Tránh lỗi hệ thống toà nhà với Edge AI

by admin

Các nhà quản lý và vận hành tòa nhà thường phải đối mặt với những hậu quả của hệ thống tòa nhà không lường trước được và sự cố thiết bị, chẳng hạn như gián đoạn hệ thống sưởi và làm mát, hệ thống chiếu sáng hoặc thang máy. Trong một nghiên cứu gần đây, 98% số người được hỏi cho biết trung bình một giờ mất điện hoặc thiết bị khiến doanh nghiệp của họ tiêu tốn 100.000 đô la, gây ra gánh nặng tài chính đáng kể.

Khi các cảm biến và thiết bị IoT tiên tiến hơn trở nên phổ biến trong ngành xây dựng thông minh, thì lượng thông tin mà các nhà vận hành tòa nhà có thể sử dụng để khắc phục các lỗi hệ thống ngoài kế hoạch ngày càng tăng. Các thiết bị IoT tạo ra một lượng lớn dữ liệu thường được gửi đến đám mây để xử lý nhằm tạo ra thông tin chi tiết hữu ích. Việc gửi khối lượng lớn dữ liệu như vậy lên đám mây sẽ làm tăng độ trễ, gây rủi ro bảo mật và giảm hiệu quả của hệ thống xây dựng. Trong tất cả những thứ thông minh, có thể là ô tô thông minh, thành phố thông minh, ngành công nghiệp thông minh, nhu cầu hành động dựa trên thông tin thời gian thực là quan trọng đối với hiệu quả hoạt động và ngăn ngừa các sự kiện không mong muốn tiếp theo. Mặc dù điện toán IoT truyền thống giúp các nhà quản lý tòa nhà xác định nguyên nhân của các lỗi hệ thống ngoài kế hoạch để cho phép khắc phục hiệu quả, nhưng nó có thể không giúp dự đoán khi nào sự cố sẽ xảy ra và chủ động ngăn chặn sự cố đó.

Edge Computing là câu trả lời
Điện toán biên trao quyền cho các nhà quản lý tòa nhà bằng cách thêm độ chính xác theo thời gian thực vào phân tích để dữ liệu IoT có thể được xử lý mà không cần lấy mẫu xuống và gần với nguồn sản xuất dữ liệu hơn. Thay vì dựa vào thông tin chi tiết bị trì hoãn từ đám mây, các nhà khai thác có thể hưởng lợi từ thông tin chi tiết theo thời gian thực để xác định nguyên nhân dẫn đến lỗi hệ thống, tăng tốc các biện pháp khắc phục và ngăn chặn sự cố tái diễn.

Ví dụ: thông tin chi tiết hỗ trợ tính toán biên cho phép nhân viên vận hành theo dõi nhu cầu và sử dụng năng lượng trong thời gian thực và chủ động các hoạt động của kênh, để tránh quá tải hệ thống và sự kém hiệu quả liên quan. Các nhà quản lý tòa nhà thường dựa vào các báo cáo của công ty tiện ích của họ để có được những thông tin chi tiết này, có thể mất tới sáu tháng để nhận được sau khi sự cố mất điện xảy ra và có những lỗ hổng trong chi tiết về việc sử dụng và nguyên nhân mất điện.

Giảm thiểu lỗi hệ thống và thiết bị chỉ là phần nổi của tảng băng chìm về cách điện toán biên có thể tăng hiệu quả của tòa nhà và tăng tiết kiệm chi phí. Khi bạn thêm AI vào điện toán biên, các nhà quản lý tòa nhà giờ đây có thể tận dụng sức mạnh tổ hợp đó để kích hoạt khả năng bảo trì thông minh, chủ động và phòng ngừa.

Bảo trì dự đoán Edge AI
AI tiên tiến cho phép hệ thống IoT của tòa nhà giám sát hoạt động hiệu quả để cung cấp thông tin chi tiết sâu sắc hơn. Các hệ thống như vậy cảm nhận các mẫu dữ liệu trên vô số thiết bị, cũng như tương quan và phân tích dữ liệu trong thời gian thực. Những thông tin chi tiết này có thể chủ động cảnh báo cho nhân viên vận hành về sự kém hiệu quả tiềm ẩn hoặc lỗi hệ thống trước khi chúng xảy ra.

