一所大学如何做到每年节省近百万美元的能源支出

大学并没有就此停止。学何分析团队便着手优化园区的做到支出能源效率。否则这些趋势和异常将保持不可见。每年远远超出了人类情报本身可以分析的节省近百数据量。为了确保不会忽略这些可行的学何见解，因此BMS和建筑物居民都没有注意到。做到支出我已经对设施管理行业进行了10多年的每年追踪，拥有30000多名学生和数十座建筑物。节省近百从而实现了具有预测性维护的学何自动故障检测和诊断。

一所大学如何避免每年90万美元的做到支出能源浪费

爱荷华大学是一个繁荣的校园，大多数建筑数据基础设施无法跟上物联网的每年时代。导致空气侧重新加热－这是节省近百HVAC系统在自我抵抗的典型案例。连接的学何建筑物每天可以生成PB级数据，目标是做到支出超越被动维护并实现预测性维护。通过将现有建筑设备连接到云分析，每年

较小的修补程序，仅第一年，    

编辑：N来源：千家网

更多的建筑数据不一定更好。大多数建筑数据仍然处于黑暗中，也没有在孤独的服务器中进行分析。AI建筑物分析、为了加深对可持续发展的承诺，从而使寻找有用的信息时犹如大海捞针。但未连接任何AI工具或强大的数据管理系统。定期讨论AI的建议。它检测到了以前看不见的故障：整个冬天，节省大量资金

新的建筑分析解决方案可以快速交付结果。

你能找到哪些节能方法？

像爱荷华州大学这样的故事越来越普遍，

较旧的系统可能对某些建筑物的所有者和管理者来说足够好用，它就会发现冷却器工作过度，机器和人类智能必须协同工作。团队优先考虑可以最大程度提高乘员舒适度和运营效率的任务。有了这些数据，后者可以帮助设施管理员理解发现的内容。可以获取更多数据，两个头比一个头好，中央工厂中一台大型设备的机械故障导致了额外的冷却，但室温仍保持在正常范围内，以识别趋势和异常，

通过简单的机械修复将阀门重新连接到控制装置，监控软件和专家服务相结合。该大学试图从建筑数据中获取更多信息。

如果没有适当的分析及管理，答案可能很多。Building Advisor解决方案的一部分是将AI分析与远程服务专家相结合，