導讀 樓宇管理系統 (BMS) 徹底改變了我們管理樓宇的方式，從分散的單個解決方案網絡發展到對整個機械和電氣系統的集中控制。然而，盡管提供了整合的管理和更高的可視性，但一個關鍵方面仍然令人驚訝地需要手動操...
樓宇管理系統 (BMS) 徹底改變了我們管理樓宇的方式，從分散的單個解決方案網絡發展到對整個機械和電氣系統的集中控制。然而，盡管提供了整合的管理和更高的可視性，但一個關鍵方面仍然令人驚訝地需要手動操作：BMS 調整。
即使內置了自動化功能，工廠工程師仍然面臨着解讀 BMS 收集的大量數據集的艱巨任務。此外，儀表板內的系統只能在手動分析後進行調整，這既耗時又容易出錯。
人工智能 (AI) 是智能建築技術領域的變革者。AI 能夠組織和分析大量數據以進行自動決策，這提供了一個誘人的解決方案：將 AI 功能直接集成到 BMS 設置中。這種轉變可以完全消除對人工分析的需求，並爲充滿 AI 驅動的樓宇管理系統的未來鋪平道路。
讓我們深入研究 AI 驅動的 BMS 的現狀，探索現有的挑战，並展望未來幾年這項技術的可能性。
專門爲BMS構建的AI算法
專門編碼的算法是人工智能的核心，它可以分析大量數據集，以識別可用於更好地調整和優化軟件的模式。例如，BMS算法可以利用AI來檢索從物聯網傳感器收集的天氣和溼度數據。然後，該算法可以實時分析收集的數據，並使用這些信息來調整供暖、制冷和通風（HVAC）系統。快速改變溫度和溼度的能力增加了居住者的舒適度，同時消除了能源過度消耗。
除暖通空調外，目前正在使用人工智能的其他BMS管理解決方案包括：
- 智能照明和供電。使用從佔用傳感器收集的數據，照明和其他電氣部件只能在建築物或校園內的佔用者居住的地方進行調諧和交付。
- 水資源管理。人工智能可以識別用水偏離正常水平的區域。分析可以找到無效的智能水龍頭、泄漏或必須說明的合法用水。
- 消防安全。人工智能現在正被集成到消防安全系統中，以准確識別和精確定位火災的精確位置。從那裏，BMS可以提醒乘客遠離危險的最佳路徑。
- 系統和數據安全。由於操作技術現在與網絡和互聯網相連，系統和數據安全變得至關重要。利用人工智能的OT安全工具可以幫助識別通常與邪惡活動有關的網絡流量行爲趨勢，例如开始與指揮控制僵屍網絡服務器通信的受感染物聯網傳感器。這些活動可以使用基於人工智能的安全工具快速識別、隔離和補救。
盡管人工智能取得了諸多進步，但仍存在一些挑战。例如，BMS可能擁有最好的算法，但始終無法提供“智能”結果。根本原因往往是人工智能算法設計用於分析的數據處理不當。
在研究將人工智能集成到樓宇管理系統的潛力時，必須解決各種系統、數據收集和數據處理方法。如果不這樣做，可能會導致OT系統數據包含大量不相關的信息、重復數據或有衝突或錯誤的數據。這些問題中的一個或多個會導致人工智能算法的失敗，從而影響效率或更令人擔憂的准確性。這就是爲什么在將決策人工智能應用到建築管理系統之前，數據專家徹底審查系統和數據以幫助清理和修復它是至關重要的。
人工智能驅動的BMS的未來
如今，BMS管理着多個基本分散的建築設備系統。從這些不同的系統中收集數據，並對其進行獨立分析，以實現自動化決策。在某些情況下，數據集被合並。然而，復雜的流程會產生大量重復的、無組織的數據。
在未來，由於人工智能，BMS管理的各種系統將更加緊密地集成在一起。這不僅包括跨職能設置，還包括創建統一的數據收集做法。隨着BMS中數據收集實踐的進步，在使用復雜算法和自動化時，將很快實現更高的效率和准確性。
作者：Andrew Froehlich
標題：人工智能驅動的樓宇管理系統簡化運營
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