Τα συστήματα κτιριακού αυτοματισμού επόμενης γενιάς θα συνδυάζουν βαθύτερη ολοκλήρωση συστήματος με αυξημένη αποκέντρωση και νοημοσύνη άκρης. Η τάση μπορεί να χωριστεί σε τρία διασυνδεδεμένα θέματα: τη δυαδικότητα της ολοκλήρωσης και του διαχωρισμού, τις πιο επίπεδες αρχιτεκτονικές συστήματος και τον μετασχηματιστικό ρόλο της τεχνητής νοημοσύνης (TN).
Η δυαδικότητα της ολοκλήρωσης και του διαχωρισμού βρίσκεται στο επίκεντρο αυτής της εξέλιξης. Από τη μία πλευρά, υπάρχει μια ώθηση για την ενοποίηση των καθέτων του κτιριακού αυτοματισμού, όπως η θέρμανση, ο αερισμός και ο κλιματισμός, ο φωτισμός και η ασφάλεια, σε διασυνδεδεμένες πλατφόρμες. Τα ολοκληρωμένα συστήματα βελτιώνουν τη διαχείριση της ενέργειας, βελτιστοποιούν τις λειτουργίες και απλοποιούν την παρακολούθηση μέσω κεντρικού ελέγχου. Από την άλλη πλευρά, τα ανεξάρτητα υποσυστήματα αναδύονται ως βιώσιμη εναλλακτική λύση για την αντιμετώπιση της αυξανόμενης πολυπλοκότητας των συστημάτων. Αυτά τα συστήματα λειτουργούν αποκεντρωμένα και αυτόνομα, προσφέροντας βελτιωμένη αξιοπιστία, απλοποιημένη εγκατάσταση και συντήρηση και αυξημένη ευελιξία για αναβαθμίσεις. Αυτή η διπλή προσέγγιση επιτρέπει στα κτίρια να εξισορροπούν την ολοκλήρωση με την αυτονομία με βάση τις μοναδικές απαιτήσεις τους.
Η ανάπτυξη πιο επίπεδων αρχιτεκτονικών κτιριακού αυτοματισμού με βάση βελτιωμένη τυποποιημένη τεχνολογία επικοινωνίας είναι ένα άλλο χαρακτηριστικό της τάσης αυτής. Ο παραδοσιακός κτιριακός αυτοματισμός βασίζεται σε μεγάλο βαθμό σε κεντρικά συστήματα για την επεξεργασία δεδομένων και τη λήψη αποφάσεων. Η άνοδος του IP ως πρότυπο πρωτόκολλο σε συνδυασμό με την υπολογιστική άκρων, μετατρέπουν αυτήν την κεντρική λήψη αποφάσεων σε αποκεντρωμένη λήψη αποφάσεων. Η υπολογιστική άκρων ωθεί τη νοημοσύνη στην άκρη του δικτύου του κτιρίου, επιτρέποντας την επεξεργασία δεδομένων και τη λήψη αποφάσεων απευθείας σε επίπεδο υποσυστημάτων. Αυτή η τοπολογία δεν βασίζεται πια σε έναν κεντρικό κτιριακό αυτοματισμό, γεγονός που αυξάνει τη συνολική ανθεκτικότητα και τις επιδόσεις του συστήματος μειώνοντας τις επιπλοκές και τις καθυστερήσεις. Επιτρέπει τη βελτιστοποίηση σε πραγματικό χρόνο και χρηστοκεντρικές λειτουργίες σε επίπεδο υποσυστημάτων. Για παράδειγμα, τα υποσυστήματα θέρμανσης, αερισμού και κλιματισμού με δυνατότητα IoT μπορούν να προσαρμόσουν δυναμικά την απόδοση σε απόκριση των αλλαγών στην πληρότητα ή τις συνθήκες περιβάλλοντος ενός δωματίου, βελτιώνοντας την αποδοτικότητα και την ανθεκτικότητα χωρίς την ανάγκη για κεντρική λήψη αποφάσεων κτιριακού αυτοματισμού.
Τέλος, η τεχνητή νοημοσύνη μετασχηματίζει τον κτιριακό αυτοματισμό, επιτρέποντας τη βασιζόμενη σε δεδομένα βελτιστοποίηση σε πραγματικό χρόνο. Τα συστήματα ΤΝ αναλύουν τις πληροφορίες που συλλέγονται από τους αισθητήρες IoT για να προβλέπουν και να προσαρμόζουν τη χρήση ενέργειας, εξασφαλίζοντας ισορροπία ανάμεσα στην άνεση των ενοίκων και την ενεργειακή αποδοτικότητα. Η βελτιστοποίηση που βασίζεται στην ΤΝ προσαρμόζεται σε μεταβλητές όπως η πληρότητα, οι προβλέψεις καιρού και τα μοντέλα ενεργειακής ζήτησης. Αυτή η δυνατότητα όχι μόνο ενισχύει την άνεση αλλά μπορεί επίσης να μειώσει την κατανάλωση ενέργειας κατά περίπου ένα τέταρτο ανάλογα με την ποιότητα του εγκατεστημένου συστήματος και τη συντήρησή του (συχνά, η ποιότητα των συστημάτων επιδεινώνεται κατά τη διάρκεια ζωής τους λόγω απρόσεκτων δραστηριοτήτων συντήρησης). Αναγνωρίζοντας τον κρίσιμο ρόλο της στη βελτίωση της αποδοτικότητας και στη μείωση του λειτουργικού κόστους, αναμένεται ότι τα συστήματα κτιριακού αυτοματισμού με δυνατότητα ΤΝ θα εφαρμοστούν σε πάνω από το 60% των εμπορικών κτιρίων τα επόμενα χρόνια, διασφαλίζοντας ότι τα συστήματα λειτουργούν ομαλά και αποδοτικά και ελαχιστοποιούν το κόστος διακοπής λειτουργίας και κύκλου ζωής (77).
