สถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและความสามารถในการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ใช้ในการระบุรูปแบบและเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานของอาคารมักเกี่ยวข้องกับการผสมผสานระหว่างเทคโนโลยีและเทคนิคต่างๆ ต่อไปนี้เป็นรายละเอียดสำคัญบางส่วนเกี่ยวกับสถาปัตยกรรมนี้:
1. การรวบรวมข้อมูล: สถาปัตยกรรมประกอบด้วยกลไกในการรวบรวมข้อมูลที่หลากหลายจากแหล่งต่างๆ ภายในอาคาร ซึ่งอาจรวมถึงข้อมูลเซ็นเซอร์ เช่น อุณหภูมิ ความชื้น อัตราการเข้าพัก การใช้พลังงาน ฯลฯ ตลอดจนข้อมูลจากระบบอาคารที่มีอยู่ เช่น HVAC แสงสว่าง ความปลอดภัย ฯลฯ โดยสามารถรวบรวมข้อมูลแบบเรียลไทม์หรือเป็นระยะก็ได้ ขึ้นอยู่กับ ตามข้อกำหนดเฉพาะ
2. การจัดเก็บและการจัดการข้อมูล: ข้อมูลที่รวบรวมจะถูกจัดเก็บในรูปแบบที่มีโครงสร้างในที่เก็บข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่งในคลังข้อมูลหรือ Data Lake พื้นที่เก็บข้อมูลเหล่านี้เป็นตำแหน่งที่รวมศูนย์สำหรับการจัดเก็บ การเรียกค้น และการจัดการข้อมูลปริมาณมากเพื่อการวิเคราะห์อย่างมีประสิทธิภาพ โดยทั่วไปข้อมูลจะถูกจัดเก็บในลักษณะที่ช่วยให้สามารถบูรณาการ ปรับขนาดได้ และรักษาความปลอดภัยได้ง่าย
3. การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า: ก่อนดำเนินการวิเคราะห์ ข้อมูลที่รวบรวมมักจะต้องผ่านขั้นตอนการประมวลผลล่วงหน้า สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการล้างข้อมูลโดยการลบค่าผิดปกติ การจัดการค่าที่หายไป และการทำให้ข้อมูลเป็นมาตรฐานหรือการแปลงข้อมูล นอกจากนี้ ข้อมูลจากแหล่งต่างๆ อาจถูกรวมหรือรวมเข้าด้วยกันเพื่อสร้างชุดข้อมูลแบบรวมสำหรับการวิเคราะห์
4. เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูล: เทคนิคและอัลกอริธึมการวิเคราะห์ต่างๆ ถูกนำไปใช้กับข้อมูลที่ประมวลผลล่วงหน้า เทคนิคเฉพาะที่ใช้ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์และข้อกำหนดของงานการปรับให้เหมาะสม เทคนิคเหล่านี้อาจรวมถึงการวิเคราะห์ทางสถิติ อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง (เช่น การจำแนก การถดถอย การจัดกลุ่ม) การวิเคราะห์อนุกรมเวลา การตรวจจับความผิดปกติ และอื่นๆ
5. การระบุรูปแบบ: ด้วยการประยุกต์ใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องและการวิเคราะห์ทางสถิติ รูปแบบและความสัมพันธ์ภายในข้อมูลจะถูกระบุ ตัวอย่างเช่น ซอฟต์แวร์อาจระบุรูปแบบการใช้พลังงานที่สอดคล้องกับระดับการเข้าใช้หรือตรวจจับความผิดปกติในลักษณะการทำงานของระบบ HVAC ซึ่งช่วยในการทำความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยต่างๆ และตัวแปรที่ส่งผลต่อการดำเนินงานของอาคาร
6. การเพิ่มประสิทธิภาพและการทำนาย: สถาปัตยกรรมสามารถใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานของอาคาร โดยการทำนายพฤติกรรมในอนาคตและแนะนำการดำเนินการ ตัวอย่างเช่น แบบจำลองการคาดการณ์สามารถคาดการณ์รูปแบบการใช้พลังงานโดยอิงจากข้อมูลในอดีตและปัจจัยภายนอก ซึ่งช่วยให้สามารถจัดการพลังงานเชิงรุกได้ อัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสมสามารถแนะนำการปรับเปลี่ยนสำหรับการตั้งค่า HVAC ตารางเวลาระบบแสงสว่าง หรือการจัดสรรทรัพยากรเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงาน ความสะดวกสบาย หรือวัตถุประสงค์อื่นๆ ที่ระบุให้สูงสุด
7. การแสดงภาพและการรายงาน: สถาปัตยกรรมประกอบด้วยเครื่องมือสำหรับการแสดงภาพข้อมูลที่วิเคราะห์และนำเสนอผลลัพธ์แก่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย ซึ่งอาจรวมถึงแดชบอร์ดเชิงโต้ตอบ แผนภูมิ รายงาน และการแจ้งเตือน การแสดงภาพช่วยผู้จัดการอาคารหรือผู้ปฏิบัติงานในการติดตามและทำความเข้าใจประสิทธิภาพของอาคาร การระบุพื้นที่สำหรับการปรับปรุง และการตัดสินใจอย่างมีข้อมูล
ด้วยการผสมผสานความสามารถเหล่านี้เข้ากับสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์ ผู้ควบคุมอาคารสามารถรับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับประสิทธิภาพของอาคาร รูปแบบที่ไม่มีใครสังเกตเห็น และการเพิ่มประสิทธิภาพที่เป็นไปได้ ซึ่งนำไปสู่การเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน การประหยัดต้นทุน และความสะดวกสบายของผู้อยู่อาศัยที่ดีขึ้น .
วันที่เผยแพร่: