La technologie d'apprentissage automatique (ML) alimentée par le Big Data a des cas d'utilisation applicables dans le domaine de la gestion des installations, mais seules quelques entreprises comprennent leur valeur.

L'apprentissage automatique dans les approches de gestion des installations (FM) peut fournir un outil puissant pour la prise de décision, la prédiction des pannes et les processus de gestion des données. Ainsi, la technologie ML alimentée par le Big Data dans la gestion des installations peut automatiser les tâches de routine d'une entreprise, augmenter l'efficacité des services fournis et réduire considérablement les coûts.

3 façons dont la technologie d'apprentissage automatique peut améliorer la gestion des installations

  1. Prenez des décisions plus intelligentes basées sur les données
  2. Surveiller les vulnérabilités du système et prévoir les défis
  3. Optimiser stratégiquement les données

Comment les entreprises gèrent les espaces aujourd'hui

Recherche et Marchés rapporte que la valeur du marché mondial de la FM a atteint 35 milliards de dollars en 2018 et devrait atteindre 59,3 milliards de dollars d'ici 2023.

D'après ces statistiques, FM est l'une des industries à la croissance la plus rapide au monde.

Pensez un instant à l'impact qu'il exerce sur l'énergie et l'environnement en général. Pas si facile à saisir mentalement, n'est-ce pas ?

Selon In-Building Tech, le bâtiment moyen gaspille 30% de l'énergiey il consomme en raison d'inefficacités intrinsèques.

La consommation d'énergie par les bâtiments commerciaux coûte 190 milliards de dollars.  Pourtant, 30 % de cette somme est gaspillée, ce qui coûte 57 milliards de dollars par an.

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Apparemment, sans technologie, le secteur de la gestion de l'espace perd des coûts qu'il pourrait économiser et investir.

Pour changer ce statu quo et réduire les factures d'énergie, les géants de la technologie tels que Google et Microsoft relèvent le défi de l'inadéquation énergétique pour leurs bâtiments de serveurs en utilisant les avancées ultimes du ML.

Le ML fait partie des tendances actuelles de l'automatisation FM. Il aide les gestionnaires d'installations à devenir plus proactifs lorsque des défaillances de processus entrent en jeu, car le ML fait pencher la balance en leur faveur.

Les gestionnaires d'espace sont motivés à tirer parti de l'apprentissage automatique dans la gestion des installations et à transformer les données des appareils IoT en informations exploitables, car ils souhaitent établir de nouvelles normes de qualité. Ces nouvelles normes permettront de :

  • Effectuez des vérifications continues de l'état du système
  • Améliorer les opérations
  • Minimiser le gaspillage d'énergie

Alors, comment ça marche? En pénétrant le système de gestion des installations, l'apprentissage automatique est capable de fournir aux ordinateurs des informations suffisamment puissantes pour prendre des décisions automatiquement à l'avenir.

Commençant généralement par un algorithme prédictif, le ML augmente son potentiel de manière exponentielle à mesure que les ordinateurs s'adaptent au fil de l'expérience. En conséquence, les ordinateurs apprennent à penser par eux-mêmes.

En alimentant les algorithmes avec plus de données, vous pouvez demander à des machines intelligentes de faire des recommandations en fonction de ce qu'elles voient.

Idéalement, un algorithme d'apprentissage automatique réagirait automatiquement aux conditions en temps réel et fournirait une solution au problème en question sur la base de données historiques.

Ainsi, les propriétaires d'entreprise peuvent traiter tous les facteurs qui affectent les opérations de construction, tels que les défis de prévision, la détection des anomalies et même la normalisation des opérations contre les effets des conditions météorologiques.

3 façons dont l'apprentissage automatique profite aux systèmes de gestion des installations

Alors que les propriétaires d'entreprise s'efforcent d'optimiser les processus, de préparer les installations pour répondre aux exigences d'un avenir plus durable et de stimuler la prise de décision intelligente dans leurs espaces, ils ont commencé à tirer parti de l'apprentissage automatique dans différentes industries.

En fin de compte, ML améliore les normes de qualité et de performance des gestionnaires d'installations sans peu de temps d'arrêt. De plus, l'apprentissage automatique les aide à prendre des décisions plus intelligentes basées sur les données, à détecter les défauts et à améliorer l'optimisation des données intelligentes dans les systèmes de gestion des installations.

1. Prenez des décisions plus intelligentes basées sur les données

Ce que l'apprentissage automatique enseigne aux ordinateurs, c'est de rafraîchir le processus de prise de décision. Lorsqu'il est combiné à l'utilisation de l'analyse prédictive, l'apprentissage automatique peut être mis en œuvre pour créer des tendances et des modèles de construction pour différents flux de données et KPI, ce qui se traduit par l'optimisation de utilisation des ressources.

De plus, ces technologies offrent la possibilité de générer une nouvelle valeur à partir des données existantes, permettant aux gestionnaires d'installations de s'y fier lorsqu'ils prennent leurs décisions.

La prise de décision basée sur les données peut suivre une certaine trajectoire :

  1. Les données externes (par exemple, la température de l'air extérieur) sont collectées par un algorithme d'IA.
  2. L'IA avec la technologie ML guide les décisions de contrôle du chauffage, de la ventilation et de la climatisation (CVC).
  3. L'IA se connecte au système de gestion du bâtiment (BMS) via une passerelle Internet des objets (IoT).
  4. Les données et les contrôles BMS sont pleinement exploités.
  5. Les points de consigne HVAC sont dynamiquement optimisés pour la pression et la température.

