Интернет вещей в строительстве

Основная статья: Цифровые технологии в строительстве

2021: Интернет вещей, что нужно знать руководителю

Интернет вещей, он же IoT (Internet of Things). Что это? Чем это отличается от М2М? Как это можно использовать? Сколько стоит? Как внедрять? Подробнее здесь.

2020: Почему сейчас оптимальное время для внедрения IoT в строительстве

Как повлияет распространение IoT на строительную отрасль и индустрии недвижимости? Будет ли оно давать предприятиям реальную выгоду и повышать эффективность, или ценность IoT в 2020 году не очевидна? Переход к Индустрии 4.0 и связанные с этим технологические достижения означают, что на рынке появились новые, более разумные, безопасные и хорошие способы планирования, создания и эксплуатации активов. Интернет вещей считается одним из таких технологических достижений, хотя и существует уже почти два десятилетия.Метавселенная ВДНХ 4.9 т

Сегодня отношение к термину IoT поменялось. Тем не менее, в основном это понятие относится к сети объектов, которые генерируют данные, которые становятся более доступными и «подключенными», чтобы иметь возможность расширенного и оперативного анализа функционирования системы.

Хотя угрозы кибератак и проблемы с конфиденциальностью делают IoT потенциально пугают, общество уже достаточно активно пользуется объектами IoT: смартфонами, умными часами, системами удаленной безопасности, освещением в наших домах и даже радионянями - все они могут подключаться к Интернету, демонстрируя, что IoT пришел, чтобы остаться.

Но по большей части это все для потребительского использования. Что дает IoT для строительства, средств обслуживания и отрасли эксплуатации?

Перед внедрением IoT в строительстве нужно оценить эффективность инвестиций

Посулы IoT

В строительной и имущественной индустрии есть присущая IoT-устройствам проблема. Производители продвигают подключенные устройства, до такой степени, что в некоторых случаях перестает существовать «неподключенная» альтернатива. Считается, что подключенные устройства могут принести больше выгоды компаниям в сфере строительства и недвижимости. Но можно ли количественно оценить такие заявленные преимущества, как раннее предупреждение, удаленный мониторинг и непрерывный сбор данных в организациях? Сопоставим ли эффект с размерами инвестиций?

Умные здания и активы

Системы с подключенными устройствами могут сделать здания и активы «умными». Возможность подключения устройств может обеспечить немедленное уведомление менеджеров, если активы, системы или элементы здания используются не по назначению. Критические системы и активы могут быть подключены к интернету, и, если они работают неэффективно или выключены, уведомления могут быть отправлены соответствующим заинтересованным сторонам и подрядчикам. Это приводит к более оперативным решениям о необходимости проведения работ, чтобы минимизировать сбои и оптимизировать эксплуатационные расходы.

В большинстве случаев трудно связать прямую и немедленную экономию с функциональностью подключения к Интернету. Областями, которые следует рассматривать, обосновывая необходимость инвестиций в IoT, могут быть, например, сосредоточенные на предотвращении и уменьшении риска, или сокращении времени простоя и числа сбоев, что потенциально может быть оценено количественно.

Перегрузка данными

Другая причина, по которой устройства IoT все еще рассматриваются с некоторым скептицизмом в отношении их применения, заключается в том, что в настоящее время отрасль испытывает и постоянно растущее увеличение объема данных, информации и записей. Увеличение числа устройств, которые могут собирать все больше и больше информации, приводит к перегрузке данными, особенно с учетом того, что непосредственно отрасль строительства тратит менее 1 процента своего объема на технологии. Строительная отрасль и отрасль эксплуатации недвижимости просто не знают, что делать с данными и как они могут способствовать повышению производительности и эффективности, а также снижению уровня опасности и рисков.

Однако с внедрением большего количества устройств IoT в области строительства и эксплуатации зданий связан большой потенциал, особенно в сочетании с достижениями в области искусственного интеллекта (ИИ), машинного обучения и аналитики.

Искусственный интеллект и машинное обучение

ИИ и машинное обучение дают ценную информацию о производительности в сочетании с устройствами IoT и аналитикой. Машинное обучение и ИИ в простых терминах, вероятно, лучше всего объяснить, как автоматизацию анализа данных и формирование корректирующих действий.

В качестве примера: датчики, данные систем доступа, комнатная температура и данные о использовании энергии объединяются, чтобы определить, занят ли этаж в 18:30 или нет. Если нет - системы управления зданием будут автоматически настроены на выключение света, отключение отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха, произойдет переключение системы безопасности в ночной режим и активация сигнализации.

