1. Сбор данных. Первым шагом в проектировании умного здания является сбор данных со всех систем в здании, таких как ОВКВ, освещение, контроль доступа и системы безопасности.
2. Интеграция данных: данные, собранные из разных систем, необходимо интегрировать и обрабатывать осмысленным образом, чтобы получать информацию и принимать решения. Это включает в себя использование инструментов и методов анализа данных для извлечения ценных сведений из необработанных данных.
3. Визуализация данных. Визуализация данных необходима для понимания и передачи информации, полученной из данных. Он включает в себя диаграммы, графики и другие визуальные представления, которые помогают пользователям легко воспринимать данные и принимать решения на их основе.
4. Безопасность данных. Поскольку «умные» здания собирают и хранят огромное количество конфиденциальных данных, безопасность данных имеет решающее значение. Защищенные сетевые протоколы, шифрование данных и контроль доступа являются одними из основных мер по обеспечению конфиденциальности и безопасности данных.
5. Масштабируемость. Умный проект здания должен быть масштабируемым для размещения новых датчиков, устройств и систем по мере изменения потребностей здания с течением времени. Гибкая конструкция позволяет легко интегрировать новые технологии, обеспечивая эффективный сбор, обработку и анализ данных.
6. Энергоэффективность. Аналитика данных может помочь выявить неэффективные схемы энергопотребления и оптимизировать использование энергии, снижая затраты на энергию и углеродный след в здании.
7. Пользовательский опыт. При проектировании умного здания необходимо учитывать пользовательский опыт. Он включает в себя предоставление информации в режиме реального времени обитателям здания, обеспечение оптимального уровня комфорта и обеспечение удаленного доступа и управления различными системами.
Дата публикации: