从避免昂贵的暖通空调故障到减少能源浪费，数字孪生正在提高商业建筑的效率。了解实时分析和人工智能模拟是如何重新定义建筑运营的，以及在部署它们之前需要知道什么。
关键要点：
- 数字孪生技术带来切实价值：根据 Hexagon 的行业报告，62% 的组织表示数字孪生技术带来了“巨大的价值”。
- 预测性维护可预防重大故障：人工智能驱动的数字孪生技术可监控暖通空调 (HVAC) 和电梯等设备，在发生代价高昂的故障之前发现异常。
- 能源建模可减少混合用途建筑的能源浪费：智能模拟可根据入住率和天气数据优化照明和暖通空调 (HVAC) 的使用，从而帮助降低能耗。
- 部署挑战：遗留系统、传感器校准问题以及熟练专业人员的有限资源可能会使实施变得复杂，但可以通过规划来克服。
这些公司是如何获得如此价值的？让我们来看看几个相关的智能建筑用例，了解数字孪生如何通过预测性维护和能源建模在典型的智能建筑中提升效率。
用例 1：甲级办公楼的预测性维护
我们的第一个用例是一座甲级办公楼，楼宇运营商在其中部署了数字孪生来监控供暖、空调和电梯等关键系统。借助物联网传感器网络，数字孪生可以收集设备性能的实时数据，寻找基线行为的变化，包括电机振动、温度波动和湿度峰值等方面。
人工智能分析用于预测潜在故障，预测故障发生时间，并提供关于需要执行哪些维护的精确指导。这种主动智能建模有可能消除重大停电，并以更低的成本识别和修复小型机械故障，而不是等到这些小问题发展成更大（且成本更高）的事故。
用例 2：混合用途零售综合体的能源建模
第二个相关用例涉及一个包含零售商店、办公室和餐厅的混合用途零售综合体。在此，楼宇运营商部署数字孪生，以优化不同租户的能源消耗。该数字孪生汇总来自智能电表和占用传感器的数据，并从互联网收集实时天气预报数据，以模拟智能照明、暖通空调和自动扶梯管理平台的能源使用情况。通过在数字孪生中模拟数百种不同的场景，运营商了解到，在低入住率的夜间时段调整暖通空调设置可以显著减少能源浪费，有助于遵守当地和州法规，并降低运营成本。
数字孪生的挑战和注意事项
虽然数字孪生的优势显而易见，但必须指出的是，智能建筑的业主、运营商和集成商面临着应用方面的挑战。例如，对于预测性维护用例，将物联网传感器与传统系统集成最终可能是一个复杂的过程，通常需要比预期更多的时间，以及最初可能未考虑到的大量投资。此外，数据质量不佳（例如传感器不准确或校准错误）可能会无意中扭曲 AI 预测，从而导致繁琐的故障排除和手动调整。
对于能源建模用例，尝试构建准确的基线模型时可能会遇到挑战。这需要持续一段时间的高质量历史数据，而老旧建筑和 IT/OT 设备可能难以做到这一点。
值得注意的是，智能建筑数字孪生对于楼宇运营商和集成商而言仍是一个相对较新的概念。因此，无缝部署数字孪生需要找到合适的技能组合。根据市场或地理位置的不同，这可能是一种稀缺资源。
即便如此，只要有正确的规划、协调和耐心，这些挑战是可以克服的，从而使建筑业主能够利用数字孪生实现更智能、更高效的运营。
结论
尽管在早期应用方面仍存在一些障碍需要克服，但数字孪生正在改变智能建筑，并通过预测性维护和能源建模进一步提高成本、资源和能源效率。从预防甲级写字楼中代价高昂的暖通空调和电梯故障，到降低混合用途零售综合体的能源使用和成本，这些虚拟副本实现了数据驱动的管理。只要集成问题、数据质量和战略规划由训练有素且熟悉数字孪生技术的专业人员进行，重要的智能建筑运营就具有巨大的潜力。
建筑业主和智能技术集成商的后续步骤：
1.评估基础设施准备情况：进行数字审计，评估现有的物联网传感器网络和系统集成能力。
2.投资于高质量数据收集：优先考虑高质量、经过校准的传感器，并确保持续的历史数据采集，以确保能源建模的准确性。
3.制定预测性维护协议：与能够根据您的特定设备定制基于人工智能的分析方案的供应商或集成商合作。
4.培训或聘用专家：寻找具有数字孪生实施经验的人才，或提升内部团队的技术管理能力。
5.从试点项目开始：在小规模上测试数字孪生用例（例如，暖通空调或能源优化），以验证投资回报率，然后再进行扩展。
6.制定持续优化计划：将数字孪生部署视为一项不断发展的战略——根据性能反馈和运营洞察不断完善模型。
参与评论 (0)