エッジAIを活用してオフィスビルの適応性と効率性を向上させる方法

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パンデミック後の世界では、企業幹部の 79% がハイブリッド ワーク モデルの採用を余儀なくされ、従業員は週に数日しかオフィスに出勤できなくなりました。施設管理者は、新しい柔軟な勤務スケジュールによって生じる電力需要の変動に適応するために、ビル管理システム (BMS) をより柔軟に適応させる方法など、多くの課題に直面しています。

実際のところ、ほとんどの建物は、主に監視を目的とした BMS システムで苦労し続けており、動作状況に基づいて自動的に調整する機能は限られており、リアルタイムで調整する機能はさらに限られています。これにより、組織は未使用の領域で大量のエネルギーを浪費し、過剰な光熱費を負担することになります。これは、政府が企業に対して設定した2030年の温室効果ガス排出削減目標の達成にとっても障害となっている。幸いなことに、AI、エッジ コンピューティング、リアルタイム分析を活用した適切なソリューションは、ますます予測不可能になっている今日のオフィス スケジュールに対応して、エネルギー効率を向上させ、運用コストを削減することができます。

敏捷性に対する要求の高まり

COVID 以前は、ほとんどの大規模および多目的ビルでは、照明や HVAC などのエネルギー消費システムの BMS システムのスケジュールを毎日の作業時間に基づいて決定していました。通常、月曜日から金曜日の午前 7 時から午後 5 時までの使用を想定していたため、本質的に無駄が多かったのです。現在、従業員がさまざまなレベルの占有率でオフィスに戻る中、施設管理者はこれらの不規則なスケジュールに対応する任務を負っています。

多くの点で、職場への復帰は、公衆衛生規制によりビルの稼働率が予想どおり一貫して低く抑えられ、全従業員を自宅待機させる以外に選択肢がほとんどなかったパンデミックの最中よりも、現在ビル管理者にとってより困難になっている。現在、職場に戻る人は増えていますが、その様子は散発的で予測不可能であり、施設の従業員と BMS アーキテクチャの俊敏性に課題が生じています。

パンデミックによって引き起こされた世界的なサプライチェーンの混乱により、在庫レベルや、それに対応するために電力や HVAC を通じて維持する必要がある倉庫スペースの量が変動する可能性があるため、予測不可能な状況は倉庫のエネルギーコストにまで及び、これは企業の年間収益のほぼ 10% を占める可能性があります。こうしたサプライチェーンの混乱は一時的なものになると予想されるが、不規則な勤務時間は、ハイブリッドな勤務モデルへの恒久的な傾向の一環として、パンデミック後も「新たな常態」であり続ける可能性が高い。

エッジAIで課題に立ち向かう

このような現実にもかかわらず、今日では、観察や事前プログラミングを超える BMS 資産を備えた建物はほとんどありません。一貫性のない占有レベルを手動で管理するのは、時間がかかり、コストがかかり、環境にも悪影響を及ぼす可能性があります。組織が効率性、競争力、持続可能性を維持するには、この状況を変える必要があります。

幸いなことに、よりリアルタイムの可視性と制御性を備えて建物の状態を動的に調整できるデータ駆動型オプションが増えたおかげで、BMS の俊敏性はより容易になっています。これらのシステムは、オフィスのスケジュール、稼働率、天気予報、時間当たりのエネルギー料金、HVAC 機器の状態を追跡および調整できる高度な分析機能を提供します。これらはすべて、オーナーの運用効率と利益の向上につながります。

最も強力なシステムの一部には、AI 対応のエッジ コンピューティング、つまりエッジ AI が含まれており、データはそのデータ ソースまたはその近くで処理されます。特に、スマート ビルディングで IoT デバイスとセンサーが急増するにつれて、エッジ AI は、データの収集と、それを処理のためにオフサイトのクラウド サービスとやり取りすることに伴うコストと遅延を回避します。ビル運営者は、コストのかかる古いコンポーネントの取り外しや交換を行わずに、既存のシステムに新しいエッジ AI をインストールできるため、さらなる節約が実現します。

予測メンテナンスとその他の利点

エッジ AI を搭載したスマート BMS アーキテクチャは、エネルギー消費システムのリアルタイム管理を超えて、収益を節約する予測分析や予防保守の領域まで効率性を押し上げることができます。たとえば、高周波振動センサーからの運用データを使用して、建物の冷却に使用されるチラーの異常を検出し、分析を適用して将来の故障ポイントを予測できます。これにより、問題を積極的に解決する機会が得られ、テナントのエクスペリエンスに悪影響を与えるコストのかかる障害修理やサービスの中断を回避できます。

ユースケースが HVAC、照明、またはその他の建物システムであるかどうかにかかわらず、エッジ AI 対応の予測機能により、高価な機器の有効資産寿命を最大限に延ばすことができます。ハイブリッド作業モードでは、占有要因の変化に応じて操作の調整が頻繁に行われるため、システムの消耗が増加することを考慮すれば、これは特に当てはまります。さらに、変化する占有パターンを分析することで、計画的なメンテナンスや定期的なサービス停止を実行するための最適かつ最も混乱が少ない時間を決定するのにも役立ちます。

最後に、COVID-19 が引き続き懸念される中、エッジ AI は、マシン ビジョン、赤外線センサー、ストリーミング ビデオ分析を使用して居住者の PPE の使用状況 (マスクの着用など) を確認したり、感染の兆候となる可能性のある体温の上昇を検出したりすることで、建物の健康上の安全性を高めることもできます。これらは、COVID-19 後のリスクのある労働者の複雑な占有スケジュールに対処する施設管理者に、強化された BMS 機能がもたらす利点のほんの一部です。

要約する

パンデミック後の労働者にとってのハイブリッドな勤務スケジュールの「ニューノーマル」は、BMS 機能に待望されていた革命を推進しています。エッジ AI の力を活用したこれらのシステムは、ビル管理者に強化された可視性とリアルタイムの俊敏性を提供し、変化する状況に対応して自動調整を行い、テナントの安全性、エネルギー効率、コスト削減を改善します。