建筑管理人員和操作人員經(jīng)常面臨不可預(yù)見的建筑系統(tǒng)和設(shè)備故障的影響，例如供暖和制冷、照明系統(tǒng)或電梯的中斷。在最近的一項(xiàng)研究中，98%的受訪者聲稱一小時(shí)的電力或設(shè)備中斷平均給他們的企業(yè)造成了10萬美元的損失，構(gòu)成了巨大的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。

隨著更先進(jìn)的傳感器和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在智能建筑行業(yè)中的普及，建筑運(yùn)營(yíng)商可用于補(bǔ)救意外系統(tǒng)故障的信息量也在增加。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備生成大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)通常被發(fā)送到云端進(jìn)行處理，以生成可操作的見解。向云端發(fā)送如此大量的數(shù)據(jù)會(huì)增加延遲，帶來安全風(fēng)險(xiǎn)，并降低了建筑系統(tǒng)的效率。在所有智能領(lǐng)域，無論是智能汽車、智能城市、智能產(chǎn)業(yè)，對(duì)實(shí)時(shí)信息采取行動(dòng)的需求對(duì)于提高運(yùn)營(yíng)效率和防止不良后續(xù)事件非常重要。雖然傳統(tǒng)的物聯(lián)網(wǎng)計(jì)算有助于建筑管理者識(shí)別意外系統(tǒng)故障的原因，以提高補(bǔ)救效率，但它可能無助于預(yù)測(cè)問題何時(shí)發(fā)生并主動(dòng)預(yù)防此類事件的發(fā)生。

邊緣計(jì)算是答案

邊緣計(jì)算通過為分析增加實(shí)時(shí)精度，使建筑管理人員能夠在不降低采樣率的情況下處理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，并更接近數(shù)據(jù)生產(chǎn)的來源。與依賴云端的延遲洞察不同，運(yùn)營(yíng)商可以從實(shí)時(shí)洞察中獲益，以確定系統(tǒng)故障的原因，加快補(bǔ)救措施，防止再次發(fā)生。

例如，支持邊緣計(jì)算的洞察力允許運(yùn)營(yíng)人員實(shí)時(shí)監(jiān)控能源需求和使用情況，并主動(dòng)引導(dǎo)運(yùn)營(yíng)，以避免系統(tǒng)過載和相關(guān)的低效率。傳統(tǒng)上，建筑管理者依靠他們的公用事業(yè)公司報(bào)告來獲得這些見解，在停電發(fā)生后，可能需要六個(gè)月以上的時(shí)間才能收到這些報(bào)告，并在使用情況和停電原因的細(xì)節(jié)方面存在差距。

就邊緣計(jì)算如何提高建筑物的效率和成本節(jié)約而言，最大限度地減少系統(tǒng)和設(shè)備故障只是眾所周知的冰山一角。當(dāng)您將人工智能添加到邊緣計(jì)算中時(shí)，建筑管理員現(xiàn)在可以利用這種組合能力來實(shí)現(xiàn)智能、主動(dòng)和預(yù)防性維護(hù)功能。

邊緣人工智能預(yù)測(cè)性維護(hù)

邊緣人工智能使建筑物的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)能夠有效地監(jiān)控操作，從而提供更深入的見解。這樣的系統(tǒng)可以感知多個(gè)設(shè)備之間的數(shù)據(jù)模式，并實(shí)時(shí)關(guān)聯(lián)和分析數(shù)據(jù)。這些見解可以在潛在的低效率或系統(tǒng)故障發(fā)生之前，主動(dòng)提醒操作人員。

支持邊緣人工智能的操作智能最大限度地提高了系統(tǒng)效率，使操作員能夠?qū)焖僮兓臈l件做出反應(yīng)。例如，能夠通過感知人的動(dòng)態(tài)來對(duì)意外的建筑關(guān)閉做出反應(yīng)，并避免將這些房間加熱、制冷或照明到正常水平，從而節(jié)省能源和金錢。此外，在滿足能源效率和設(shè)備考慮的同時(shí)，根據(jù)實(shí)時(shí)房間動(dòng)態(tài)、入住率和外部天氣因素提供建筑內(nèi)的氣候舒適性。

規(guī)范性維護(hù)可用于降低昂貴的維修和維護(hù)成本，同時(shí)最小化系統(tǒng)停機(jī)時(shí)間和延長(zhǎng)機(jī)械系統(tǒng)的壽命。此外，能源使用優(yōu)化可幫助操作員在可靠性、性能和成本之間取得平衡，此外還可以自動(dòng)執(zhí)行實(shí)時(shí)監(jiān)控建筑效率的任務(wù)。

深入了解邊緣人工智能的優(yōu)勢(shì)

邊緣人工智能幫助管理者和操作員完成的不僅僅是預(yù)測(cè)維護(hù)需求和減少意外的系統(tǒng)和設(shè)備故障，包括：

? 監(jiān)測(cè)居住者健康狀況和法規(guī)遵守情況，包括監(jiān)測(cè)體溫升高、社會(huì)距離監(jiān)測(cè)和通過與基于視覺的傳感器相關(guān)的面罩檢測(cè)。

? 更好地利用建筑資產(chǎn)和服務(wù)，當(dāng)建筑管理人員使用邊緣人工智能來關(guān)注電梯、火災(zāi)報(bào)警器和滅火器等關(guān)鍵系統(tǒng)時(shí)。

邊緣人工智能使建筑主管能夠組裝完整且持續(xù)改進(jìn)其建筑圖。確保最少的系統(tǒng)和設(shè)備中斷可提高運(yùn)營(yíng)效率，并有助于采取主動(dòng)措施提高居住者舒適度。

預(yù)測(cè)性維護(hù)等等

能夠在感興趣的事件發(fā)生時(shí)（或之前）采取行動(dòng)并作出反應(yīng)是態(tài)勢(shì)情報(bào)和作戰(zhàn)效能的關(guān)鍵。在機(jī)器學(xué)習(xí)的推動(dòng)下，邊緣人工智能位于物聯(lián)網(wǎng)的核心位置，使我們更接近于一個(gè)無法預(yù)見的建筑系統(tǒng)和設(shè)備故障不會(huì)對(duì)生產(chǎn)力水平或整體業(yè)務(wù)產(chǎn)生負(fù)面影響的世界。通過利用邊緣人工智能技術(shù)的進(jìn)步，組織可以提高其有效性，為居住者提供安全舒適的建筑棲息地，同時(shí)提高成本節(jié)約。
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