每一天，我们购物、工作或社交的建筑都在改变我们的生活。我们90%的时间都在室内度过也就不足为奇了。然而，我们的建筑物如何运作的基础取决于居住者的安全、保障和福祉。自2020年初以来，我们使用办公室的方式发生了巨大变化。我们变得更具适应性，并且通常只有在有明确的目的和好处时才会来办公室。建筑本身没有什么不同，但我们现在必须开发建筑的工作方式以满足新的要求。然而，目前该建筑的性能并没有达到应有的水平。根据麦肯锡全球研究所的研究，数据和分析如果大规模嵌入，每年可以创造9.5万亿美元至15.4万亿美元的价值，这表明孤岛对各行业的真正影响。所以我们必须开始重视和理解数据。只有这样，才能提高市民的安全和舒适度，同时节省开支，实现可持续发展目标。价值数据之旅当我们拥有无法理解或与之相关的数据时，可能根本就没有数据。孤立的数据正在削弱智能建筑，我们需要管理将多个数据源和不同系统结合在一起以推动价值的运营技术组合。现在，来自每个点解决方案的数据都是孤立和断开连接的。这会阻止建筑经理、开发商和业主看到更大的图景，将他们限制在无助于实现其智能投资的全部潜力的小的、渐进的变化上。从这里开始，有可能提升数据价值阶梯，释放“智能”的真正好处。从表面上看，数据可以是描述性的，告诉我们现在正在发生什么。然后，这种洞察力会告诉我们如何向上移动；诊断、预测、规范，最后是认知数据的顶峰，人工智能和自动化在其中发挥作用。建筑物和数据之间需要建立联系，因为数据可以提供有关建筑物使用方式的宝贵见解。我们可以对建筑物中的能量进行快照并了解其性能。但是，在您了解其他数据的上下文以及它如何影响建筑物之前，这没有帮助，因为这些都是相互关联的。将孤立的数据理解为一个连接的网络意味着我们可以以不同的方式处理每栋建筑，从而提出更节能、更节省成本的建议。通过连接孤岛，可以丰富数据以提供有助于攀登价值阶梯的诊断和描述性数据。更重要的是，许多建筑容纳了多个人，他们有着不同的需求和期望。当我们在一个新的混合世界中工作时，灵活性是许多人关注的焦点。需求因建筑而异，行业平均水平不适用，因为它涉及个别建筑的需求。然而，有些事情将保持不变：需要减少能源使用，实现净零碳排放，改善室内空气质量，并为居住者提供令人印象深刻的舒适度。当建筑数据是孤立的、未得到充分利用并且无法全面了解建筑的实际情况时，所有这一切都更难实现。利用技术增加潜力要实现这种潜力，我们必须深入了解智能技术的表面，以释放它们产生的洞察力。当我们将智能技术系统连接在一起以创建智能解决方案的生态系统或平台时，就会发生这种情况，着眼于更大的图景。然后可以分析生成的数据和见解，以对建筑物甚至整个企业进行显着改进。要实现这一点，数据需要在云中连接并轻松访问。决策者可以全面分析数据并确定需要改进的领域。他们可以将分析重点放在维护、节能和可持续性等流程上——当时需要注意的任何事情。然后，确定可以自主进行这些调整并改善租户体验的智能技术。从这些基础上，建筑物和办公室的决策者可以创造出真正智能的东西。一旦建筑数据被嵌入并利用人工智能(AI)和机器学习(ML)等技术，我们就可以真正获得回报并提高居住者的安全性和舒适度，同时节省成本并实现可持续发展目标。数据测量、跟踪和行动建筑物可以通过智能算法进行预测，利用人工智能数据和跟踪软件等技术，以及直观的仪表板来监测室内空气质量和能源消耗。算法可以根据历史模式预测各种运行条件下的负载分布以及工厂和设备级别的能源性能。每个主要设备，例如冷却器、锅炉、泵、冷却塔和能量存储，都有一个能量模型来预测设备在各种操作条件下的性能。每隔10到15分钟，优化算法就会运行以做出“调度决策”——打开或关闭哪些设备，以及使用哪些系统级设置点，用于各种冷却、加热和发电系统。这将不断降低成本和能源消耗。从历史上看，分析和人工智能解决方案一直专注于一次实现一个单一目标，无论是清洁空气、能源效率、安全性，还是舒适性和体验。另一方面，测量、跟踪和根据数据采取行动使我们能够控制我们想要实现的每个目标。在经济不安全时期实现数据民主化随着英国经济持续不安全，企业正在尽一切可能保持低成本和高投资回报率。然而，我们必须记住，低成本、能源效率和清洁空气可以共存。借助人工智能、机器学习和民主化数据，我们可以开始看到改善我们未来的建筑变化。
