểu biết rõ ràng về vấn đề.

Trí tuệ nhân tạo không thay thế chuyên môn – nó giải phóng nó

Một hiểu lầm đáng kể cần làm rõ là Trí tuệ nhân tạo có thể làm cho những người làm việc bị lu mờ. Đó là điều ngược lại.

Trí tuệ nhân tạo cung cấp sự rõ ràng. Giống như một máy laser cải thiện độ chính xác mà không thay thế một người thợ lành nghề, Trí tuệ nhân tạo突出 vấn đề và cơ hội trong khi để lại quyết định cho các chuyên gia có kinh nghiệm. Các nhà điều hành vẫn xác định ưu tiên, sự đánh đổi và hành động khắc phục.

Khi được sử dụng tốt, Trí tuệ nhân tạo nâng cao vai trò của các đội ngũ cơ sở vật chất, cung cấp cho họ thời gian và thông tin cần thiết để tập trung vào các vấn đề phức tạp, đào tạo và lập kế hoạch dài hạn.

Khả năng mở rộng, bảo mật và chọn đúng đối tác

Các nhà lãnh đạo cơ sở vật chất đánh giá Trí tuệ nhân tạo thường hỏi ba câu hỏi:

• Nó có thể mở rộng khi danh mục đầu tư tòa nhà của tôi phát triển không?

• Liệu dữ liệu có an toàn không?

• Tôi có đúng đối tác để giúp tôi kết nối tất cả các mảnh không?

Đây là những mối quan tâm thực tế. Các tòa nhà thay đổi liên tục – thiết bị mới, người thuê nhà mới, quy định mới – và mỗi tòa nhà đều khác nhau. Bất kỳ giải pháp Trí tuệ nhân tạo nào cũng cần phải thích nghi cùng với sự phức tạp và cho phép các nhà điều hành biến sự phức tạp thành thông tin và lợi thế.

Hầu hết các nền tảng Trí tuệ nhân tạo hiện đại được xây dựng để mở rộng dần dần và có thể được triển khai theo từng bước nhỏ. Nhiều đội bắt đầu với một焦 điểm hẹp – theo dõi một tập hợp nhỏ các chỉ số hiệu suất như sử dụng năng lượng, thời gian hoạt động hoặc phát hiện lỗi, và mở rộng từ đó để tối ưu hóa hoạt động và nhân viên và chiến lược kiểm soát. Đây là một cách tiếp cận có giai đoạn đặc biệt quan trọng trong các môi trường quan trọng như chăm sóc sức khỏe hoặc khoa học đời sống, nơi độ tin cậy và độ chính xác là không thể thương lượng.

Trong một ví dụ, một công ty dược phẩm lớn trên bờ biển Đông đã tận dụng OpenBlue để theo dõi và tập trung hoạt động trên một khu phức hợp gần như mười tòa nhà trong quá trình đóng cửa và di dời lớn. Bằng cách duy trì khả năng hiển thị vào hiệu suất của tòa nhà trong suốt quá trình chuyển đổi, tổ chức đã tránh được gián đoạn hoạt động và giảm chi phí năng lượng hàng năm xuống hơn 100.000 đô la Mỹ.

Bảo mật cũng là nền tảng cơ bản. Các nền tảng Trí tuệ nhân tạo hiệu quả được xây dựng với bảo mật làm baseline, kết hợp các tính năng như kiến trúc không tin cậy, tường lửa và nhiều hơn nữa. Khi các tổ chức trong mọi ngành đều tập trung vào việc giữ cho các hệ thống của họ an toàn, một công cụ Trí tuệ nhân tạo hỗ trợ mục tiêu đó là chìa khóa để thành công và tránh rủi ro không cần thiết.

Cuối cùng, công nghệ alone không đủ. Các tòa nhà là phức tạp, và mỗi tòa nhà đều khác nhau. Các triển khai thành công đòi hỏi một đội ngũ biết về hệ thống tòa nhà, kiểm soát, dữ liệu và thực tế của hoạt động cơ sở vật chất trên các ngành – từ bất động sản thương mại đến bệnh viện và sản xuất tiên tiến

Đừng bị bỏ lại phía sau

Chi phí năng lượng có thể không giảm. Kỳ vọng về thời gian hoạt động và hiệu quả không giảm. Quy định không trở nên đơn giản hơn. Các cơ sở vật chất sẽ phát triển trong những năm tới sẽ là những cơ sở tìm cách hoạt động thông minh hơn, không phải khó hơn.

Trí tuệ nhân tạo không giải quyết mọi vấn đề. Nhưng nó cung cấp cho các đội khả năng nhìn thấy vấn đề sớm hơn, hành động sớm hơn và vận hành các tòa nhà với mức độ chính xác mà trước đây không thể đạt được – mang lại cho bạn nhiều thời gian hơn và cắt giảm chi phí có thể được tái đầu tư để giúp tổ chức của bạn phát triển.