人工智能如何改变物理环境的运营方式

设施团队正在面临越来越大的压力。成本正在上升，建筑系统变得更加复杂，而员工数量却没有跟上。同时，大多数建筑都坐在一个未被利用的资源上：数据。

几十年来，运营数据被闲置或锁定在孤立的系统中。今天，人工智能与这些数据相结合，成为改善可靠性、效率和日常运营的最有力的工具之一。

从反应式到预测式：为什么人工智能改变了游戏规则

传统的运营依赖于定期安排的检查或在发生故障后做出反应。这种模式使团队过于分散。人工智能使得一种不同的模式成为可能。通过不断分析性能数据——温度控制、压力、运行时间或能耗的微小偏差——它可以在问题升级之前检测到微小的偏差。

影响是可衡量的。这些早期信号使团队能够主动解决问题，而不是被动地做出反应，并且可以将维护成本降低多达67%，根据一项Forrester研究报告。 人工智能支持的预测性维护计划已被证明可以显著降低维护成本和计划外停机时间，同时提高整体系统可靠性。

今天的真实成果，而不是明天

这不是一个未来主义的想法。加拿大第一所智能医院Cortellucci Vaughan Hospital（CVH）使用OpenBlue来检测HVAC故障，避免停机，并减少天然气消耗44%。在拉斯维加斯大道上最大的酒店综合体之一，一个复杂的公用设施厂将九台冷水机、九台冷却塔、五台冷水泵、五台冷凝水泵和四台热交换器的数据输入到人工智能系统中，实现了每年11万美元的能源节约，同时简化了厂房运营和人员配置。

在这些环境中，数据不仅仅是数据，它成为可靠性和恢复力的资产。

使用数据做出更好的决策

人工智能与之前的工具不同，不仅仅是因为它更快——它将零碎、混乱的建筑数据转化为团队可以使用的东西。

现代人工智能系统可以：

• 识别低效率
• 检测系统是否偏离规格
• 预测设备故障
• 在问题扩散之前推荐解决方案

由于人工智能持续工作，而不仅仅是在年度调整或每月一次的检查中，团队花费的时间更少于响应警报，更多地专注于高价值的工作。在CVH，团队利用人工智能优化运营，节省了4000小时的手动故障排除时间，并将能源使用量降低了19%。

云计算如何改变局势

云计算使得可以从任何地方监控和管理设施，所有这些都可以从一个屏幕上完成。对于负责多个地点的设施团队来说，这是一个转折点。 OpenBlue利用云连接来统一HVAC、照明、安全等方面的控制，实现主动的能源节约和加速可持续发展目标。对于希望保留数据的组织，OpenBlue可以在本地环境中提供相同级别的分析和管理。

斯坦福大学是一个很好的例子。该团队从其中央公用设施厂为155栋校园建筑提供供暖和制冷。通过人工智能支持的优化，大学将年度能源成本降低了50万美元，同时简化了日常运营。

远程监控并不消除现场工作的需要。相反，它使现场工作更加高效，通过提供正确的信息来帮助团队更好地理解问题。

人工智能不会取代专业知识——它释放专业知识

需要澄清的一个误解是，人工智能会使从事工作的人变得多余。事实恰恰相反。

人工智能提供了清晰度。就像激光水平仪提高了精度，而不会取代熟练的工匠一样，人工智能突出了问题和机会，同时将决策留给经验丰富的专业人员。操作员仍然决定优先级、权衡和纠正措施。

当人工智能被有效利用时，它会提升设施团队的角色，给他们提供时间和洞察力来专注于复杂的问题、培训和长期规划。

可扩展性、安全性和选择合适的合作伙伴

设施领导者在评估人工智能时经常会问三个问题：

• 它能否随着我的建筑投资组合的发展而扩展？

• 数据是否安全？

• 我是否有合适的合作伙伴来帮助我连接所有部分？

这些是实际的担忧。建筑物一直在变化——新设备、新租户、新法规——每个建筑物都是不同的。任何人工智能解决方案都需要随着复杂性的变化而适应，并使操作员能够将复杂性转化为洞察力和优势。

大多数现代人工智能平台都是为增量扩展而设计的，可以分阶段部署。许多团队从一个狭窄的重点开始——监控一小组KPI，例如能源使用、系统正常运行时间或故障检测——然后扩展到优化运营、人员配置和控制策略。这种分阶段的方法在关键环境中尤为重要，例如医疗保健或生命科学领域，哪里可靠性和精度是不可协商的。

在一个例子中，东海岸的一家大型制药公司利用OpenBlue在大规模关闭和搬迁期间监控和集中了近十栋建筑的运营。通过在整个过渡期间保持对建筑性能的可见性，该组织避免了运营中断，并将年度能源成本降低了超过10万美元。

安全性同样基础。有效的人工智能平台是以安全性为基线构建的，融入了零信任架构、防火墙等功能。随着各个行业的组织都专注于保持系统安全，一个支持这一目标的人工智能工具对于成功和避免不必要的风险至关重要。

最后，技术本身是不够的。建筑物很复杂，每个建筑物都是不同的。成功的部署需要一个了解建筑系统、控制、数据和各个行业设施运营现实的团队——从商业地产到医院和先进制造业。

不要落后

能源成本不太可能降低。对正常运行时间和效率的期望不会放松。法规不会变得更简单。未来的设施将是那些找到方法以更聪明的方式运营，而不是更辛苦地运营的设施。

人工智能并不能解决每个问题。但是，它确实给团队提供了更早地看到问题、更快地采取行动、以前五年都不可能实现的精度来运行建筑的能力——同时还能给你更多的时间，并降低成本，这些成本可以被重新投资以帮助你的组织成长。