在美國，建筑物使用的能源中約有三分之一被浪費，每年浪費 1500 億美元。考慮到這一點，設施管理人員希望確定每一項可用資產，以幫助控制這一成本，眾所周知，現在人工智能 (AI) 已成為希望提高能源效率的領導者的有力工具。加上凈零建筑計劃，人工智能的進步為設施管理的變革時代奠定了基礎。

優化能源消耗有助于減少對環境的影響，并應對建筑行業占全球能源消耗的 30% 的驚人水平。人工智能可幫助管理人員做出更好、更明智、更具預測性的決策，從而促進實現建筑環境中的各種目標。利用人工智能的設施經理見證了節能、運營效率和總體成本降低方面的切實好處。

國際能源署的一項研究發現，人工智能技術可以節省相當于年度現場建筑能源成本 10% 以上的成本。另一項針對瑞典斯德哥爾摩 624 所學校建筑的研究發現，人工智能的實施有助于減少 4% 的供暖能源、15% 的用電量、205 噸的二氧化碳排放量和 23% 的居住者投訴。人工智能顯然通過邊緣自動化和控制提供了一條通往更高效率和可持續性的道路，為建筑運營商提供了管理能源浪費和同時為居住者提供服務的關鍵。

2024 年，當談到有效利用人工智能來提高建筑物的能源效率并解決缺乏可見性的問題時，人工智能將成為值得信賴的顧問的關鍵工具。人工智能現在正在簡化解決方案，以幫助優化設施管理人員的時間并增強其為客戶和值得信賴的顧問解決問題的能力。

數字化的必要性

提高能源效率的主要障礙之一是不知道從哪里開始制定實現凈零建筑的正確路線圖。脫碳的三個步驟——戰略化、數字化和脫碳——是組織整體能源效率和脫碳計劃的重要方面。數字化本身是提高建筑物能源效率的關鍵。如果沒有足夠的數字化，先進技術的變革性優勢可能會被錯過。

通過使用技術來收集、分析和呈現數據，新的見解可以帶來更明智和優化的決策。例如，在前面提到的瑞典研究中，人工智能技術每天評估大約一百萬個數據點，從而大幅節省熱量和電力。這種數據使用可以使系統或流程中以前隱藏或難以察覺的方面變得可見。數字化使設施管理人員能夠確保將技術無縫集成到數字化系統中，以實現有效的監控和控制。如果沒有數字化，就很難采取三個關鍵的脫碳步驟：制定脫碳路線圖、跟蹤隱含碳以及測量和監測能源和碳。

在制定脫碳路線圖的初始步驟中，制定建筑物所需的工具和數字解決方案有助于確定碳排放基線，利用技術評估基線與組織目標之間的差距，并為路線圖提供信息。

數字化是第二步，可以在任何設施的建設和運營階段進行。對于任何建筑項目，將建筑信息模型(BIM)集成到數字化系統中，可以細致地跟蹤嵌入的碳，為可持續建筑實踐提供至關重要的見解。設施管理者可以利用先進的數字化和去碳化技術解決方案，例如具有嵌入式碳功能的6D BIM平臺。這些工具能夠計算建筑構件的成本和內含碳，允許詳細分析和報告項目的總碳排放量和單個元素的貢獻。通過將BIM與嵌入式碳核算相結合，設施經理可以積極參與早期設計討論，評估材料選擇，并評估長期能源影響，以有效支持可持續建筑實踐。

最后，在第三步中，脫碳通常會監督數字資產的執行情況，以提高能源效率，并開始實現設施管理人員現在必須精確監控能源使用情況和碳排放的能力。集中能源供應和公用事業數據、了解一次能源使用情況以及實施基于云的分析是通過數字化實現的關鍵組成部分，使設施管理人員能夠做出數據驅動的決策，從而促進有效的脫碳。對于許多現代設施主管來說，脫碳的最后階段將包括建筑資產的電氣化以與綠色電網互動、與 Auto-Grid 等公用事業合作伙伴達成產消合一協議以及現場可再生能源部署，包括可以提供脫碳和關鍵建筑彈性的微電網。