Les données externes sont collectées puis utilisées par l'IA pour guider les décisions de contrôle HVAC.
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Le résultat est un niveau de confort optimal pour chaque zone du bâtiment avec un minimum de déchets.

Quelles décisions exactement l'apprentissage automatique peut-il améliorer dans la gestion des installations ?

Il existe de nombreuses questions auxquelles l'apprentissage automatique peut répondre, telles que :

  • Quelles machines doivent être réparées ou remplacées pour obtenir de meilleurs résultats ?
  • Comment répartir les dépenses pour obtenir le meilleur retour sur investissement (ROI) ?

En fait, l'apprentissage automatique a la capacité de traiter le flux d'informations qu'un cerveau humain peut difficilement englober.

2. Surveiller les défauts et prévoir les défis

Un autre avantage réside dans la surveillance des pannes. L'apprentissage automatique permet de détecter le moment où les installations fonctionnent à un niveau non optimal et d'éviter les temps d'arrêt coûteux qui peuvent avoir un effet néfaste sur toute entreprise.

Une telle approche aide les gestionnaires d'installations à économiser du temps et de l'argent en effectuant une maintenance prédictive de leurs espaces et de leurs actifs (par exemple, en commandant les composants nécessaires ou en remplaçant leur équipement dès le premier signe de sa faiblesse, avant qu'il ne tombe réellement en panne).

Transformations subies pour la détection et le diagnostic des défauts : mesures, fonctionnalités, décisions et classes

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Lorsque vous utilisez l'apprentissage automatique dans votre système de gestion des installations, vous serez en mesure de repérer toutes sortes d'anomalies, car il ne se limite pas à des marqueurs prédéterminés.

Sur la base d'un ensemble de données historiques enregistrées, ML identifie toute aberration dans le système, considérée comme non normale, et notifie les opérateurs.

Cela peut être un excellent complément à la gestion du chauffage, de la ventilation et de la climatisation (CVC) pour créer un confort environnemental d'une manière qui n'était pas possible auparavant.

3. Optimiser stratégiquement les données

Les approches d'apprentissage automatique peuvent transformer les données en informations précieuses. Les algorithmes ML peuvent automatiquement analyser, trier, classer et catégoriser les données en fonction de leur type et de l'approche de traitement requise.

Cela permet aux gestionnaires d'installations de trouver plus rapidement les informations dont ils ont besoin et améliore la gestion des installations en général.

Dans chaque bâtiment, il y a un blizzard de responsables des opérations avec lesquels faire face, du CVC à l'éclairage. L'avantage de l'apprentissage automatique est qu'il peut établir une meilleure coordination des systèmes de construction qui deviennent plus complexes avec le temps.

Grâce à l'apprentissage automatique, les opérateurs peuvent mieux comprendre comment divers systèmes interagissent.

Étude de cas : Utilisation de l'apprentissage automatique dans les salles de réunion

Comment la gestion des installations bénéficie de l'apprentissage automatique peut être démontrée dans l'un des cas réels. En utilisant l'analyse prédictive pour la gestion des installations dans les bureaux afin de maintenir une température optimale, vous pouvez tester la pointe du système de climatisation intelligent alimenté par ML.

Selon le nombre de réunions organisées, le système est censé gérer efficacement le refroidissement de l'air.

Étant donné que les bureaux disposent généralement de plusieurs salles de conférence et de réunion, ces espaces nécessitent un refroidissement par air pendant la journée.

Apparemment, il est inefficace de refroidir constamment une salle de réunion en raison de la perte d'énergie, de sorte que le système doit respecter un certain horaire et s'activer lorsque la réunion doit commencer. C'est là qu'intervient l'apprentissage automatique, offrant les approches suivantes :

Prédire combien d'événements auront lieu et le nombre de participants

Les informations du calendrier des événements ne suffisent pas toujours pour cette tâche car les réunions ne sont souvent pas planifiées à l'avance.

La prévision est basée sur les données historiques des réunions menées dans une salle particulière.

À leur tour, des algorithmes de détection visuelle de personnes sont appliqués pour détecter des événements imprévus. Par exemple, si plus de deux personnes se trouvent dans la salle, il s'agit alors d'une réunion.

Définir le mode de refroidissement par air optimal

Cela se fait en fonction des conditions météorologiques et des paramètres de réunion attendus, tels que l'heure et le nombre de présences, ainsi que d'autres facteurs cruciaux.

L'approche alimentée par l'apprentissage automatique permet de maintenir la température optimale dans les salles de réunion et de réduire la consommation d'énergie des climatiseurs. C'est un bon exemple de la façon dont les espaces peuvent et doivent utiliser ML.

L'apprentissage automatique peut aider l'industrie de la gestion des installations à garantir l'efficacité du domaine

Le rôle de la gestion des installations est d'améliorer l'efficacité du parc, de garantir la continuité opérationnelle et de fusionner les bâtiments existants et leurs systèmes à mesure que les nouvelles installations s'amplifient.

Pour rendre les bâtiments plus intelligents et moins énergivores, les gestionnaires d'installations peuvent tirer parti de l'IoT et de l'apprentissage automatique.

L'application de solutions de gestion intelligente des données garantira que les constructeurs, les fabricants et les opérateurs économisent du temps et de l'argent, répondent rapidement aux anomalies critiques et optimisent les données pour faire des prévisions pour l'avenir.