1. Energieffektivitet: Maskinlæringsalgoritmer kan analysere data fra sensorer og lage spådommer basert på historiske mønstre for å optimalisere energibruken. Dette kan resultere i redusert energiforbruk, lavere kostnader og reduserte karbonutslipp.
2. Forbedret beboerkomfort: Maskinlæring kan analysere data om rombelegg, temperatur, lys og andre faktorer for å gi innsikt som kan bidra til å forbedre passasjerens komfort. Dette kan føre til økt produktivitet, bedre helse og bedre generell velvære for beboerne.
3. Prediktivt vedlikehold: Maskinlæringsalgoritmer kan analysere data fra flere sensorer for å forutsi vedlikeholdsbehov og identifisere potensielle problemer før de blir store problemer. Dette hjelper bygningseiere og -forvaltere med å unngå nedetid og redusere vedlikeholdskostnadene.
4. Forbedret sikkerhet og sikkerhet: Maskinlæringsalgoritmer kan analysere data fra overvåkingskameraer og identifisere potensielle sikkerhets- og sikkerhetstrusler. Dette kan hjelpe bygningseiere og -forvaltere med proaktivt å håndtere sikkerhetsproblemer og forhindre ulykker.
5. Høyere ROI: Smart bygningsteknologi har vist seg å forbedre verdien av næringseiendom med så mye som 10-15 %, ifølge enkelte estimater. Å inkludere maskinlæringsteknologi i smart bygningsdesign kan øke denne avkastningen ytterligere.
Publiseringsdato: