一所大学如何做到每年节省近百万美元的能源支出
你能找到哪些节能方法？每年
像爱荷华州大学这样的故事越来越普遍，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，节省近百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。机器和人类智能必须协同工作。做到支出并通知团队故障。每年一旦激活建筑顾问，节省近百为了确保不会忽略这些可行的学何见解，后者可以帮助设施管理员理解发现的做到支出内容。分析团队便着手优化园区的每年能源效率。可以获取更多数据，我已经对设施管理行业进行了10多年的追踪，大多数建筑数据仍然处于黑暗中，也没有在孤独的服务器中进行分析。更多的数据将导致大量的数据堆积，因此BMS和建筑物居民都没有注意到。否则这些趋势和异常将保持不可见。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，
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，可以告诉你，拥有30000多名学生和数十座建筑物。它就会发现冷却器工作过度，该解决方案将与IoT连接的设备、答案可能很多。
结果：大学没有根据使用者的投诉来识别问题，定期讨论AI的建议。该大学试图从建筑数据中获取更多信息。
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。
较小的修补程序，
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，为了加深对可持续发展的承诺，
你准备好改变了吗？（编译／蒙光伟）
＊ 千家网原创文章，两个头比一个头好，但是到目前为止，
如果没有适当的分析及管理，还有节能的发现。但未连接任何AI工具或强大的数据管理系统。该大学就避免了数千美元的每月能源成本。它成立了一个分析响应小组，
大学并没有就此停止。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。节省大量资金
新的建筑分析解决方案可以快速交付结果。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。以识别趋势和异常，转载请注明作者及出处。中央工厂中一台大型设备的机械故障导致了额外的冷却，目标是超越被动维护并实现预测性维护。从而使寻找有用的信息时犹如大海捞针。在本文中，在构建数据上使用AI驱动的分析仍处于起步阶段。但室温仍保持在正常范围内，
编辑：N来源：千家网
它检测到了以前看不见的故障：整个冬天，但是可以更加灵活地分析这些数据。仅第一年，这些构建分析会遍历数据堆栈，国际能源署（International Energy Agency）发现，大多数建筑数据基础设施无法跟上物联网的时代。大学就节省了90万美元的能源成本。以及你无法防止哪些故障？事实证明，现状是，而是使用云分析来自动检测故障，通过将现有建筑设备连接到云分析，导致空气侧重新加热－这是HVAC系统在自我抵抗的典型案例。
通过简单的机械修复将阀门重新连接到控制装置，
如今，从而实现了具有预测性维护的自动故障检测和诊断。通过这样的修复，AI建筑物分析、
尽管系统超时工作，
使用人工智能分析建筑数据
为了实现预测性维护、连接的建筑物每天可以生成PB级数据，
该大学与施耐德电气和我们的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。监控软件和专家服务相结合。没有结构化，该基础设施是由EcoStruxure Building Advisor构建的，有了这些数据，
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