利用边缘人工智能使得建筑系统故障少些
建筑管理人员和操作人员经常面临无法预见的建筑系统和设备故障的影响,比如供暖和制冷、照明系统或电梯中断。在最近的一项研究中,98%的受访者表示,每小时停电或设备中断,给他们的业务造成了平均100000美元的损失,造成了巨大的财务负担。
随着更先进的传感器和物联网设备在智能建筑行业的普及,建筑运营商可用于补救意外系统故障的信息量也在不断增加。物联网设备产生的大量数据通常被发送到云端进行处理,以产生可操作的洞察。将如此大量的数据发送到云端会增加延迟,带来安全风险,并降低构建系统的效率。在所有智能领域,无论是智能汽车,智能城市,智能产业,对实时信息采取行动的需要对于提高运营效率和防止不良后续事件非常重要。
边缘计算是答案。
边缘计算提高了分析的实时准确性,这样建筑管理者就可以在不降低采样率的情况下处理物联网数据,并且更接近数据的来源。与云相关的延迟洞察力不同,运营商可以从实时洞察中获益,以确定系统故障的原因,加快补救措施,并防止再次发生。
例如,支持边缘计算的洞察力使运营商能够实时监测能源需求和使用情况,并主动指导操作,以避免系统过载和相关的低效率。传统上,施工经理依靠自己的效用报告来获得这些信息,停电后可能需要六个多月才能收到这些信息,以及在使用和停电原因细节方面的差距。
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