Automatizacija zgrade sljedeće generacije

Globalno tržište sustava automatizacije i upravljanja zgradom (BACS) danas se procjenjuje na oko 82 milijarde USD, a predviđa se rast od 7,9% (76). Unatoč ovom rastu, trenutna generacija sustava automatizacije i upravljanja zgradom još uvijek nije spremna za izazove i složenosti koje proizlaze iz potrebe za optimizacijom udobnosti, sigurnosti i energetske učinkovitosti u svim domenama automatizacije zgrade.

Trenutna generacija sustava automatizacije i upravljanja zgradom obično je dizajnirana za neovisno upravljanje određenim funkcijama kao što su grijanje, ventilacija i klimatizacija, rasvjeta ili sigurnost, što dovodi do fragmentiranih operacija, neudobnosti i neučinkovitosti. Kako bi se pozabavio tim izazovima, sustav automatizacije i upravljanja zgradom će morati upravljati istovremenom optimizacijom višestrukih domena izgradnje, što je izazov koji trenutni sustavi automatizacije i upravljanja zgradom često ne rješavaju zbog izolirane prirode domena gradnje. Štoviše, kako zgrade uključuju naprednije tehnologije, povećava se složenost centraliziranog upravljanja različitim sustavima, što često zahtijeva specijalizirano znanje za svaki podsustav. Centralizirani sustavi, iako nude jedinstveno kontrolno sučelje, često se bore s ovom složenošću. Ova ograničenja naglašavaju potrebu za sustavom automatizacije i upravljanja zgradom sljedeće generacije koji odgovara višestrukim zahtjevima modernih zgrada.

Sljedeća generacija sustava automatizacije i upravljanja zgradom kombinirat će dublju integraciju sustava s povećanom decentralizacijom i rubnom inteligencijom. Trend se može podijeliti na tri međusobno povezane teme: dualnost integracije i odvajanja, ravnije arhitekture sustava i transformativna uloga umjetne inteligencije (AI).

Dualnost integracije i odvajanja je u središtu ove evolucije. S jedne strane, postoji poticaj za objedinjavanje vertikala automatizacije zgrada, kao što su grijanje, ventilacija i klimatizacija, rasvjeta i sigurnost, u međusobno povezane platforme. Integrirani sustavi poboljšavaju upravljanje energijom, pojednostavljuju rad i pojednostavljuju nadzor kroz centralizirano upravljanje. S druge strane, neovisni podsustavi pojavljuju se kao održiva alternativa za rješavanje rastuće složenosti sustava. Ovi sustavi rade decentralizirano i autonomno, nudeći poboljšanu pouzdanost, pojednostavljenu instalaciju i održavanje te povećanu fleksibilnost za nadogradnje. Ovaj dvostruki pristup omogućuje zgradama da uravnoteže integraciju s autonomijom na temelju svojih jedinstvenih zahtjeva.

Razvoj ravnijih arhitektura sustava automatizacije i upravljanja zgradom temeljenih na poboljšanoj standardiziranoj komunikacijskoj tehnologiji još je jedna značajka koja definira ovaj trend. Tradicionalni sustavi automatizacije i upravljanja zgradom uvelike se oslanjaju na centralizirane sustave za obradu podataka i donošenje odluka. Uspon IP-a kao standardnog protokola, zajedno s rubnim računalstvom, transformira ovo centralizirano donošenje odluka u decentralizirano donošenje odluka. Rubno računalstvo gura inteligenciju do ruba mreže zgrade, omogućavajući obradu podataka i donošenje odluka izravno na razini podsustava. Ova se topologija više ne oslanja na središnji sustav automatizacije i upravljanja zgradom koji povećava ukupnu otpornost sustava i performanse smanjenjem složenosti i latencije. Omogućuje optimizaciju u stvarnom vremenu i funkcije usmjerene na korisnika na razini podsustava. Na primjer, podsustavi grijanja, ventilacije i klimatizacije omogućeni za IoT mogu dinamički prilagođavati performanse kao odgovor na promjene u zauzetosti ili uvjetima okoliša u prostoriji, poboljšavajući učinkovitost i otpornost bez potrebe za centraliziranim donošenjem odluka od strane sustava automatizacije i upravljanja zgradom.

I na koncu, umjetna inteligencija transformira automatizaciju zgrada omogućujući optimizaciju temeljenu na podacima u stvarnom vremenu. Sustavi umjetne inteligencije analiziraju informacije prikupljene od IoT osjetnika kako bi predvidjeli i prilagodili potrošnju energije, osiguravajući ravnotežu između udobnosti stanara i energetske učinkovitosti. Optimizacija temeljena na umjetnoj inteligenciji prilagođava se varijablama poput zauzetosti, vremenske prognoze i obrazaca potražnje za energijom. Ova mogućnost ne samo da povećava udobnost, već također može smanjiti potrošnju energije za oko jednu četvrtinu, ovisno o kvaliteti instaliranog sustava i njegovom održavanju (često se kvaliteta sustava pogoršava tijekom njegovog životnog vijeka zbog nemarnih aktivnosti održavanja). Priznajući njegovu ključnu ulogu u poboljšanju učinkovitosti i smanjenju operativnih troškova, očekuje se da će sustav automatizacije i upravljanja zgradom s omogućenom umjetnom inteligencijom biti implementiran u više od 60% komercijalnih zgrada u sljedećim godinama, osiguravajući nesmetan i učinkovit rad sustava te minimalizirajući vrijeme zastoja i troškove životnog ciklusa (77).