人工智能如何改变预测性维护

越来越多的供应商正在采用人工智能和机器学习，以改善在建筑物出现问题之前发现问题这一古老的挑战。什么是预测性维护预测性维护仅仅意味着以数字方式识别性能和健康问题，即退化的早期迹象导致效率低下并导致故障，利用机器学习和人工智能技术来实现这一目标。

预测性维护的好处是什么建筑物和工厂中性能不佳的厂房和设备可能会在开始时使用过多的能源，如果不及时维护，最终会导致故障。因此，通过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，减少过程中的碳排放。预测性维护还可以减少建筑的停工时间，在业主和占用者的维修成本变得昂贵之前，问题就已经解决了。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嵌入到设备中的现有物联网传感器的数据。这些物联网设备通常会测量流量、能源和公用事业消耗、工厂的振动和温度。其中一些数据点可能已经在建筑管理系统中可用，但业主和使用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业知识将硬数据转化为可以理解的、可操作的见解，从而对建筑的性能和碳排放产生积极影响，这是成功的关键。我们以及该领域其他以技术为主导的变革者的目标是，推出一种现有工程团队可以无缝采用的解决方案。是否有遭受网络攻击或资料隐私事件的风险安全性是商业和工业地产业主的重中之重，新兴的可持续性技术解决方案需要拥有世界一流的系统和基础设施，如AWS，以确保运营安全。此外，在没有人工干预的情况下，技术不能对BMS进行读写。

生成海报

免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。