物联网设备如何改变楼宇自动化行业？在传统的自动化建筑中，需要安装一个单独的专有网络来与环境系统和简单设备进行通信。该网络连接到控制器，控制器又连接到传感器和终端设备，例如风扇、加热或冷却阀和阻尼器，以控制环境。先进的系统被绑定到建筑物的IT基础设施中，以允许建筑物信息与其他系统共享或加强网络安全。这些集成通常发生在建筑系统的前端或运行自动化网络的顶级控制器。这使得楼宇自动化网络暴露在最低级别，因为运行楼宇的专有网络不一定与IT级别实施的安全兼容。因此，许多系统与建筑物内的IT网络隔离，或者安全性受到威胁。然而，楼宇自动化设备的发展趋势正将我们引向另一个方向。正在设计更多支持物联网的传感器、执行器和控制器。物联网设备为了简化物联网设备的定义，设备被视为使用物联网通信协议连接到互联网的“物联网就绪”设备。它必须与MQTT和RESTAPI等标准物联网协议安全连接。该协议确保设备将使用与其他物联网设备和物联网信息收集器相同的语言。这意味着来自设备的信息可以发送到云端并由信息中心进行解读。物联网连接到这些中心的目的是允许共享设备数据，以便更有效和高效地运行功能和操作。它还用于与可能提供其他业务流程的不同系统共享数据。例如，物联网占用传感器可以分析一系列建筑物中的办公空间利用率。物联网设备的定义很重要，因为连接到互联网的设备可能不会传输其他设备可以轻松理解的信息。MQTT等物联网协议确保设备数据可以被其他人读取。这是楼宇自动化系统(BAS)行业的革命性技术进步，因为BAS通信主要是专有信息的传输。即使使用BACnet等统一通信协议，信息也可以封装在专有数据包中，拒绝其他系统访问该数据。简而言之，仅仅因为您可以访问设备的数据，并不意味着您的接口将能够读取该数据。假设一个设备被认为是真正的物联网。在这种情况下，它应该使用特定的物联网协议以其他设备和系统随时可用的方式将其信息传输到云端。BACnet实施中不保证这种数据可用性。BACnet仍然是业界最大的互操作认证标准。它可以通过IP轻松共享数据，现在可以通过BACnetSecureConnect安全共享。尽管如此，物联网仍受更高层次需求的驱动，无需深入了解BAS控制系统的细节，即可监控和共享可在其他系统与分析和人工智能引擎之间更轻松使用的数据。API接口在这个定义下，可以为擅长此类通信的设备提供空间。增强功能的一种方法是实施API。API允许其他系统在不暴露程序源代码的情况下访问程序的功能。实际上，这是一种让系统与设备对话的方式，无需深入了解设备的工作原理。例如，物联网恒温器可以将传感器数据传输到云端。它可以传输温度、湿度，甚至二氧化碳读数。通过标准通信协议，您可以将命令发回恒温器，例如温度的目标设定点或湿度和二氧化碳的阈值。使用API，您可以获得传感器信息和控件，以将其放入您自己的软件中。这意味着酒店入住应用程序也可以更改房间温度偏好，或者当手术室达到手术的正确环境设置时，医院或预订系统可能会显示。这是商业楼宇自动化行业的重大进步，该行业历来很少有人控制商业空间。这种访问通常通过专有的前端系统进行管理，其中数据的排列方式仅供楼宇自动化专家和楼宇操作员使用。借助IoT和API，构建控制变得更加容易。现在，建筑物的控件可用于控制占用，从检测占用者离开家到他们到达办公室。所有这些数据都在云端共享。时间表可以在云中的应用程序之间共享，建筑物可以在其中为安全访问热准备环境-共享与居住者工作时间表的连接。这暴露了用户基于随时随地的日常活动对移动性和可访问性的需求和期望。物联网通过云数据、可视化和洞察力提供可访问性。改变世界这个新的自动化行业将如何帮助我们改变世界？在COVID-19大流行期间，调节??会议室温度的能力似乎并不重要，因为您甚至不应该使用会议室。但是，请记住，物联网设备被定义为其他系统更容易访问的更易于访问的设备。虽然会议室的温度可能不是您主要关心的问题，但如果您可以看到最后一次使用会议室的时间怎么办？最后一次清洁或消毒是什么时候？如果您可以向建筑物维护人员发出信号，表明某个地方需要清洁怎么办？物联网技术具有许多功能，可以让我们更快地回到办公室，甚至有助于遏制疫情的爆发。物联网可以在无线设备或使用其他通信方式的设备上实现。通过从BAS设备到您的智能手机的蓝牙信标，系统知道用户在建筑物中的位置并记录他们去过的地方。这意味着什么？如果某人的COVID-19测试呈阳性，与该人共享空间的其他用户将收到警报，以便他们可以被隔离。在智能办公室中，您可以非常准确地知道您是否遇到过患有COVID-19的人。您可以根据这些知识采取行动来接受测试和自我隔离。当大量COVID-19携带者没有症状时，此类信息可以大大缓解疫情的蔓延。连通性IoT连接性开始提供新水平的建筑智能。带有预测的系统级分析开始成为主流。该技术正在由能源服务公司和提供故障检测和诊断的公司实施。捕获建筑数据的人工智能算法正在解决许多复杂系统在大型机构建筑中遇到的更具挑战性的问题。这就是让所有这些数据在云端可用的真正意义所在。人工操作员无法识别的问题可以通过搜索建筑数据或多个建筑数据的算法来解决。例如，这将需要提供建筑物内发生的日常事件和警报的可视化，以便设施管理人员能够更有效地管理和解决维护问题。这是通过分析云中更大数据集中的模式并应用机器学习算法来识别模式、趋势和预测问题来实现的，这些问题可以得到适当的规划和管理。物联网不仅改变了建筑网络的实施方式和设备的安装方式。物联网正在改变建筑数据的可用性，向下扩展到传感器级别。这为人工智能创造了从少数建筑物中获取数据的机会——也许一天甚至数百或数千个——并发现我们在传统系统中看不到的更有效运营的机会。
