Avtomatizacija zgradb naslednje generacije

Globalni trg s sistemi za avtomatizacijo zgradb (BACS) je ocenjen na približno 82 milijard ameriških dolarjev, pričakuje pa se 7,9-odstotna rast (76). Kljub tej rasti trenutna generacija sistemov za avtomatizacijo zgradb še vedno ni pripravljena na izzive in zaplete, ki se pojavijo s potrebo po optimizaciji udobja, varnosti in energetske učinkovitosti na več področjih avtomatizacije zgradb.

Trenutna generacija sistemov za avtomatizacijo zgradb je tipično konstruirana tako, da neodvisno upravlja konkretne funkcije, kot so ogrevanje, prezračevanje in klimatizacija, osvetlitev in varnost, kar povzroča razdrobljenost pri upravljanju, neudobje in neučinkovitost. Za reševanje teh težav bodo sistemi za avtomatizacijo zgradb morali upravljati hkratno optimizacijo več področij zgradbe, kar je izziv, ki mu trenutni sistemi za avtomatizacijo zgradb pogosto niso kos zaradi izoliranosti področij zgradbe. Poleg tega se z vse večjim vključevanjem naprednejših tehnologij v zgradbe povečuje tudi zapletenost centralnega upravljanja različnih sistemov, ki pogosto zahteva specializirano poznavanje vsakega podsistema. Centralizirani sistemi, ki sicer ponujajo poenoten nadzorni vmesnik, imajo pogosto težave s soočanjem s to zapletenostjo. Te omejitve poudarjajo potrebo po novi generaciji sistemov za avtomatizacijo zgradb, ki izpolnjujejo večplastne zahteve sodobnih stavb.

Sistemi za avtomatizacijo zgradb naslednje generacije bodo združevali globljo sistemsko integracijo z vse večjo decentralizacijo in robno inteligenco. Ta trend lahko razdelimo na tri med seboj povezane teme: dvojnost integracije in ločevanja, bolj ploske sistemske arhitekture in preobrazbeno vlogo umetne inteligence (AI).

V jedru tega razvoja je dvojnost integracije in ločevanja. Na eni strani imamo pritisk za poenotenje vertikal avtomatizacije zgradb, na primer ogrevanje, prezračevanje in klimatizacijo, osvetlitev in varnost, v medsebojno povezane platforme. Integrirani sistemi izboljšujejo upravljanje energije, racionalizirajo delovanje in poenostavljajo krmiljenje s centraliziranim nadzorom. Na drugi strani pa se neodvisni podsistemi vse bolj uporabljajo kot delujoče alternative za reševanje vse večje zapletenosti sistemov. Ti sistemi delujejo decentralizirano in avtonomno ter ponujajo izboljšano zanesljivost, poenostavljeno namestitev in vzdrževanje ter večjo prožnost pri nadgradnjah. Ta dvojni pristop omogoča uravnovešanje integracije in avtonomije zgradb na podlagi njihovih edinstvenih potreb.

Razvoj bolj ploskih arhitektur sistemov za avtomatizacijo zgradb na podlagi standardizirane komunikacijske tehnologije je še ena značilnost, ki zaznamuje ta trend. Tradicionalni sistemi za avtomatizacijo zgradb za obdelavo podatkov in sprejemanje odločitev uporabljajo v glavnem centralizirane sisteme. Vzpon IP kot standardnega protokola skupaj z robnim računalništvom pa to centralizirano odločanje preobraža v decentralizirano odločanje. Robno računalništvo prenaša nadzor na rob omrežja zgradbe, kar omogoča obdelavo podatkov in sprejemanje odločitev neposredno na ravni podsistema. Ta topologija ne uporablja več centralnega sistema za avtomatizacijo zgradbe, kar povečuje splošno odpornost in delovanje sistema z zmanjševanjm zapletenosti in zakasnitev. Omogoča tudi optimizacijo v realnem času in funkcije, osredotočene na uporabnika, na ravni podsistema. Na primer, podsistemi ogrevanja, prezračevanja in klimatizacije, ki delujejo z internetom stvari, lahko dinamično prilagajajo delovanje kot odziv na spremembe zasedenosti ali pogoje okolja v prostoru, s čimer se poveča učinkovitost in odpornost brez potrebe po centraliziranem odločanju v sistemu za avtomatizacijo zgradbe.

Nenazadnje pa tudi umetna inteligenca spreminja avtomatizacijo stavb, saj omogoča optimizacijo na podlagi podatkov v realnem času. Sistemi umetne inteligence analizirajo informacije, ki jih zbirajo senzorji interneta stvari, za napovedovanje in prilagajanje porabe energije ter zagotavljanje ravnovesja med udobjem prebivalcev in energetsko učinkovitostjo. Optimizacija na podlagi umetne inteligence se prilagaja spremenljivkam, kot so zasedenost, vremenske napovedi in vzorci potrebe po energiji. Ta sposobnost ne povečuje samo udobja, ampak lahko porabo energije zmanjša za približno četrtino, odvisno od kakovosti nameščenega sistema in njegovega vzdrževanja (pogosto se kakovost sistemov poslabša s trajanjem življenjske dobe zaradi malomarnega vzdrževanja). S priznanjem njihove ključne vloge pri izboljšanju učinkovitosti in zmanjšanju operativnih stroškov lahko pričakujemo, da bodo v naslednjih letih sistemi za avtomatizacijo zgradb z umetno inteligenco nameščeni v več kot 60 odstotkih poslovnih zgradb, kar bo zagotovilo nemoteno in učinkovito delovanje sistemov ter zmanjšalo izpade in stroške življenjskega cikla (77).