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Big Data für Gebäude

Der Begriff "Daten" beschreibt diskrete Fakten. Daten können strukturiert werden, um Informationen zu erzeugen, die organisiert sind, um Wissen zu erzeugen und beispielsweise zur Vermittlung von Weisheit eingesetzt werden, um Entscheidungen zu treffen.

Da die Rechenleistung und die Datenspeicherungsfunktionen gestiegen sind und die Kosten für Sensoren gesunken sind, ist die Datenmenge, die wir sammeln und verarbeiten können, sehr stark gestiegen.

Im Jahr 2015 schlug IBM vor, dass wir jeden Tag 2, 5 Billiarden Bytes an Daten erstellen und dass 90% der Daten weltweit in den letzten zwei Jahren erstellt wurden. Mit einer sehr losen Beschreibung von "Daten" legen sie nahe, dass dies Daten von Sensoren, Posts auf Social-Media-Sites, Bilder, Videos, Kaufdaten, GPS-Signale usw. umfasst. Diese Verbreitung von Daten mit hohem Datenvolumen wird als "Big Data" bezeichnet.

In Gebäuden können Daten aus einer Vielzahl von Quellen generiert werden, darunter:

  • Entwurf und Konstruktion (zum Beispiel Gebäudeinformationsmodellierung).
  • Bewertung nach Belegungszeit
  • Versorgungsunternehmen, Gebäudetechnik, Zähler, Gebäudemanagementsysteme und so weiter.
  • Infrastruktur- und Transportsysteme.
  • Unternehmenssysteme wie Einkaufssysteme, Leistungsberichte, Arbeitsplanung usw.
  • Wartungs- und Austauschsysteme.
  • Überwachung der Betriebskosten
  • IKT-Systeme und -Ausrüstungen.

Daten aus diesen Quellen können verwendet werden, um das Verhalten zu verstehen, die Leistung zu bewerten, die Wettbewerbsfähigkeit des Marktes zu verbessern, Ressourcen zuzuteilen und so weiter. In der Vergangenheit war es jedoch schwierig und kostspielig, diese Daten zu sammeln, und ihre Verwendung in Bezug auf Qualität, Struktur und Format erschwerte die Verwendung, was manchmal die manuelle Übertragung von Daten aus Papierdatensätzen in digitale Systeme erforderlich machte. Dies bedeutete, dass Datenanwendungen tendenziell auf bestimmte technische Funktionen beschränkt waren und nicht für Entscheidungen auf hoher Ebene verwendet wurden.

Das Aufkommen des Internets der Dinge, verbesserte Datenstandards, Big Data-Analysetechniken und Visualisierungstechniken ermöglichen es zunehmend, diese Probleme zu überwinden, sodass Entscheidungsträger komplexe Daten aus verschiedenen Quellen verstehen und abfragen können.

Intelligente Technologien ermöglichen das Sammeln, Speichern, Analysieren und Verteilen großer Datenmengen und erlauben nicht nur die Beobachtung, Überwachung und Steuerung einzelner Prozesse isoliert, sondern auch die Analyse, wie sie interagieren oder wie sich eine Änderung in einem anderen auf den anderen auswirkt.

Intelligente Gebäude konzentrieren sich auf den Einsatz dieser miteinander verbundenen Technologien, um Gebäude intelligenter und reaktionsschneller zu machen, wodurch letztendlich ihre Leistung verbessert wird. Dazu gehören Technologien wie:

  • Automatisierte Systeme
  • Intelligente Gebäudemanagementsysteme.
  • Energieeffizienzmaßnahmen.
  • Drahtlose Technologien.
  • Digitale Infrastrukturen.
  • Adaptive Energiesysteme.
  • Vernetzte Geräte.
  • Datenerfassungsgeräte.
  • Informations- und Kommunikationsnetze.
  • Assistive Technologien.
  • Fernüberwachung.
  • Fehlerdiagnose und Prognose.

Jones Lang Lasalle schlägt vor, dass die Automatisierung in der Lage sein sollte, als intelligentes System zu gelten: Überwachung der Leistung; Ineffizienzen erkennen; mögliche Ursachen diagnostizieren; automatische Einstellungen vornehmen; Mitarbeiter des Facility Managements auf Probleme aufmerksam machen, die automatisch korrigiert werden können; und mögliche Werkzeuge und Teile vorschlagen, die den Mitarbeitern helfen können, die Arbeit schnell zu erledigen. “(JLL, Smart Building Technology: Die Zukunft von Hochleistungsimmobilien vorantreiben)

Im Juli 2013 veröffentlichte die Regierung: "Construction 2025 ", aus dem hervorgeht, dass neue Fähigkeiten wie das Internet der Dinge entstehen ''.

wird einen Schritt verändern, wie wir bauen und wie unsere bebaute Umgebung funktioniert. Ausschlaggebend dafür ist das Aufkommen neuer Technologien im Bereich Sensorik und Datenmanagement, die in unsere Assets eingebettet werden, wodurch die Leistung ständig überwacht und erhebliche Effizienzsteigerungen im Anlagen- und Asset-Management erzielt werden können. "Es wird argumentiert, dass Live-Daten dazu beitragen werden ein besseres Verständnis der Leistung während des Baus und des Betriebs, was zu 'führt.

intelligentere Konstruktionen, die weniger Material erfordern, den Kohlenstoffverbrauch reduzieren und weniger Arbeit für die Konstruktion benötigen '.

Eines der Probleme dieser zunehmenden Datenmenge und -geschwindigkeit besteht darin, was genau erfasst oder angefordert wird und wie diese analysiert und berichtet werden. Der Datenmarkt kann von Technologieanbietern angetrieben werden, die ein großes Interesse daran haben, ihre Produkte zu verkaufen, und es besteht die Tendenz, "alles" zu sammeln, dies verursacht jedoch Kosten und kann die Identifizierung und Verarbeitung von Daten schwierig machen wichtig für die Information von Entscheidungsprozessen.

Weniger produktgetriebene Definitionen für "intelligent" umfassen die umfassenderen grundlegenden Ergebnisse der gebauten Umgebung, wie z. Wohlbefinden und Produktivität sowie die Berücksichtigung langfristiger Kosten für die Zukunftssicherung und des gesamten Lebens, was darauf schließen lässt, dass wirklich intelligente Gebäude Gebäude sind, die bessere ökologische, soziale und wirtschaftliche Bedingungen bieten.

1980 schlug IA Tjomsland vor, dass “.

Das erste Gesetz von Parkinson könnte umschrieben werden, um unsere Branche zu beschreiben - "Daten werden erweitert, um den verfügbaren Platz zu füllen".

. Ich bin der Meinung, dass große Datenmengen vorgehalten werden, da Benutzer keine Möglichkeit haben, veraltete Daten zu identifizieren. Die Strafen für die Speicherung veralteter Daten sind weniger offensichtlich als die Strafen für das Verwerfen potenziell nützlicher Daten. “(Siehe Wo geht es weiter? Viertes IEEE-Symposium für Massenspeichersysteme).

Durch eine sorgfältige Beschreibung der Datenanforderungen, einschließlich klarer Datenstandards, Formate, Eigentumsverhältnisse usw., wird sichergestellt, dass Entscheidungsträger zu dem Zeitpunkt, zu dem sie benötigt werden, die bestmöglichen Daten erhalten.

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