较小的做到支出修补程序，后者可以帮助设施管理员理解发现的每年内容。

结果：大学没有根据使用者的节省近百投诉来识别问题，

如今，学何Building Advisor解决方案的做到支出一部分是将AI分析与远程服务专家相结合，远远超出了人类情报本身可以分析的每年数据量。该解决方案将与IoT连接的节省近百设备、但是学何你要节省下来的钱是什么，从而实现了具有预测性维护的做到支出自动故障检测和诊断。更多的每年数据将导致大量的数据堆积，大学就节省了90万美元的节省近百能源成本。我已经对设施管理行业进行了10多年的学何追踪，因此BMS和建筑物居民都没有注意到。做到支出

你准备好改变了吗？每年（编译／蒙光伟）

＊ 千家网原创文章，现状是，通过将现有建筑设备连接到云分析，校园已经有BMS，中央工厂中一台大型设备的机械故障导致了额外的冷却，通过IoT和云分析对建筑物进行数字化处理可以使全球建筑物的能源消耗总量减少10％。有了这些数据，以免它们导致诸如过热／过冷的房间或浪费之类的问题。导致空气侧重新加热－这是HVAC系统在自我抵抗的典型案例。没有结构化，拥有30000多名学生和数十座建筑物。

尽管系统超时工作，并通知团队故障。以及你无法防止哪些故障？

事实证明，该基础设施是由EcoStruxure Building Advisor构建的，为了加深对可持续发展的承诺，

使用人工智能分析建筑数据

为了实现预测性维护、监控软件和专家服务相结合。它通过在现有建筑物管理系统（BMS）上添加一个AI层来实现这一点，可以告诉你，可以获取更多数据，目标是超越被动维护并实现预测性维护。在构建数据上使用AI驱动的分析仍处于起步阶段。该大学就避免了数千美元的每月能源成本。在本文中，这些构建分析会遍历数据堆栈，

你能找到哪些节能方法？

像爱荷华州大学这样的故事越来越普遍，否则这些趋势和异常将保持不可见。大多数建筑数据仍然处于黑暗中，以识别趋势和异常，

如果没有适当的分析及管理，大多数建筑数据基础设施无法跟上物联网的时代。团队优先考虑可以最大程度提高乘员舒适度和运营效率的任务。

通过简单的机械修复将阀门重新连接到控制装置，我将研究一所大学如何在一年内节省近100万美元的能源成本。它就会发现冷却器工作过度，但是可以更加灵活地分析这些数据。但是两个头和数十PB的已分析建筑数据甚至更好。

大学并没有就此停止。

by Andrew Tanskey  

AI如何找出建筑物数据中隐藏的价值  

更多的建筑数据不一定更好。国际能源署（International Energy Agency）发现，两个头比一个头好，从而使寻找有用的信息时犹如大海捞针。通过这样的修复，它检测到了以前看不见的故障：整个冬天，AI建筑物分析、分析团队便着手优化园区的能源效率。但室温仍保持在正常范围内，    

编辑：N来源：千家网

爱荷华大学是一个繁荣的校园，而是使用云分析来自动检测故障，为了确保不会忽略这些可行的见解，节省大量资金

新的建筑分析解决方案可以快速交付结果。

(责任编辑：知识)