越来越多的供应商正在采用人工智能和机器学习来改善在建筑物中发生问题之前发现问题的古老挑战。什么是预测性维护预测性维护只是指以数字方式识别性能和健康问题、导致效率低下和故障的早期退化迹象，使用机器学习和人工智能技术来实现这一点。预测性维护有哪些好处？建筑物和工厂中性能不佳的厂房和设备最初可能会消耗过多的能源，如果不及时维护，最终会导致故障。因此，拥有像我们这样的智能技术来提醒这些问题不仅可以节省能源成本，还可以减少所需的能源并减少过程中的碳排放。预测性维护还可以减少建筑物的停机时间，在业主和占用者的维修费用变得昂贵之前解决问题。建筑物如何生成预测性维护所需的数据人工智能和机器学习算法处理来自设备中嵌入的现有物联网传感器的数据。这些物联网设备通常测量工厂中的流量、能源和公用事业消耗、振动和温度。其中一些数据点可能已经在建筑物管理系统中可用，但建筑物所有者和居住者可能需要安装额外的物联网传感器来丰富他们的见解。房地产团队需要多少技术专长才能将硬数据转化为可理解、可操作的见解，从而对建筑物的性能和碳足迹产生积极影响，这是成功的关键。我们的目标以及该领域其他以技术为主导的游戏规则改变者的目标是提供现有工程团队可以无缝采用的解决方案。是否存在网络攻击或数据隐私事件的风险？安全是商业和工业产权所有者的首要任务，新兴的可持续技术解决方案需要世界一流的系统和基础设施（例如AWS）来确保运营安全。此外，技术无法在没有人为干预的情况下读取和写入BMS。
