Utilities

  • Intelligent Buildings

Problema

  • Los edificios modernos están llenos de sistemas de recolección de datos, desde sistemas de gestión de edificios (BEMs) que captan los niveles de temperatura y humedad, a los controladores de acceso, que recogen las estadísticas de ocupación, o incluso a otras mediciones.
  • El Big Data describe grandes y complejos conjuntos de datos que, si se interpretan correctamente, pueden proporcionar una visión de cómo un edificio está funcionando desde el punto de vista energético. Los propietarios de edificios se están dando cuenta de que las métricas que utilizan para evaluar los activos en sus carteras están cambiando.
  • El cambio de las demandas de los clientes, la mitigación del cambio climático y los objetivos de sostenibilidad, la fiabilidad de la energía y las preocupaciones por la resiliencia y las restricciones presupuestarias están impulsando la demanda de soluciones de construcción inteligente.
  • Por lo tanto, existe una necesidad importante de crear una forma estructurada para recopilar, procesar y analizar un conjunto de datos para mejorar el rendimiento y aumentar las capacidades funcionales de la instalación.

Solución

Detección de Anomalía

Predicción

Medición

En Eris Innovation, estamos desarrollando soluciones analíticas de Big Data para los numerosos problemas de los edificios. La toma de decisiones se convierte en algo mucho más sencillo si tenemos un conjunto de datos recopilados a través de medidores inteligentes, redes de TI y comportamiento de los ocupantes.

Las principales soluciones de valor añadido para edificios inteligentes están incluidas en nuestra solución:

  • Detección de anomalías: Los enfoques de aprendizaje supervisados o incluso no supervisados pueden proporcionar un modelo de un edificio en una situación estándar o habitual mediante el uso de una gran cantidad de sus datos históricos. Este modelo podría ser empleado entonces para vigilar constantemente todo el estado del edificio y detectar de manera precisa cualquier desviación de las circunstancias normales.
  • Mantenimiento predictivo: Todos los tipos de fallos y errores de funcionamiento que podrían conducir a un fallo completo del sistema se pueden detectar con antelación para hacer reemplazos lo suficientemente pronto o para resolver los problemas técnicos antes de ejecutar en graves problemas o daños costosos a toda la infraestructura y su equipo.
  • Smart Dashboards y alarmas inteligentes: El Big Data Analytics proporciona información extremadamente valiosa y significativa sobre el estado y el rendimiento de un edificio que se puede visualizar mediante nuestros paneles dinámicos y herramientas avanzadas de visualización de datos. Además, los modelos predictivos desarrollados abrirían las posibilidades de elevar inteligentemente las alarmas según el tipo e importancia de anomalías detectadas o fallas probables en todo el sistema o sus aparatos.