Эти рабочие параметры больше не должны устанавливаться вручную или зависеть от определенного времени, когда помещения эксплуатируются. В настоящее время объект начинает учитывать потребности пользователей, обеспечивая лучшее взаимодействие с пользователем и оптимизируя энергоэффективность без ущерба для безопасности.

Объединение нескольких, казалось бы, не связанных наборов данных также может дать представление о эффективности. Например, объединение данных о производительности системы отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха с погодными условиями и занятостью места может дать представление, которое может предсказать, как системы работают при определенных обстоятельствах. Отслеживание исторических сценариев может помочь настроить эксплуатацию здания более гибко. Например, в период ежегодной финансовой отчетности, люди обычно дольше задерживаются на своих рабочих местах, зная это, компания обслуживающая здание может оставлять столовые открытыми дольше, и заказывать уборку помещений на более позднее время, что будет значительно более удобным для людей, работающих в этом здании. Технологии, основанные на аналитической информации, полученной от ИИ или машинного обучения, могут улучшить знания об активах и системах в той степени, в которой они могут автоматически предпринимать упреждающие действия для изменения параметров.

Проблемы

Проблемы, с которыми сталкиваются в настоящее время отрасли строительства и эксплуатации недвижимости: Технология: ИИ и машинное обучение пока еще не широко распространены и малодоступны, а функциональные возможности большинства IoT-устройств весьма ограничены в том, что касается предоставления полезной информации или совместного использования между платформами и системами. Люди: оцифровка, будущие поставки и операционные модели еще не были в достаточной степени сформулированы промышленностью или организациями, отчасти потому, что те, кто находится в отрасли, пока не могут увидеть в полной мере потенциал технологий Интернета вещей. Процесс: Многие отраслевые процессы происходят со времени, предшествующего оцифровке, и еще не рассматривались с точки зрения возможности глобальных изменений и повторного внедрения, т.е. процессы совершенствуются и совершенствуются, однако не обязательно ставятся под сомнение их цель и истинная функциональность.

Время действовать

Хотя есть проблемы, подключенные устройства никуда не денутся. ИИ и машинное обучение постоянно совершенствуются, что означает, что вскоре технологии ИИ и машинного обучения соединятся с IoT и станут доступны без больших затрат. Чтобы организации могли преодолеть трудности, связанные с использованием устройств и аналитики IoT, им следует предпринять некоторые шаги:

• С точки зрения технологии - сбор данных: ИИ и машинное обучение будут полезны для организации только в том случае, если технология сможет извлечь уроки из исторических данных и обнаружить модели и результаты внутри нее. Сбор данных должен осуществляться на последовательной и структурированной основе.
• С точки зрения людей -принятие изменений: Люди и организации могут скептически относиться к изменениям. Для того чтобы организации могли воспользоваться преимуществами устройств для Интернета вещей, и для того, чтобы люди могли выполнять свои роли, важно, чтобы люди принимали изменения как единственную константу и начинали мыслить нестандартно.
• С точки зрения процесса – заставьте бизнес развиваться: статус-кво является отражением прошлого; процессы, правила и методы работы, используемые в настоящее время, основаны на исторических событиях, действиях и улучшениях. Технологии дают возможность перестроить сегодняшнюю практику - перейти от инкрементных улучшений к шаговым изменениям.

Вместе с тем не забывайте о важном правиле: при запуске программы IoT безопасность и конфиденциальность должны быть первостепенными. Это означает, что подключенные устройства должны быть безопасными и защищать конфиденциальность, чтобы не подвергать организацию злонамеренному внешнему воздействию.

Безопасность должна быть сквозной при развертывании устройств IoT, включая управление и мониторинг, распределение данных и безопасное хранение. Если безопасность не является наивысшим приоритетом, любые предполагаемые экономические преимущества от устройств IoT могут быть снижены из-за ущерба, который вредоносные атаки могут нанести бизнесу.

Всегда ищите возможности для повышения производительности, повышения уровня безопасности, повышения удовлетворенности пользователей/сотрудников/клиентов и изменения методов ведения бизнеса. Стандартизация методов работы и управление являются важным элементом успешного достижения улучшений. Анализируйте объем и тип данных для сбора по строительному проекту или при эксплуатации объекта, и они могут быть использованы для обеспечения требуемой степени автоматизации и измеримых преимуществ в строительстве и эксплуатации.