Traditionelle Gebäudemanagementsysteme
Herkömmliche Gebäudemanagementsysteme, die seit Jahrzehnten das Rückgrat der Gebäudesteuerung bilden, stützen sich auf voreingestellte Regeln und Zeitpläne, um Heizung, Belüftung, Klimatisierung (HVAC), Beleuchtung und andere Gebäudedienste zu regulieren. Die Wartungsprogramme sind kalenderbasiert und reaktiv. Herkömmliche Gebäudemanagementsysteme sind auch stark von menschlichen Eingriffen abhängig, bei denen die Bediener die Einstellungen manuell anpassen. Entscheidungen über Energiequellen werden in der Regel lange vor der Energielieferung getroffen.
Diese traditionellen BMS sind zwar bis zu einem gewissen Grad effektiv, können sich aber nur begrenzt an die dynamischen Bedingungen anpassen, die den Energiebedarf der Gebäude beeinflussen. Die Gebäude werden je nach Tag, Uhrzeit und Belegungsgrad unterschiedlich genutzt, während die Energiequellen und -preise in ständigem Wandel begriffen sind. Wenn ein herkömmliches Gebäudemanagementsystem nicht auf diese sich ändernden Bedingungen reagiert, kann dies dazu führen, dass Gebäudeeigentümer höhere Energiekosten zahlen und möglicherweise einen größeren CO2-Fußabdruck erzeugen.
KI-gestützte Gebäudemanagementsysteme
Im Gegensatz dazu sind KI-gestützte Gebäudemanagementsysteme "selbststeuernd". Sie nutzen die Fähigkeiten von Algorithmen des maschinellen Lernens und der Datenanalyse, um den Gebäudebetrieb zu optimieren, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist. Diese Systeme lernen kontinuierlich, passen sich an und verbessern ihre Effizienz im Laufe der Zeit, wodurch sie einen dynamischeren und reaktionsfähigeren Ansatz für das Gebäudemanagement bieten. Wichtig ist, dass sie auch auf Änderungen der Energiepreise und -quellen reagieren können, um sicherzustellen, dass Ihr Gebäude von den kosteneffizientesten und nachhaltigsten verfügbaren Energieversorgern betrieben wird.