三步方法——戰略化、數字化、脫碳——是一種行之有效的策略，可以幫助設施管理人員將凈零碳建筑的愿望轉化為實現該目標的切實行動。

部署富有洞察力的傳感器

提高能源效率的一個關鍵障礙在于缺乏做出明智決策和獲得具有成本效益的投入所需的工具。利用人工智能需要部署富有洞察力的傳感器和監控系統。這些先進技術可以實時洞察能源消耗的細微??差別，使設施管理人員能夠識別效率低下的領域并制定有針對性的改進策略。通過捕獲有關照明、暖通空調系統、占用率和其他能源相關元素的數據，人工智能驅動的傳感器使設施管理人員能夠做出超越傳統能源管理實踐的明智決策。

此外，人工智能還可以通過簡化工作流程和增強解決問題的能力，極大地造福為客戶提供服務的可信賴顧問。人工智能算法可以分析部署在建筑外圍的強大傳感器收集的大量數據，為顧問提供可操作的見解，使他們能夠優化時間并更有效地滿足客戶需求。

通過預測分析進行主動能源優化

人工智能算法可以通過分析歷史數據和識別模式來預測未來的能源消耗趨勢。這使設施管理人員可以采取措施主動優化使用。這種預測能力可防止能源浪費并確保建筑物更有可能達到峰值效率水平。

人工智能在建筑管理中的重要性不僅限于節能；它還包括創建智能、響應迅速的環境。人工智能算法可以從居住者的行為中學習，調整照明、溫度和其他環境因素，以符合偏好和使用模式。這不僅可以提高居住者的舒適度，還可以通過避免空閑期間不必要的消耗來節省更多能源。Insight Sensor 等產品可以收集溫度、濕度和聲級等參數的信息，并可以準確確定占用率并快速調整。有了它，連接到這些傳感器的人工智能預測分析算法現在可以在兩分鐘內將房間的溫度重置為空置占用水平，而不必等待以前可能需要長達 15 分鐘的運動檢測器。

由于該行業受到退休和熟練勞動力短缺的影響，預測分析還可以實現更高效、更有效的運營，增強勞動力在設施管理中的關鍵作用。雖然人工智能對于脫碳至關重要，但它也將在解決熟練勞動力的供應鏈危機中發揮關鍵作用，為設施管理技能差距提供獨特的解決方案。

對于人手不足的設施團隊，數字優先服務方法可以提供幫助，通過數字工具和數據連接遠程和現場技術人員，以有效解決問題并滿足服務要求。這種方法增強了前線信心并確保了有影響力的結果。例如，在 2023 年，我們使用 EcoStruxure Building Advisor 任務與我們的團隊進行協調，直接促進了高效的建筑運營，并減少了相當于減少約 2,200 輛汽車上路的碳排放。

人工智能在設施管理中的未來

最終，建筑領域的人工智能革命提供了大量可操作的信息。人工智能和分析即將被廣泛采用，標志著將人工智能融入建筑環境結構的重要里程碑。許多人對人工智能在各個行業采用速度的快慢持謹慎態度，但對于設施經理及其值得信賴的顧問而言，這是一套至關重要且強大的工具，可幫助他們的建筑邁向下一代可持續發展。

人工智能的變革潛力巨大。通過部署先進的傳感器、采用預測分析和建立值得信賴的合作伙伴關系，商業房地產行業可以充分發揮人工智能的潛力，以減少建筑環境對環境的影響。在我們走向全面采用可持續建筑實踐的道路上，利用人工智能的力量就像一盞明燈，指引我們走向更環保、更高效的未來。

作者：Tyler Haak ，施耐德電氣可持續發展與服務副總裁。