În ziua de astăzi, la nivel global, inteligența artificială a devenit incredibil de avansată și este folosită pentru a îmbunătăți modul în care interacționăm cu tehnologia. Asistenții vocali inteligenți precum Siri, Google Assistant sau Alexa transformă experiența utilizatorului de rând la simpla comandă a vocii.

Machine learning, pe de altă parte, este un avantaj al AI care implică, în esență, extragerea informațiilor din datele digitale. Inteligența Artificială este, practic, o platformă algoritmică care urmează pașii unui script vag. Însă, tehnologia de machine learning face uz de mai multe forme cognitive de interactivitate, ea fiind menită să oglindească mintea umană. Cea mai bună parte este că platformele de învățare automată sunt concepute să învețe și să se îmbunătățească în timp, deoarece colectează tot mai multe date și au propriile „experiențe”.

Machine learning în operațiunile clădirilor

Când este aplicată pentru operațiunile efectuate în clădiri, machine learning-ul are multe de oferit. Pe măsură ce industria devine tot mai dependentă de conținutul și informația digitală, aceste tehnologii vor deveni mai puternice. Vor avea mai multe date de analizat și de extras, ceea ce înseamnă cunoștințe mai solide și predicții mult mai fiabile.

Iată câteva dintre modalitățile prin care această tehnologie influențează operațiunile clădirilor:

  • Întreținerea predictivă a clădirii

Managerii de facilități pot utiliza acum instrumente și sisteme de întreținere predictivă fiabile. Înainte, procesul se baza pe un set limitat de informații, dar acum include o gamă mult mai largă de puncte de vedere. De exemplu, apelurile de întreținere pot fi efectuate pe baza performanței anterioare a sistemului, a defecțiunilor anterioare, a scăderii producției și a mult mai multor alți parametri.

Sistemul construiește o prognoză atât pentru îmbunătățirile pe termen scurt, cât și pe termen lung. Pot fi utilizate chiar și pentru a transforma procesele, hardware-ul sau sistemele în unele mai eficiente.

Un alt aspect al acestei aplicații este acela că proprietarii de clădiri pot înțelege mai bine modul în care se utilizează facilitățile. Acest lucru le permite să acceseze zonele frecvent neutilizate și chiar să le transforme în ceva mai practic pentru operațiunile de zi cu zi.

  • Seturi de date mai precise privind ocupanți

Cu ajutorul IoT și a dispozitivelor conectate, managerii de clădiri pot aduna seturi de informații mai robuste despre ocupare și trafic. Aceștia pot învăța cum navighează oamenii într-un anumit spațiu al clădirii și ce înseamnă asta pentru modul în care este utilizată energia. De asemenea, aceștia ar putea afla mai multe informații despre zonele supraaglomerate și despre cele care cauzează probleme de productivitate.

Această funcționalitate se poate dovedi extrem de util în sectoarele de retail și de asistență pentru clienți, deoarece se leagă de programele de căutare și de experiența clienților. Instrumentele de machine vă pot ajuta să analizați toate datele colectate, pentru a găsi zone și noi oportunități de îmbunătățire.

Luați în considerare toaleta comercială tipică și designul acesteia. În cadrul Aeroportului Brisbane, a fost instalat un sistem interactiv cu ecran tactil pentru a urmări feedback-ul direct al utilizatorilor. Într-un astfel de scenariu, datele de ocupare, hărțile clădirilor și datele comportamentale pot fi analizate printr-un instrument de machine learning pentru a dezvolta designuri mai bune de baie, îmbunătățind în continuare experiența utilizatorilor.

Gestionarea mai eficientă a ocupării poate duce la creșterea retenției chiriașilor, economii de costuri sau ratinguri mai mari din partea clienților și angajaților.

  • Utilizarea mai eficientă a resurselor

În operațiunile clădirilor, energia este una dintre cele mai dificil de gestionat resurse. Cu cât aveți mai multe persoane în interiorul unei unități, cu atât este mai mare consumul de energie. Acest lucru merge mână în mână cu orice echipament, hardware sau infrastructură pe care ați pornit-o.

Cu toate acestea, sistemele clădirii, chiar și iluminatul, pot fi utilizate mai eficient pentru a economisi bani și energie. Un sistem automatizat care să oprească luminile când o încăpere este goală ar putea să că scutească sute, dacă nu chiar mii de dolari pe an.

Instrumentele de machine learning vă pot ajuta să analizați toate informațiile primite pentru a găsi modalități mai bune și mai fiabile de utilizare a resurselor, inclusiv a energiei.

Acest lucru se întâmplă chiar acum în majoritatea centrelor de date. Alphabet – compania mamă Google – a folosit platforma de machine learning DeepMind pentru a reduce costurile de energie în centrele sale de date. Cu ajutorul DeepMind, Alphabet a obținut o economie de aproximativ 40% a costurilor de răcire.

Crearea oportunităților prin utilizarea tehnologiei machine learning

Tehnologia de machine learning oferă oportunități incredibile, în special atunci când vine vorba despre gestionarea operațiunilor facilităților și utilizarea resurselor. De la managementul personalului, până la iluminatul automatizat și utilizarea mai eficientă a spațiului din clădirea, există multe lucruri care pot fi făcute sau îmbunătățite cu ajutorul tehnologiei, pentru a atenua unii dintre cei mai comuni factori de stres din domeniul FM.

LĂSAȚI UN MESAJ

Please enter your comment!
Please enter your name here