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Grandi dati per edifici

Anonim

Il termine "data " descrive fatti discreti. I dati possono essere strutturati per creare informazioni, organizzati per produrre conoscenza e applicati per dare saggezza, ad esempio, consentendo di prendere decisioni.

Man mano che le capacità di calcolo e di archiviazione dei dati sono aumentate e il costo dei sensori è diminuito, la quantità di dati che siamo in grado di raccogliere ed elaborare è aumentata in modo significativo.

Nel 2015, IBM ha suggerito che ogni giorno creiamo 2, 5 quintilioni di byte di dati e che il 90% dei dati nel mondo è stato creato negli ultimi due anni. Usando una descrizione molto ampia di "dati" suggeriscono che ciò include dati provenienti da sensori, post su social network, immagini, video, registrazioni di transazioni di acquisto, segnali GPS e così via. Questa proliferazione di dati ad alto volume è descritta come 'big data '.

Negli edifici, i dati potrebbero essere generati da un'ampia varietà di fonti, tra cui:

  • Progettazione e costruzione (ad esempio modellizzazione delle informazioni sugli edifici).
  • Valutazione di occupazione post.
  • Utilità, servizi di costruzione, contatori, sistemi di gestione degli edifici e così via.
  • Infrastrutture e sistemi di trasporto.
  • Sistemi aziendali come sistemi di acquisto, reporting delle prestazioni, pianificazione del lavoro e così via.
  • Manutenzione e sistemi di sostituzione.
  • Monitoraggio dei costi operativi.
  • Sistemi e attrezzature ICT.

I dati di queste fonti possono essere utilizzati per comprendere il comportamento, valutare le prestazioni, migliorare la competitività del mercato, allocare risorse e così via. Tuttavia, storicamente, è stato difficile e costoso raccogliere questi dati e la loro varietà di qualità, struttura e formato rendeva difficile l'utilizzo, a volte, ad esempio, richiedendo il trasferimento manuale dei dati dai registri cartacei ai sistemi digitali. Ciò significava che le applicazioni di dati tendevano a essere limitate a funzioni tecniche specifiche, piuttosto che essere utilizzate per il processo decisionale ad alto livello.

L'emergere dell'internet delle cose, il miglioramento degli standard dei dati, le tecnologie di analisi dei big data e le tecniche di visualizzazione stanno consentendo sempre più di superare questi problemi, consentendo ai responsabili delle decisioni di comprendere e interrogare i dati complessi da una varietà di fonti.

Le tecnologie intelligenti consentono la raccolta, l'archiviazione, l'analisi e la distribuzione di grandi quantità di dati e consentono non solo l'osservazione, il monitoraggio e il controllo dei singoli processi in isolamento, ma l'analisi del modo in cui interagiscono o di come un cambiamento ne influenza un altro.

Gli edifici intelligenti si concentrano sull'uso di queste tecnologie interconnesse per rendere gli edifici più intelligenti e reattivi, migliorando in ultima analisi le loro prestazioni e potrebbero includere tecnologie come:

  • Sistemi automatizzati
  • Sistemi intelligenti di gestione degli edifici.
  • Misure di efficienza energetica.
  • Tecnologie wireless
  • Infrastrutture digitali
  • Sistemi di energia adattiva.
  • Apparecchi collegati in rete.
  • Dispositivi di raccolta dati.
  • Reti di informazione e di comunicazione
  • Tecnologie assistive
  • Monitoraggio remoto.
  • Diagnostica e prognosi guasti.

Jones Lang Lasalle suggerisce che "Per essere considerato un sistema intelligente, l'automazione dovrebbe essere in grado di: monitorare le prestazioni; rilevare le inefficienze; diagnosticare possibili cause; effettuare regolazioni automatiche; allertare il personale di gestione delle strutture a problemi che possono essere corretti automaticamente; e suggerire possibili strumenti e parti che possano aiutare i membri dello staff a svolgere rapidamente il lavoro. "(ref JLL, Smart Building Technology: guida al futuro di un immobile ad alte prestazioni)

Nel luglio 2013, il governo ha pubblicato: 'Construction 2025 ' che suggeriva l'emergere di nuove funzionalità come Internet of things '.

guiderà un cambio di passo nel modo in cui costruiamo e come funziona il nostro ambiente costruito. Fondamentale è l'emergere di nuove tecnologie nei sensori e nella gestione dei dati che verranno incorporate nei nostri asset, consentendo di monitorare costantemente le prestazioni e quindi di ottenere sostanziali guadagni di efficienza nelle strutture e nella gestione delle risorse .. 'Sostiene che i dati live daranno una migliore comprensione delle prestazioni durante la costruzione e il funzionamento, con conseguente '.

design più intelligenti, che richiedono meno materiale, riducono il carbonio e richiedono meno lavoro per la costruzione.

Uno dei problemi di questo aumento di volume e velocità dei dati, è ciò che è esattamente raccogliere, o chiedere, e come analizzare e riferire su di esso. Il mercato dei dati può essere guidato da fornitori di tecnologia con un interesse acquisito nella vendita dei loro prodotti, e ci può essere una tendenza a raccogliere "tutto", ma ciò comporta costi e può rendere difficile l'identificazione e l'elaborazione dei dati che sono effettivamente importante nell'informare i processi decisionali.

Le definizioni meno "product-driven" di "smart" comprendono i risultati più ampi e fondamentali dell'ambiente costruito, come ad esempio; benessere e produttività, nonché considerazione dei costi a lungo termine a prova di futuro e di tutta la vita, suggerendo che gli edifici veramente intelligenti sono quelli che offrono migliori condizioni ambientali, sociali ed economiche.

Nel 1980, IA Tjomsland suggerì che ".

La prima legge di Parkinson può essere parafrasata per descrivere il nostro settore - "I dati si espandono per riempire lo spazio disponibile '.

. Credo che vengano mantenute grandi quantità di dati perché gli utenti non hanno modo di identificare i dati obsoleti; le sanzioni per la memorizzazione di dati obsoleti sono meno evidenti rispetto alle sanzioni per scartare dati potenzialmente utili. "(Rif. Dove andiamo da qui? Quarto simposio IEEE su sistemi di archiviazione di massa).

La descrizione accurata dei requisiti dei dati, inclusi chiari standard di dati, formati, proprietà e così via, garantirà che ai decisori vengano forniti i migliori dati possibili nel momento in cui ne hanno bisogno.

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