工业建筑师可以通过以下方式在其设计中解决人工智能在预测性维护方面的需求：
1. 数据收集设计：建筑师可以设计配备传感器的空间，这些传感器收集有关设备性能、环境条件和其他相关因素的数据预测性维护。然后，人工智能算法可以使用这些数据来预测潜在的设备故障或识别优化机会。
2. 建筑师与人工智能专家的协作：建筑师可以与人工智能专家协同工作，将人工智能技术融入设计过程。这可以包括设计针对 AI 基础设施优化的空间，或构建支持将 AI 集成到现有系统中的功能。
3. 远程监控设计：借助人工智能技术，可以远程进行预测性维护，通过传感器和数据分析软件全天候监控设备性能。建筑师可以设计支持远程监控和维护的空间，包括安装安全可靠的网络基础设施。
4. 灵活性和适应性：工业建筑师可以设计灵活和适应性强的空间，允许在新的 AI 技术可用时无缝集成它们。这可以包括设计可以轻松重新配置以支持新型设备或传感器的空间，或者使用可以随时间轻松升级或扩展的模块化组件构建的空间。
总体而言，工业建筑师在设计支持将 AI 集成到预测性维护流程中的空间方面发挥着关键作用。通过为数据收集而设计、与 AI 专家合作、为远程监控而设计以及在设计中构建灵活性和适应性，建筑师可以帮助确保 AI 技术无缝且有效地集成到建筑环境中。
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