AI 技術革新建築管理：營運效率、永續性與安全性的未來
近年來，我們的行業在數位轉型上投入了大量精力，這一趨勢帶來了今天我們所擁有的大量數據，為建築資產的運作提供了寶貴的洞察，並為未來的變革性進步打下了基礎。
隨著時間推進，AI 技術的興起引發了我們利用這些資訊方式的根本轉變。AI 解鎖了從這些數據中提取可操作性資訊的潛力，使預測分析、模式識別、自動化和實時優化成為現實。簡單來說，AI 已經徹底革新了我們與數據的互動方式，並改變了我們在建築環境中利用數據的方式。
透過運用 AI 的強大功能，企業能在營運效率、永續發展和用戶體驗等方面開闢新領域。無論是智慧建築還是基礎設施管理，AI 正在重塑建築環境的格局，帶來前所未有的創新與進步機會。
AI 在能源管理領域的顯著影響
在能源管理領域，AI 正在產生顯著的影響。通過先進的分析和 AI 驅動的見解，企業可以詳細了解能源消耗模式，識別低效區域，並實施精準策略來減少能源浪費。AI 驅動的系統可以分析建築物內來自感測器和儀表的大量數據，以優化能源使用。透過識別使用模式和預測能耗，AI 能夠有效減少能源浪費、降低成本並減少碳足跡，促進更永續的建築環境。這不僅能降低營運成本，還能與永續發展目標保持一致，助力打造更環保、更具永續性的建築環境。同樣地，AI 在永續發展和法規遵循方面也展現出強大的應用潛力。透過運用 AI，企業可以分析大量建築數據，以優化能源使用、減少碳足跡並確保遵守環境法規。在法規遵循方面，AI 可以自動檢查數據，以確保符合環境標準和法規。此外，結合 AI 支持的訊息檢索功能以及將會話式 AI 工具整合到現有的永續性應用中，可以加速 ESG 數據的聚合和可視化，讓這些數據以更便捷的方式呈現，便於用戶利用。
此外，AI 正在改變建築營運的方式。藉助物聯網感測器和 AI 算法，AI 驅動的智慧建築系統可以根據佔用情況和外部環境條件動態調整照明、溫度和空氣品質等環境參數。透過數據分析和機器學習，系統可以進行預測性分析，例如提前預測供暖和製冷需求，從而主動調整系統設置和氣流分配。AI 算法不斷地微調操作，以在不犧牲舒適度的前提下實現節能效果。這種個性化的操作方式不僅提升了使用者的舒適度，還通過根據實時需求優化資源使用，進一步提升能源效率和用戶體驗的個人化程度。在建築維護方面，通過機器學習和數據分析的應用，AI 能夠主動識別潛在的設備故障，提供更先進的預測性維護能力，讓企業可以及時採取措施，避免高昂的停機成本。這種主動的數據驅動方法不僅有助於保持系統的最佳運行狀態，還能有效進行預測性維護，防止昂貴的故障，延長設備壽命，提升能源效率、營運可靠性和居住者的舒適度。此外，通過將 AI 融入維護計劃和工單自動化中，企業可以實現更高的營運和資源效率，節約成本，並提高資產的整體性能。
AI 驅動的自動化與數據分析：提升建築營運效率
AI 驅動的自動化與數據分析的整合AI 驅動的自動化與數據分析的整合，使得企業能夠精簡營運流程，減少人工干預，並提升資產的整體性能。這不僅帶來了顯著的成本節約和能源效率的提升，還為使用者提供了更舒適和永續的建築環境。人工智慧，特別是自然語言處理技術，還有潛力大幅提升設施管理中的知識管理效率。AI 能夠高效分析大量的設施和資產數據，這是僅依靠人工方法難以實現的。這不僅幫助捕捉關鍵的資產知識，還能提取並處理出有價值的資訊和見解，從而提升知識管理的效率並優化整體營運。AI 的影響還延伸至空間利用和設計優化。透過數據驅動的見解和預測性分析，AI 幫助決策者在空間分配、佈局設計和資源利用方面做出更為明智的決策，最終提升我們所使用空間的功能性和效率。
