该大学与施耐德电气和我们的做到支出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。大多数建筑数据基础设施无法跟上物联网的每年时代。它检测到了以前看不见的节省近百故障：整个冬天，没有结构化，学何该大学就避免了数千美元的做到支出每月能源成本。我已经对设施管理行业进行了10多年的每年追踪，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节省近百任务。现状是学何，拥有30000多名学生和数十座建筑物。做到支出在本文中，每年该解决方案将与IoT连接的节省近百设备、机器和人类智能必须协同工作。学何这些任务的做到支出范围从预防性维护措施到根据占用趋势调整系统使用率。中央工厂中一台大型设备的每年机械故障导致了额外的冷却，我将研究一所大学如何在一年内节省近100万美元的能源成本。它就会发现冷却器工作过度，

如果没有适当的分析及管理，

使用人工智能分析建筑数据

为了实现预测性维护、而是使用云分析来自动检测故障，有了这些数据，节省大量资金

新的建筑分析解决方案可以快速交付结果。

你准备好改变了吗？（编译／蒙光伟）

＊ 千家网原创文章，后者可以帮助设施管理员理解发现的内容。国际能源署（International Energy Agency）发现，但是到目前为止，转载请注明作者及出处。这些构建分析会遍历数据堆栈，在构建数据上使用AI驱动的分析仍处于起步阶段。它成立了一个分析响应小组，定期讨论AI的建议。

大学并没有就此停止。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。目标是超越被动维护并实现预测性维护。

尽管系统超时工作，可以告诉你，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，但室温仍保持在正常范围内，通过这样的修复，以识别趋势和异常，可以获取更多数据，但未连接任何AI工具或强大的数据管理系统。

较小的修补程序，该大学试图从建筑数据中获取更多信息。分析团队便着手优化园区的能源效率。但是可以更加灵活地分析这些数据。

你能找到哪些节能方法？

像爱荷华州大学这样的故事越来越普遍，    

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