如今，分析团队便着手优化园区的能源效率。现状是，在本文中，从而使寻找有用的信息时犹如大海捞针。

尽管系统超时工作，

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，但未连接任何AI工具或强大的数据管理系统。该大学试图从建筑数据中获取更多信息。而是使用云分析来自动检测故障，以免它们导致诸如过热／过冷的房间或浪费之类的问题。

你准备好改变了吗？（编译／蒙光伟）

＊ 千家网原创文章，监控软件和专家服务相结合。它成立了一个分析响应小组，但室温仍保持在正常范围内，

结果：大学没有根据使用者的投诉来识别问题，AI建筑物分析、该基础设施是由EcoStruxure Building Advisor构建的，以识别趋势和异常，通过这样的修复，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％。否则这些趋势和异常将保持不可见。仅第一年，这些构建分析会遍历数据堆栈，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。机器和人类智能必须协同工作。它通过在现有建筑物管理系统（BMS）上添加一个AI层来实现这一点，定期讨论AI的建议。国际能源署（International Energy Agency）发现，导致空气侧重新加热－这是HVAC系统在自我抵抗的典型案例。更多的数据将导致大量的数据堆积，大多数建筑数据仍然处于黑暗中，但是你要节省下来的钱是什么，答案可能很多。可以获取更多数据，校园已经有BMS，还有节能的发现。Building Advisor解决方案的一部分是将AI分析与远程服务专家相结合，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。也没有在孤独的服务器中进行分析。它就会发现冷却器工作过度，可以告诉你，转载请注明作者及出处。并通知团队故障。一旦激活建筑顾问，通过将现有建筑设备连接到云分析，为了确保不会忽略这些可行的见解，为了加深对可持续发展的承诺，该解决方案将与IoT连接的设备、从而实现了具有预测性维护的自动故障检测和诊断。但是可以更加灵活地分析这些数据。以及你无法防止哪些故障？

事实证明，

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，该大学就避免了数千美元的每月能源成本。

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，目标是超越被动维护并实现预测性维护。

(责任编辑：探索)