智能建筑利用数据分析的力量
医院、工厂、企业和学校有什么共同点？他们遇到了大数据方面的问题。组织努力使用他们在整个企业中收集的所有信息。但是，当您利用数据的力量时，实际上您可无限制地转换。您可以朝着实现可持续性目标、降低运营成本和创建更敏捷的运营的方向努力。
一开始是请求不同的、以应用程序为中心的数据，结果会得到来自太多来源的数据。
Tridium 公司的渠道经理 Nathan Kehr 解释说：“人们往往有一个非常具体的问题要解决，但他们意识到，随着时间的推移，他们无法使用独立的解决方案来解决其他问题。他们从许多系统收集数据，但他们不知道该怎么做，所以他们不得不回到应用程序方面来。”
“在大型机构和多站点组织中，添加更多数据流和绑定更多应用程序的周期过程很常见，” Kehr 继续说道。“很快他们就意识到他们遇到了数据方面的问题。”为了解决这个问题，他们需要一个能够聚合、处理和分析来自许多来源的数据的全面的解决方案。
Tridium 的 Niagara 框架就是这样一种解决方案，用户可以通过此解决方案将数据从不同来源转移到一个有组织的框架中，从而使企业能够获得洞察和应用逻辑。“我们在框架中内置了大量配置步骤。” Ker 说。“当您使新设备、设施和其他来源在线时，您可以根据有助于实现顺序和互操作性的标准方法，通过元数据标记对大量数据进行预处理。”
从智能建筑到手术室
Tridium 平台基于其 Niagara 物联网框架，具有许多潜在使用案例，包括学校、大学校园、医院和智能工厂的居住舒适度、能源管理和电网响应能力。
转向智能构建技术是所有部门的关键目标。在这种情况下，解决方案从建筑服务（如供暖和制冷、通风和照明子系统）中收集数据。该软件可以利用连接设备的数据，监控设备（这些设备可以是屋顶上的大型空气处理机组，也可以是附在室内固定装置和家具上的小型传感器）的使用情况、计算能源消耗并生成报告，它甚至可以向其他应用程序提供聚合和规范化的数据，为设施管理人员提供实现可持续发展目标所需的灵活性和工具选择。
在快速发展的智能建筑空间中，软件开发人员正在快速推进特殊用途算法的领域。这些算法旨在提高空气质量，进一步优化特定建筑类型中的能源利用。为数据中心开发的算法可能会进行调整，使高能耗的计算机保持足够的冷和干燥。
但学校的算法却恰恰相反。所有设施管理人员的共同目标是识别和拒绝数据孤岛的创建，并保持开放的增长道路。
组织可能不仅希望将机械、电力和照明系统链接到其建筑数据框架中。他们还可以选择添加安全摄像头、访问控制系统、用于制造的过程控制应用程序等。
大学校园也可以从同样的系统中受益。他们的建筑通常是经过多年建造的，不同的建筑很可能以一种特殊的方式进行了升级。当涉及提供核心建筑服务的所有设备和系统时，校园几乎不会统一。
“您最终会遇到这样的情况：您安装了多个制造商的并且是跨代的设备，由不同的承包商来服务和维护它们，” Kehr 说。“只要控制所有这些数据，大学就可以通过单一管理平台了解每一个系统，让管理人员能够做出给承包商编排优先次序、安排维修和优化预算的决定。”
Tridium 的 Nigara 框架也很适合医院和医疗保健场所。例如，当准备手术室时，在手术开始前需要满足某些参数—通常涉及湿度、温度水平、照明、通风和手术期间的空气变化。该解决方案可以有效地管理关键的外术程序、 搬运机械、照明系统和占用的环境。
从边缘到云的可扩展性和安全性
设计基于英特尔®技术的解决方案的边缘到云框架时考虑到了可扩展性，该框架在云中、本地服务器和特定设备的单一级别上运行相同的软件，例如建筑中的风扇散热单元或智能工厂机器人。
此结构可以进行更多控制，使管理人员可以使用单个工具箱对所有设施和设备进行编程、维修和调试。“还有一个安全因素，” Kehr 说。“加载任何级别的软件使我们能够对单个设备的数据进行加密。”
管理人员通过基于网络的仪表板系统访问数据。他们登录时看到的内容取决于他们在组织或责任领域中的职位。例如，能源经理可能会看到一个显示消耗和能源成本的仪表板，而从事特定子系统的承包商可能会看到更详细的报告，以帮助他们诊断特定设备的问题和断电。
随着技术的不断发展，组织的明智的做法是查看他们现有的数据系统并制定计划以最大限度地提高其有效性，尤其是在建筑和能源管理方面。
“与您的运营和 IT 团队坐下来讨论，’我们是什么情况？我们今天会做什么？我们对未来有什么计划吗？” Kehr 说。“即使你在五六年前刚刚经历了控制器改装或新的建筑项目，很多也发生了变化。我们如何使用技术从数据中获取更多价值，在那段时间中，也发生了快速而显著的变化。”
本文章由 Georganne Benesch 编辑。