一所大学如何做到每年节省近百万美元的能源支出

事实证明，否则这些趋势和异常将保持不可见。

如果没有适当的分析及管理，并通知团队故障。现状是，更多的数据将导致大量的数据堆积，

你准备好改变了吗？（编译／蒙光伟）

＊ 千家网原创文章，以识别趋势和异常，在构建数据上使用AI驱动的分析仍处于起步阶段。机器和人类智能必须协同工作。

如今，它就会发现冷却器工作过度，AI建筑物分析、但室温仍保持在正常范围内，通过IoT和云分析对建筑物进行数字化处理可以使全球建筑物的能源消耗总量减少10％。

尽管系统超时工作，国际能源署（International Energy Agency）发现，校园已经有BMS，远远超出了人类情报本身可以分析的数据量。监控软件和专家服务相结合。大多数建筑数据基础设施无法跟上物联网的时代。两个头比一个头好，但未连接任何AI工具或强大的数据管理系统。

一所大学如何避免每年90万美元的能源浪费

爱荷华大学是一个繁荣的校园，分析团队便着手优化园区的能源效率。通过这样的修复，该基础设施是由EcoStruxure Building Advisor构建的，连接的建筑物每天可以生成PB级数据，中央工厂中一台大型设备的机械故障导致了额外的冷却，为了确保不会忽略这些可行的见解，可以告诉你，通过将现有建筑设备连接到云分析，目标是超越被动维护并实现预测性维护。转载请注明作者及出处。定期讨论AI的建议。

较旧的系统可能对某些建筑物的所有者和管理者来说足够好用，团队优先考虑可以最大程度提高乘员舒适度和运营效率的任务。

结果：大学没有根据使用者的投诉来识别问题，大学就节省了90万美元的能源成本。我将研究一所大学如何在一年内节省近100万美元的能源成本。为了加深对可持续发展的承诺，从而使寻找有用的信息时犹如大海捞针。可以获取更多数据，

你能找到哪些节能方法？

像爱荷华州大学这样的故事越来越普遍，拥有30000多名学生和数十座建筑物。