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南京古河软件有限公司是一家专注于数字建筑运维系统开发和应用的公司,以开放、合作和共赢为经营理念。我们致力于应用BIM(建筑信息模型)、IBMS(智能建筑管理系统)和IOT(物联网)技术,打造数字建筑的创新运维系统。作为行业的先驱者,我们的主要产品是基于IBMS的解决方案。我们深入关注智能建筑系统集成行业的动态,并积极推动先进技术如BIM、物联网和大数据在数字建筑行业的应用。我们的IBMS系统结合了BIM和物联网技术,为建筑运维提供全面、智能的管理和监控。

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AI在楼宇自动化中的应用现状报告

     在我们之前的报告中,我们介绍了当前AI在建筑和建筑中的使用情况。截至目前,许多公司声称协助建筑维护管理  从其优化建筑能源使用到提高建筑物居住者的舒适度等方面发挥作用。

      我们研究了这个项目,以便更好地了解AI在楼宇自动化领域发挥作用的地方,并回答以下问题:

     本报告涵盖了提供2种应用软件的公司:

      本文旨在为建筑自动化 领域的业务领导者提供他们目前对行业中Ai的期望。我们希望本文允许企业领导者在楼宇自动化中  获取他们可以自信地传达给他们的执行团队的见解,以便他们在考虑采用AI时做出明智的决策。至少,本文旨在作为一种方法,减少企业领导者在楼宇自动化方面花费的时间来研究他们可能(或可能不)对工作感兴趣的AI公司。

设施管理

     PointGrab

      PointGrab  是一家以Irael 为基础的公司,  提供包括图像传感硬件设备和名为CogniPoint 的云管理软件的平台,他们声称这可以帮助建筑维护 管理通过使用AI来自动化和优化设施管理来降低运营成本。

     PointGrab  声称用户可以将他们的CogniPoint解决方案集成到现有的楼宇自动化系统中。此外,Cognipoint传感器安装在建筑物的特定房间中,以跟踪居住者的数量。传感器可以连接到建筑物的现有局域网(LAN),以太网供电(POE)或WiFi连接。

      该公司声称他们的每个传感器设备可以覆盖48平方米(或520平方英尺)。据报道,传感器单元使用计算机视觉来分析房间中的占用者数量及其位置,并将这些数据实时传输到CogniPoint管理系统。

      然后,CogniPoint管理系统 与建筑物中的照明,供暖和空调系统连接,以优化工作站和会议室的使用。然后,系统向建筑物现有的楼宇自动化软件提供必要的信号,以控制办公空间的工作条件。  

     PointGrab  不提供任何案例研究报告其软件成功。

    PointGrab  将飞利浦照明,MapIQ,ABB和TYCO Innovation  列为 他们过去的一些客户和合作伙伴。

    虽然PointGrab似乎有一个算法开发团队,但我们无法找到任何在公司团队中具有强大AI经验的C级管理人员。

    我们之前在我们的机器学习执法报告中介绍了PointGrab 。

IBM

    IBM提供了沃森 物联网平台,他们声称可以帮助˚F acility管理服务 企业提高建筑物的能源效率,使他们个性化/人性化使用数据分析。

    IBM  声称用户可以将Watson IoT平台与多个建筑物中的楼宇自动化系统集成,并分析嵌入门,窗,椅子,会议室,分配器和空调系统中的设备和传感器的数据。然后,Watson IoT平台 为不同环境提供并学习最优化和用户友好的工作条件。然后,系统向设施管理者提供关键建筑物度量的仪表板概览,可用于从系统执行优化建议。

    IBM  声称帮助 ISS  获得了企业办公室传感器数据的新见解,这有助于提高用户的舒适度并同时优化能源使用。国际空间站在其哥本哈根办事处的会议室,椅子和桌子上部署了入住和其他传感器。IBM与ISS的员工一起工作,整合和分析这些传感器收集的数据,以识别有助于优化能源使用的模式,例如在未检测到占用者时自动关闭HVAC系统。我们无法找到该案例研究的任何可衡量结果的证据。

IBM  还列出了陶氏化学,TyrénsAB和通力 为一些  对沃森物联网平台,他们过去的客户。

能源使用分析

Verdigris 

    Verdigris 是加州为基础的公司,提供包括硬件物联网电表和分析平台软件,他们声称可以帮助设施管理服务  的企业- [R 得出的能源支出使用的传感器和数据分析。

