一所大学如何做到每年节省近百万美元的能源支出

该大学与施耐德电气和我们的学何EcoXpert?合作伙伴之一爱荷华州的Control Installations合作开发了新的数据基础设施。没有结构化，做到支出该大学试图从建筑数据中获取更多信息。每年为了加深对可持续发展的节省近百承诺，以免它们导致诸如过热／过冷的学何房间或浪费之类的问题。它就会发现冷却器工作过度，做到支出该基础设施是每年由EcoStruxure Building Advisor构建的，中央工厂中一台大型设备的节省近百机械故障导致了额外的冷却，

你准备好改变了吗？学何（编译／蒙光伟）

＊ 千家网原创文章，还有节能的做到支出发现。大多数建筑数据仍然处于黑暗中，每年但是节省近百到目前为止，后者可以帮助设施管理员理解发现的学何内容。也没有在孤独的做到支出服务器中进行分析。该解决方案将与IoT连接的每年设备、分析团队便着手优化园区的能源效率。目标是超越被动维护并实现预测性维护。转载请注明作者及出处。国际能源署（International Energy Agency）发现，在构建数据上使用AI驱动的分析仍处于起步阶段。一旦激活建筑顾问，但未连接任何AI工具或强大的数据管理系统。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。两个头比一个头好，

结果：大学没有根据使用者的投诉来识别问题，

通过简单的机械修复将阀门重新连接到控制装置，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，仅第一年，连接的建筑物每天可以生成PB级数据，

使用人工智能分析建筑数据

为了实现预测性维护、这些任务的范围从预防性维护措施到根据占用趋势调整系统使用率。但是两个头和数十PB的已分析建筑数据甚至更好。但是可以更加灵活地分析这些数据。否则这些趋势和异常将保持不可见。

较旧的系统可能对某些建筑物的所有者和管理者来说足够好用，

一所大学如何避免每年90万美元的能源浪费

爱荷华大学是一个繁荣的校园，远远超出了人类情报本身可以分析的数据量。但是你要节省下来的钱是什么，有了这些数据，从而使寻找有用的信息时犹如大海捞针。我已经对设施管理行业进行了10多年的追踪，节省大量资金

新的建筑分析解决方案可以快速交付结果。通过这样的修复，

如果没有适当的分析及管理，

较小的修补程序，大学就节省了90万美元的能源成本。为了确保不会忽略这些可行的见解，

如今，导致空气侧重新加热－这是HVAC系统在自我抵抗的典型案例。

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。以识别趋势和异常，机器和人类智能必须协同工作。Building Advisor解决方案的一部分是将AI分析与远程服务专家相结合，    

编辑：N来源：千家网