AI 也在改變建築設計和施工領域
隨著數據的廣泛應用，基於 AI 的應用在建築領域中找到越來越多的實際應用。例如：
- 優化設計流程
- 進行建築模擬
- 增強風險管理
- 精簡專案管理
- 改善品質控制和安全性
- 優化供應鏈運作
AI 安全是另一個快速發展的領域
從物理安全的角度來看，AI 可以應用於影音監控系統，來自動檢測並識別異常模式。例如，AI 也被應用於訪問控制和訪客管理系統，簡化流程並減少人工干預，從而提升建築物對居住者的安全性和響應速度。
隨著我們如今掌握的大量數據，加上日益智能的物聯網設備、雲端應用，以及廣泛使用的 API 進行數據交換，惡意的網絡攻擊者有了更多途徑進行破壞。從網絡安全的角度來看，AI 的作用越來越重要，從分析 OT（操作技術）網絡流量以識別可能的網絡攻擊異常行為，到處理大量來自 OT 系統的安全數據以識別潛在威脅和漏洞，AI 在這些方面的應用日益增多。
充分發揮 AI 能力的步驟
步驟 1：推進數位化以發揮 AI 能力
釋放 AI 潛力的第一步是將現有的數據和工作流程進行數位化。在一些老舊建築中，仍然常見人工干預、紙筆記錄或通過電子表格手動輸入數據的方式。為了讓您的資產能夠充分發揮 AI 的強大功能，企業需要利用數位解決方案，如智慧電表、物聯網感測器和連接雲端的操作技術，來實現資產的數位化。這將使您能夠收集和分析準確的實時數據。這個數據捕捉和準備的階段對於釋放組織的 AI 潛力並提升決策能力至關重要。
步驟 2：消除部門和應用之間的數據孤島
這一步驟旨在消除不同部門和應用程序之間的數據孤島，確保 AI 驅動的見解基於全面且多維度的數據集。僅依靠單一的大型數據集並不足以產生有價值的見解，因為 AI 算法的設計目的是發掘數據之間的聯繫和相互依存性。許多組織在不同部門和軟體應用之間存在障礙，這會阻礙數據共享。作為 AI 能力開發和解決方案實施的一部分，組織需要識別現有的數據孤島並制定消除這些障礙的策略。施耐德電機的 Building Data Platform 等數位解決方案可以將來自多個來源的建築數據，包括 IT 和 OT 數據，進行整合、分析並根據您的特定需求進行情境化處理。
步驟 3：識別 AI 在組織內的使用案例和應用
首先，評估您的業務流程、營運和痛點。與各方利益相關者溝通，了解他們的具體需求和挑戰，然後探索 AI 技術如何解決這些痛點並改進現有流程。行業最佳實踐和案例研究可以幫助您瞭解 AI 如何在類似情境中成功應用。最後，根據其潛在影響和在您的組織內的實施可行性，來優先考慮這些使用案例。 總結 AI 對於建築環境及其資產的變革性影響無可否認。隨著組織採用 AI 驅動的解決方案，它們將能夠釋放前所未有的營運效率、永續性、安全性和韌性。透過利用 AI 的強大功能，建築環境將進化成為一個動態且智慧的生態系統，推動未來朝向優化性能、提升永續性和提供無與倫比的用戶體驗。
總結
AI 對於建築環境及其資產的變革性影響無可否認。隨著組織採用 AI 驅動的解決方案，它們將能夠釋放前所未有的營運效率、永續性、安全性和韌性。透過利用 AI 的強大功能，建築環境將進化成為一個動態且智慧的生態系統，推動未來朝向優化性能、提升永續性和提供無與倫比的用戶體驗。
作者：Jenana Roper | 原文連結
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