エネルギー管理を改善するために、適切なビッグデータ分析プラットフォームを選択する

大規模なデータから意味のある情報を抽出する能力は、業務効率の向上やエネルギー消費量の削減に欠かせません。 そのため、実用的な洞察を得るためには、ビル管理システムを分析し、強化する必要があります。

ビルディングアナリティクスのプラットフォームが利用可能です：

高度なエネルギー管理機能：エネルギー管理に不可欠なのは、最小限の人的介入でエネルギーと業務効率を最適化することです。 ビルディング分析プラットフォームは、機器の稼働時間、冷暖房時間、ゾーン設定値など、省エネの機会に関する貴重な洞察を提供します。 適切なプラットフォームを利用すれば、重要な建設作業や設備のメンテナンスをより簡単に自動化することができます流動通訊服務比較。

設備モニタリング：ビルシステムや不動産ポートフォリオの効率性を評価するためには、ビルシステムや特定の設備の実際のエネルギー使用量を、予想される使用量やエネルギー目標に対してモニタリングすることが重要です。 性能に影響を及ぼす可能性のある機械的または操作上の問題の分析および解明。

リアルタイムレポート：エネルギー目標とその、その他の優先順位の高い変数の明確な画像を作成し、レポートを要件に合わせて調整できることが重要です。 ステークホルダーが必要な情報を必要なときに入手できるようにするため、リアルタイムデータレポートは複雑なビッグデータを使いやすい形式で抽出します。

故障の検出と診断：ビルシステムや設備の故障は、既存のBMS警報システムでは能動的に検出することはできません。 この分析プラットフォームは、高度なアルゴリズムを用いて、居住者が不満を漏らす前に不具合を特定・診断します。 また、メンテナンスも容易になり、迅速な修理が可能になります。

すべてのビルディング分析プラットフォームが同じように作られているわけではなく、ビルのエネルギー管理におけるビッグデータの可能性を実現するためには、適切なプラットフォームが必要です。

例えばonpointは、ビッグデータを実用的な情報に変換することを目的としています。 onpointの支援により、コントラクターは快適な運用とエネルギー節約を改善するために、継続的で実用的なアドバイスを得ることができます。 機械学習のパワーは、深い建設分野の知識と結合され、この安全なエッジは、クラウドサービスになります。 これにより、システムを自動的に最適化し、より自動化する機会を特定し、ペインポイントに対処するツールを提供することができます。 その結果、エネルギー効率の目標をより早く達成することができますpocket wifi 香港。

ビルのエネルギー管理を向上させるためには、ビッグデータが不可欠です。 しかし、生データをよりスマートな商業ビルの実現に必要な知識に変換するのは、分析である。

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