يمكن أن تختلف بنية البرنامج للتعامل مع تجميع البيانات والتحليلات من أجهزة استشعار وأجهزة البناء المختلفة بناءً على المتطلبات المحددة للنظام. ومع ذلك، فيما يلي نظرة عامة حول كيفية التعامل معها:
1. جمع البيانات: الخطوة الأولى هي جمع البيانات من أجهزة استشعار وأجهزة البناء المختلفة. يمكن أن يشمل ذلك أجهزة استشعار لدرجة الحرارة والرطوبة وجودة الهواء والإشغال واستهلاك الطاقة وما إلى ذلك. يجب أن تدعم البنية بروتوكولات ومعايير مختلفة لجمع البيانات من هذه المستشعرات، مثل BACnet أو Modbus أو MQTT أو RESTful APIs.
2. تكامل البيانات: يجب دمج البيانات المجمعة في نظام مركزي أو قاعدة بيانات لمزيد من التحليل. يمكن أن يشمل ذلك تحويل البيانات وتطبيعها لضمان الاتساق والتوافق. بالإضافة إلى ذلك، قد تتطلب هذه الخطوة تصفية البيانات غير ذات الصلة أو ذات الجودة المنخفضة.
3. تخزين البيانات: تحتاج البنية إلى توفير حل تخزين بيانات قابل للتطوير وموثوق به لتخزين بيانات المستشعر المجمعة. يمكن أن تتراوح من قواعد البيانات العلائقية التقليدية إلى قواعد بيانات NoSQL الحديثة أو منصات البيانات الضخمة مثل Apache Hadoop أو Apache Cassandra. يعتمد الاختيار على حجم وسرعة وتنوع البيانات التي يتم إنشاؤها.
4. تجميع البيانات: بمجرد تخزين البيانات، يمكن تجميعها بناءً على متطلبات محددة. يمكن أن يتضمن التجميع تقنيات مختلفة مثل التجميع المستند إلى الوقت (على سبيل المثال، المتوسطات لكل ساعة أو يوميًا)، أو التجميع المكاني (على سبيل المثال، بيانات الاستشعار لأرضية أو منطقة معينة)، أو حتى التجميع الإحصائي (على سبيل المثال، حساب الحد الأقصى أو الحد الأدنى أو الانحراف المعياري) قيم).
5. التحليلات في الوقت الفعلي: يجب أن تدعم البنية التحليلات في الوقت الفعلي للحصول على رؤى وإجراءات فورية. يمكنه استخدام أطر معالجة التدفق مثل Apache Kafka أو Apache Flink أو Apache Spark Streaming لتحليل البيانات المتحركة وتحديد الأنماط أو الحالات الشاذة أو التنبيهات في الوقت الفعلي.
6. تحليلات البيانات الضخمة/غير المتصلة بالإنترنت: للحصول على رؤى أعمق، والتحليل التاريخي، والتحليلات التنبؤية أو الإرشادية، يمكن أن تتضمن البنية تحليلات البيانات الكبيرة أو غير المتصلة بالإنترنت. يتضمن ذلك استخدام أدوات مثل Apache Hive أو Apache Pig أو Apache Hadoop أو منصات التعلم الآلي مثل TensorFlow أو Apache Spark MLlib. تتيح هذه الأدوات تحليل البيانات المعقدة أو التجميع أو اكتشاف الحالات الشاذة أو التنبؤات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي.
7. التصور ولوحات المعلومات: يجب أن توفر البنية إمكانات لتصور البيانات المجمعة والمحللة من خلال لوحات المعلومات التفاعلية أو المخططات أو الرسوم البيانية أو الخرائط أو التقارير. يتيح ذلك لمشغلي المبنى أو المديرين أو المستخدمين مراقبة وفهم أداء المبنى وأنماط استهلاك الطاقة واتجاهات الإشغال والمقاييس الأخرى ذات الصلة.
8. تكامل التطبيقات: أخيرًا، يجب أن تتيح البنية التكامل مع أنظمة أو تطبيقات إدارة المباني الأخرى لتبادل البيانات بشكل سلس. يمكن أن يشمل ذلك التكامل مع أنظمة إدارة الطاقة، أو أنظمة التدفئة والتهوية وتكييف الهواء (HVAC)، أو أنظمة التحكم في الإضاءة، أو حتى التطبيقات التي تواجه المستأجرين لتمكين تحسين كفاءة الطاقة أو الراحة أو تجارب البناء الذكية.
بشكل عام، يجب أن تكون بنية البرامج للتعامل مع تجميع البيانات والتحليلات من بناء أجهزة الاستشعار والأجهزة مرنة وقابلة للتطوير وقادرة على التعامل مع مصادر البيانات المختلفة، وإجراء تحليلات في الوقت الفعلي وغير متصل بالإنترنت، وتقديم رؤى قيمة لتمكين اتخاذ قرارات مستنيرة وتحسينها. أداء البناء.
تاريخ النشر: