人工智能、機器學習和算法對設施與資產(chǎn)管理的影響

在當今快速發(fā)展的技術環(huán)境中，“人工智能”、“機器學習”和“算法”等術語變得越來越常見。圍繞這些概念的炒作并非沒有道理，專家預測，到 2035 年，人工智能可將盈利率大幅提高38%，為經(jīng)濟貢獻超過14 萬億美元。

但是，人工智能和機器學習與傳統(tǒng)軟件有何不同？它們?nèi)绾翁貏e有利于設施和資產(chǎn)管理？在本文中，我們將探討這些問題并闡明這些技術的深遠影響。為了開始這一探索，讓我們首先對這些基本術語有一個清晰的理解。

算法：算法是計算機科學的基礎。它們是數(shù)據(jù)庫、安全、人工智能和圖形等計算機科學不同領域的基礎。算法是解決特定問題的逐步過程或一組規(guī)則。傳統(tǒng)上，算法是為了解決特定問題而編碼的。當遇到新問題時，就會編寫并部署新代碼來解決這些問題。

人工智能 (AI)：人工智能是計算機科學的一個廣泛領域，專注于創(chuàng)建能夠模擬人類智能的機器。人工智能涵蓋了廣泛的技術、算法和方法，使機器能夠執(zhí)行任務，例如解決問題、決策和自然語言處理。

那么人工智能是如何實現(xiàn)這一切的呢？人工智能是一組算法，可以根據(jù)學習到的輸入和數(shù)據(jù)修改其行為并創(chuàng)建新算法。人工智能的本質(zhì)是“模式識別”的思想。人工智能算法可以處理大量數(shù)據(jù)，識別數(shù)據(jù)中的模式并從中學習。然后，當未來遇到類似的模式時，將學習的內(nèi)容應用于做出決策和預測。這種根據(jù)新數(shù)據(jù)進行改變、適應和成長的能力被稱為“智能”。隨著處理越來越多的數(shù)據(jù)，系統(tǒng)逐漸改進自身。

另外，人工智能是一個總括術語，有許多子學科：機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習、自然語言處理、計算機視覺。不同的算法是為不同的目的而設計的。例如，決策樹是分類任務中常用的算法，其目標是將輸入分配給特定類別或類別。支持向量機 (SVM) 是另一種用于分類和回歸任務的算法，其中涉及預測連續(xù)值。神經(jīng)網(wǎng)絡，特別是深度學習模型，是高度通用的算法，能夠處理數(shù)據(jù)中的復雜模式和關系。

機器學習 (ML)：機器學習是人工智能的一個子集。機器學習算法必須輸入結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而不是可以處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的通用人工智能。機器學習的一個例子是信用卡欺詐檢測系統(tǒng)，它使用來自銀行系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。功能極其強大的人工智能的一個例子是能夠克服不可預見的障礙在世界中航行的機器人。

從本質(zhì)上講，機器學習依賴于識別模式和從數(shù)據(jù)中提取見解的能力。它使用統(tǒng)計技術在大型數(shù)據(jù)集上訓練模型，然后應用這些模型對新的、看不見的數(shù)據(jù)進行預測或采取行動。機器學習算法大致可分為三種類型：監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習。

監(jiān)督學習涉及在標記數(shù)據(jù)上訓練模型，其中期望的輸出或結(jié)果是已知的。該模型學習將輸入數(shù)據(jù)與正確的輸出關聯(lián)起來，使其能夠?qū)π碌?、未見過的數(shù)據(jù)進行預測。另一方面，無監(jiān)督學習處理未標記的數(shù)據(jù)，旨在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式或結(jié)構(gòu)。強化學習涉及訓練代理與環(huán)境交互并通過獎勵和懲罰系統(tǒng)進行學習。

現(xiàn)在我們對人工智能、機器學習和算法有了更清晰的了解，讓我們探討一下它們與資產(chǎn)和設施管理的相關性。

資產(chǎn)和設施管理對于企業(yè)、組織甚至城市來說都是一項關鍵功能。它涉及建筑物、設備和基礎設施等實物資產(chǎn)的管理、運營和維護，以確保其最佳性能、使用壽命和成本效益。

傳統(tǒng)上，資產(chǎn)和設施管理依靠手動流程和定期檢查來確定維護需求、檢測異常并優(yōu)化性能。然而，人工智能和機器學習的出現(xiàn)通過引入數(shù)據(jù)驅(qū)動、預測和主動的方法徹底改變了這一領域。

人工智能和機器學習技術可以利用從傳感器、物聯(lián)網(wǎng)設備和其他來源收集的數(shù)據(jù)來實時洞察資產(chǎn)和設施的狀況、性能和能源使用情況。通過使用機器學習算法分析這些數(shù)據(jù)，可以識別模式、趨勢和異常，從而實現(xiàn)預測性維護、能源優(yōu)化和改進決策。

更具體地說，例如超過 15 年以來，Phoenix Energy Technologies 一直利用其專有的 CAA 閉環(huán)框架（收集-分析-行動）為客戶提供智能建筑物聯(lián)網(wǎng)分析解決方案。簡而言之，人工智能使我們能夠增強現(xiàn)有的核心閉環(huán)能力，使其變得更好、更快、更動態(tài)，并向自主和自適應閉環(huán)系統(tǒng)邁進。

例如，機器學習算法可以從歷史數(shù)據(jù)中學習，在設備故障或維護需求發(fā)生之前進行預測。通過識別表明即將發(fā)生問題的早期預警信號或模式，資產(chǎn)管理者可以安排主動維護，避免代價高昂的故障并最大限度地延長正常運行時間。

人工智能驅(qū)動的分析還可以通過分析來自傳感器和智能電表的實時數(shù)據(jù)來優(yōu)化能源消耗。機器學習算法可以學習能源使用模式并識別節(jié)能機會，例如優(yōu)化 HVAC 系統(tǒng)、調(diào)整照明時間表或識別能源密集型設備。通過利用這些見解，企業(yè)可以降低能源成本、提高可持續(xù)性并實現(xiàn)環(huán)境目標。

此外，人工智能可以促進資產(chǎn)和設施管理方面更明智的決策。通過處理大量數(shù)據(jù)并模擬不同場景，人工智能系統(tǒng)可以提供優(yōu)化資產(chǎn)利用率、空間管理或長期規(guī)劃的建議。這使得利益相關者能夠做出數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策，從而最大限度地提高效率、降低成本并提高居住者的舒適度。

隨著人工智能和機器學習的不斷發(fā)展，我們可以期待自主和自適應閉環(huán)系統(tǒng)的進一步發(fā)展。這些系統(tǒng)將利用實時數(shù)據(jù)、人工智能算法和控制機制來持續(xù)監(jiān)控、分析和優(yōu)化資產(chǎn)和設施性能，無需人工干預。這有望提高運營效率、減少停機時間并增強乘員體驗。

總之，人工智能、機器學習和算法是計算機科學領域內(nèi)相互關聯(lián)但又不同的概念。人工智能涵蓋了創(chuàng)建智能機器的更廣泛目標，而機器學習則專注于使機器能夠從數(shù)據(jù)中學習的算法。反過來，算法是用于處理數(shù)據(jù)并做出預測或決策的數(shù)學模型或技術。

在資產(chǎn)和設施管理領域，人工智能和機器學習通過實現(xiàn)預測性維護、能源優(yōu)化和數(shù)據(jù)驅(qū)動決策，正在徹底改變傳統(tǒng)方法。通過利用實時數(shù)據(jù)和機器學習算法，企業(yè)可以主動解決維護需求、優(yōu)化能源消耗并做出明智的決策，從而最大限度地提高效率并降低成本。

隨著像 Phoenix Energy Technologies 這樣的公司繼續(xù)利用人工智能和機器學習來增強我們現(xiàn)有的閉環(huán)能力，我們預計資產(chǎn)和設施管理將取得更大的進步，從而引導我們走向更加自主和自適應的閉環(huán)系統(tǒng)。

不可否認，資產(chǎn)和設施管理的未來與人工智能和機器學習緊密相連。采用這些技術不僅可以提高運營效率，還可以為更智能、更可持續(xù)和更有彈性的建筑環(huán)境鋪平道路。

資料來源：Phoenix Energy Technologies

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