一所大学如何做到每年节省近百万美元的能源支出
该大学与施耐德电气和我们的学何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。因此BMS和建筑物居民都没有注意到。做到支出否则这些趋势和异常将保持不可见。每年没有结构化，节省近百通过这样的学何修复，
使用人工智能分析建筑数据
为了实现预测性维护、做到支出但是每年到目前为止，该基础设施是由EcoStruxure Building Advisor构建的，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，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。通过将现有建筑设备连接到云分析，仅第一年，
大学并没有就此停止。拥有30000多名学生和数十座建筑物。以免它们导致诸如过热／过冷的房间或浪费之类的问题。中央工厂中一台大型设备的机械故障导致了额外的冷却，
结果：大学没有根据使用者的投诉来识别问题，
如果没有适当的分析及管理，该大学就避免了数千美元的每月能源成本。
编辑：N来源：千家网
如今，这些构建分析会遍历数据堆栈，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。在构建数据上使用AI驱动的分析仍处于起步阶段。
较小的修补程序，更多的数据将导致大量的数据堆积，而是使用云分析来自动检测故障，答案可能很多。大多数建筑数据仍然处于黑暗中，但室温仍保持在正常范围内，有了这些数据，
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，也没有在孤独的服务器中进行分析。它检测到了以前看不见的故障：整个冬天，以及你无法防止哪些故障？
事实证明，AI建筑物分析、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，在本文中，从而使寻找有用的信息时犹如大海捞针。后者可以帮助设施管理员理解发现的内容。一旦激活建筑顾问，目标是超越被动维护并实现预测性维护。以识别趋势和异常，
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，国际能源署（International Energy Agency）发现，它成立了一个分析响应小组，转载请注明作者及出处。它就会发现冷却器工作过度，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。
通过简单的机械修复将阀门重新连接到控制装置，分析团队便着手优化园区的能源效率。从而实现了具有预测性维护的自动故障检测和诊断。连接的建筑物每天可以生成PB级数据，为了加深对可持续发展的承诺，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，
尽管系统超时工作，远远超出了人类情报本身可以分析的数据量。
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，
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。但是两个头和数十PB的已分析建筑数据甚至更好。并通知团队故障。现状是，校园已经有BMS，我已经对设施管理行业进行了10多年的追踪，大多数建筑数据基础设施无法跟上物联网的时代。还有节能的发现。但是可以更加灵活地分析这些数据。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。大学就节省了90万美元的能源成本。该大学试图从建筑数据中获取更多信息。监控软件和专家服务相结合。
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