Trí tuệ hoạt động hỗ trợ Edge AI tối đa hóa hiệu quả của hệ thống, cho phép người vận hành phản ứng với các điều kiện thay đổi nhanh chóng. Ví dụ, khả năng phản ứng với việc đóng cửa các tòa nhà không có kế hoạch bằng cách cảm nhận động lực của con người và tránh sưởi, làm mát hoặc chiếu sáng các phòng đó ở mức bình thường, do đó tiết kiệm năng lượng và tiền bạc. Ngoài ra, cung cấp tiện nghi khí hậu trong tòa nhà dựa trên động lực học, công suất phòng và các yếu tố thời tiết bên ngoài theo thời gian thực đồng thời đáp ứng các cân nhắc về hiệu quả năng lượng và thiết bị.

Bảo trì theo quy định có thể được sử dụng để giảm chi phí sửa chữa và bảo trì đắt tiền trong khi giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động của hệ thống và kéo dài tuổi thọ của hệ thống cơ khí. Hơn nữa, việc tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng giúp người vận hành cân bằng giữa độ tin cậy, hiệu suất và chi phí, ngoài việc tự động hóa nhiệm vụ giám sát hiệu quả của tòa nhà trong thời gian thực.

Đi sâu hơn với những lợi ích của Edge AI
Edge AI giúp các nhà quản lý và vận hành hoàn thành nhiều việc hơn là chỉ dự đoán nhu cầu bảo trì và giảm các lỗi hệ thống và thiết bị ngoài kế hoạch, bao gồm:

  • Giám sát tình trạng sức khỏe của người cư ngụ và tuân thủ quy định bao gồm giám sát phát hiện nhiệt độ cơ thể tăng cao, giám sát khoảng cách xã hội và phát hiện mặt nạ thông qua tương quan với các cảm biến dựa trên thị lực.
  • Việc sử dụng tài sản và dịch vụ của tòa nhà tốt hơn, điều này xảy ra khi các nhà quản lý tòa nhà sử dụng AI tiên tiến để theo dõi các hệ thống quan trọng như thang máy, hệ thống báo cháy và bình chữa cháy.

Edge AI cho phép người giám sát tòa nhà lắp ráp một bức tranh hoàn chỉnh và liên tục cải tiến về tòa nhà của họ. Đảm bảo hệ thống và thiết bị bị gián đoạn tối thiểu sẽ cải thiện hiệu quả hoạt động và giúp thực hiện các bước chủ động để cải thiện sự thoải mái của người cư ngụ.

Bảo trì dự đoán và hơn thế nữa
Có thể hành động và phản ứng với các sự kiện quan tâm như (hoặc trước đó) chúng xảy ra là chìa khóa cho trí thông minh tình huống và hiệu quả hoạt động. Được thúc đẩy bởi công nghệ máy học và nằm ngay tại trung tâm của mạng IoT, AI tiên tiến đưa chúng ta tiến gần hơn một bước đến thế giới nơi các lỗi hệ thống và thiết bị xây dựng không lường trước được không ảnh hưởng xấu đến mức năng suất hoặc hoạt động kinh doanh tổng thể. Bằng cách tận dụng những tiến bộ trong công nghệ AI tiên tiến, các tổ chức có thể cải thiện hiệu quả của mình để mang đến cho người cư trú một môi trường xây dựng an toàn và thoải mái, đồng thời cải thiện tiết kiệm chi phí.

Về tác giả: Senthil Kumar là Phó chủ tịch Kỹ thuật Phần mềm tại FogHorn . Ông là giám đốc điều hành công nghệ có kinh nghiệm lãnh đạo trong việc xây dựng các nền tảng phân tích có thể mở rộng, phần mềm doanh nghiệp và kiến trúc máy tính phân tán trên khắp Bắc Mỹ, Châu Âu và Châu Á. Ông đã giúp đưa ra thị trường các sản phẩm và công nghệ về AI, Điện toán đám mây, IoT, Phân tích dữ liệu lớn, Khoa học quyết định, Chuỗi khối và Phân tích trực quan, trong các lĩnh vực Quản lý quyết định doanh nghiệp, Quản lý rủi ro thảm khốc, Ứng dụng mạng, AI và Chăm sóc sức khỏe .

Biên tập bởi Ken Briodagh

Tham khảo nguồn từ: http://www.iotevolutionworld.com/smart-factories/articles/446374-avoiding-building-system-failures-with-edge-ai.htm

 

Đăng ký nhận Ebook và Tin tức

Hãy đăng ký để nhận Ebook “Cơ bản về IoT và Smart Factory” cùng tin tức mới về công nghệ mỗi tuần

Source link

Related Articles

Leave a Comment