    Verdigris  声称用户可以在电路板上安装他们的IoT Energy Meter硬件设备。该公司的网站声明,这可以由任何持牌电工完成,通常需要大约30-120分钟。然后,电能表将关于通过Wi-Fi或4G / LTE的用电量的数据传输到云。然后,他们的软件  摄取数据并识别电能质量数据和能量计收集的其他电压和电流特定数据的隐藏异常,以在能量使用与预期水平不同时提醒用户。然后,系统通过仪表板提供警报通知和能源使用报告,该仪表板可在台式机或智能手机上查看。

    Verdigris  声称曾帮助旧金山君悦酒店(GHSF)  动态管理其能源需求。GHSF与Verdigris合作,在他们的酒店中安装了四个系统,旨在获得个性化的建议和节省劳动力成本的机会。 根据Verdigris的说法,这导致GHSF确定了每月2,100美元的节省机会,以避免维护能源使用和设备故障。

   Verdigris还列出了W酒店,洲际酒店集团和艾美酒店 作为一些 他们过去的客户。

    Verdigris似乎拥有Chiqun Zhang的机器学习数据科学家,他拥有计算和应用数学博士学位以及Carnegie-Mellon的计算机科学硕士学位。我们无法找到任何在公司团队中拥有强大AI经验的C级高管。

Bidgely

     Bidgely提供了一种软件,他们声称可以帮助电力公用事业  企业收集有关各种家用电器使用的能源数量和成本的数据,并向客户发送此数据的可视化表示,以增加使用机器学习的参与度。 

    Bidgely  声称用户可以通过电子邮件,短信,门户网站或移动应用程序接收有关其能源使用情况的信息。Bidgely声称他们的机器学习模型是在智能电表超过500亿米读数的数据库上进行培训,并且可以自动逐项列出房屋中的主要负载。然后,Bidgely软件  使用机器学习算法来识别家中每个设备的功耗水平,并向用户发送警报,并提供减少能源使用的建议。 然后,系统会在用户的仪表板上为用户提供可操作的见解,以获得节能技巧,例如将温控器调低两度或在晚上拔掉电脑插头。

   Bidgely  声称已帮助United Energy(UE) 降低其住宅客户的峰值电力负荷。该公用事业公司将Bidgely HomeBeat应用程序与其产品集成在一个试点项目中,该项目可以帮助住宅用户访问他们的实时能源使用情况,并获得有关减少整体足迹的见解。根据Bidgely的说法,这导致试点项目中每个用户的平均峰值负荷变化超过30%,如下图Bidgely所示。

   Bidgely  还列出杜克能源,乔治亚电力,伦敦Hyfro,太平洋天然气和电气公司 为一些 他们过去的客户。

   Basant Kumar Pandey 是Bidgely  的Bidgely 高级数据科学家。此前,Pandey  曾 在班加罗尔三星研究院担任技术主管,负责视频中的面部聚类和识别工作。

设施管理领域的商业领袖

     基于我们发现的公司,优化能源成本似乎是人工智能在楼宇自动化中最常见的应用。像IBM和初创公司这样的大公司提供针对智能建筑的商业分析产品。

    Bidgely似乎筹集了超过5160万美元的资金,拥有超过137名员工。他们成功的很大一部分似乎源于向电力公用事业公司提供产品,为公用事业公司和客户提供互惠互利。Bidgely还在美国和英国的公用事业公司进行了几次成功的案例研究和项目。PointGrab 最近宣布,除了ABB Technology Ventures(ATV)的现有投资之外,飞利浦照明还投资了700万美元。

    由于智能家居设备的存在已经创造了大量物联网传感器数据,企业可以预期AI在智能建筑应用中变得更加普遍。在未来两到五年内,可能会在安全和隐私等应用程序中建立其他用例。也就是说,我们可能需要一段时间才能看到建筑物使用占用者级别的个人数据(如生物识别数据)来提高舒适度并降低成本。

    该领域的公司似乎遵循多种策略,其中一些提供自己的硬件传感设备,另一些则专注于AI分析软件和应用程序。建筑自动化行业有几个行业标准和协议,通常因地理位置而异。在参与项目之前,此空间中的建筑物或设施管理人员可能需要了解任何设备兼容性问题网络。

 

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