Mayroong ilang mga tool sa analytics na maaaring isama sa arkitektura ng software para sa pagsubaybay at pag-optimize ng pagganap ng gusali. Ang ilan sa mga karaniwang ginagamit na tool ay kinabibilangan ng:
1. Energy management system (EMS): Sinusuri ng mga tool na ito ang mga pattern ng pagkonsumo ng enerhiya at nagbibigay ng mga insight para ma-optimize ang paggamit ng enerhiya sa loob ng isang gusali. Maaari nilang tukuyin ang mga lugar na may mataas na pagkonsumo ng enerhiya, subaybayan ang mga benchmark ng enerhiya, at magmungkahi ng mga hakbang sa pagtitipid ng enerhiya.
2. Fault detection and diagnostics (FDD) software: Ang mga tool ng FDD ay patuloy na sinusubaybayan ang iba't ibang mga sistema ng gusali at nakakakita ng mga anomalya o mga pagkakamali. Gumagamit sila ng mga algorithm at mga diskarte sa pag-aaral ng machine upang matukoy at masuri ang mga isyu nang real-time, na nagbibigay-daan sa mga tagapamahala ng pasilidad na magsagawa kaagad ng pagwawasto.
3. Building automation system (BAS): Ang mga tool ng BAS ay nakasentro sa kontrol at automation ng iba't ibang sistema ng gusali, tulad ng HVAC, ilaw, at seguridad. Nangongolekta sila ng data mula sa iba't ibang sensor at device, na nagpapagana ng real-time na pagsubaybay at pag-optimize ng mga system na ito.
4. Mga tool sa analytics ng occupancy: Gumagamit ang mga tool na ito ng mga sensor ng occupancy at data analytics upang mangalap ng impormasyon tungkol sa paggamit ng espasyo at mga pattern ng occupancy. Tinutulungan nito ang mga tagapamahala ng pasilidad na i-optimize ang paggamit ng espasyo, tukuyin ang mga lugar na hindi gaanong ginagamit, at gumawa ng matalinong mga desisyon tungkol sa paglalaan ng mapagkukunan.
5. Indoor air quality (IAQ) monitoring system: Sinusubaybayan ng mga tool ng analytics ng IAQ ang iba't ibang parameter tulad ng temperatura, halumigmig, antas ng CO2, at particulate matter. Sa pamamagitan ng pagsusuri sa data na ito, nagbibigay sila ng mga insight para mapahusay ang kalidad ng hangin sa loob ng bahay, tiyakin ang kaginhawahan ng occupant, at mapahusay ang kahusayan sa enerhiya.
6. Mga tool sa predictive analytics: Maaaring gamitin ang predictive analytics upang hulaan at i-optimize ang performance ng mga sistema ng gusali. Sa pamamagitan ng pagsusuri sa makasaysayang at real-time na data, ang mga tool na ito ay maaaring mahulaan ang mga potensyal na pagkabigo, magrekomenda ng mga aktibidad sa pagpapanatili, at i-optimize ang pagganap ng kagamitan upang mabawasan ang downtime at mapabuti ang kahusayan.
7. Cloud-based na analytics platform: Cloud-based na mga tool ay nagbibigay ng scalable at malayuang analytics na kakayahan. Nangongolekta, nag-iimbak, at nagsusuri sila ng data ng gusali mula sa maraming mapagkukunan, na nagbibigay-daan sa sentralisadong pagsubaybay, pag-alerto, at pag-optimize sa maraming gusali o site.
Ang mga tool sa analytics na ito ay madalas na ginagamit nang sama-sama sa isang pinagsama-samang arkitektura ng software, na nagbibigay-daan para sa komprehensibong pagsubaybay at pag-optimize ng pagganap ng gusali.
Petsa ng publikasyon: