تتضمن بنية البرامج لتحليلات البيانات وقدرات التعلم الآلي المستخدمة لتحديد الأنماط وتحسين عمليات البناء عادةً مجموعة من التقنيات والتقنيات المختلفة. فيما يلي بعض التفاصيل الأساسية حول هذه البنية:
1. جمع البيانات: تتضمن البنية آليات لجمع مجموعة واسعة من البيانات من مصادر مختلفة داخل المبنى. يمكن أن يشمل ذلك بيانات الاستشعار، مثل درجة الحرارة والرطوبة والإشغال واستهلاك الطاقة وما إلى ذلك، بالإضافة إلى البيانات من أنظمة البناء الحالية مثل التدفئة والتهوية وتكييف الهواء والإضاءة والأمن وما إلى ذلك. ويمكن جمع البيانات في الوقت الفعلي أو بشكل دوري، اعتمادًا على على المتطلبات المحددة.
2. تخزين البيانات وإدارتها: يتم تخزين البيانات المجمعة بتنسيق منظم في مستودعات البيانات، ويفضل أن يكون ذلك مستودع بيانات أو بحيرة بيانات. توفر هذه المستودعات موقعًا مركزيًا للتخزين الفعال واسترجاع وإدارة كميات كبيرة من البيانات للتحليل. يتم عادةً تخزين البيانات بطريقة تتيح سهولة التكامل وقابلية التوسع والأمان.
3. المعالجة المسبقة للبيانات: قبل إجراء التحليل، غالبًا ما تمر البيانات المجمعة بخطوات المعالجة المسبقة. يتضمن ذلك تنظيف البيانات عن طريق إزالة القيم المتطرفة، ومعالجة القيم المفقودة، وتطبيع البيانات أو تحويلها. بالإضافة إلى ذلك، قد يتم دمج أو تجميع البيانات من مصادر مختلفة لإنشاء مجموعة بيانات موحدة للتحليل.
4. تقنيات تحليل البيانات: يتم تطبيق تقنيات وخوارزميات تحليلية مختلفة على البيانات المعالجة مسبقًا. تعتمد التقنيات المحددة المستخدمة على أهداف ومتطلبات مهام التحسين. يمكن أن تشمل هذه التقنيات التحليل الإحصائي، وخوارزميات التعلم الآلي (مثل التصنيف، والانحدار، والتجميع)، وتحليل السلاسل الزمنية، واكتشاف الحالات الشاذة، والمزيد.
5. تحديد الأنماط: من خلال تطبيق خوارزميات التعلم الآلي والتحليل الإحصائي، يتم تحديد الأنماط والارتباطات داخل البيانات. على سبيل المثال، قد يحدد البرنامج أنماط استهلاك الطاقة التي تتوافق مع مستويات الإشغال أو يكتشف الحالات الشاذة في سلوك نظام التدفئة والتهوية وتكييف الهواء (HVAC). وهذا يساعد في فهم العلاقات بين العوامل والمتغيرات المختلفة التي تؤثر على عمليات البناء.
6. التحسين والتنبؤ: يمكن للهندسة المعمارية استخدام نماذج التعلم الآلي لتحسين عمليات البناء من خلال التنبؤ بالسلوكيات المستقبلية واقتراح الإجراءات. على سبيل المثال، يمكن للنماذج التنبؤية التنبؤ بأنماط استهلاك الطاقة بناءً على البيانات التاريخية والعوامل الخارجية، مما يتيح إدارة الطاقة بشكل استباقي. يمكن أن توصي خوارزميات التحسين بإجراء تعديلات على نقاط ضبط التدفئة والتهوية وتكييف الهواء (HVAC)، أو جداول الإضاءة، أو تخصيص الموارد لتحقيق أقصى قدر من كفاءة الطاقة، أو الراحة، أو الأهداف المحددة الأخرى.
7. التصور وإعداد التقارير: تشتمل البنية على أدوات لتصور البيانات التي تم تحليلها وتقديم النتائج إلى أصحاب المصلحة. يمكن أن يشمل ذلك لوحات المعلومات التفاعلية والرسوم البيانية والتقارير والتنبيهات. يساعد التصور مديري أو مشغلي المبنى في مراقبة أداء المبنى وفهمه، وتحديد مجالات التحسين، واتخاذ قرارات مستنيرة.
من خلال دمج هذه الإمكانات في بنية البرنامج، يمكن لمشغلي المباني الحصول على رؤى قيمة حول أداء المبنى والأنماط غير الملحوظة والتحسينات المحتملة، مما يؤدي إلى تعزيز الكفاءة التشغيلية وتوفير التكاليف وتحسين راحة الشاغلين. .
تاريخ النشر: