Nos últimos anos, a indústria tem demonstrado um foco cada vez mais forte na digitalização. Este impulso tem conduzido à riqueza de dados que hoje temos ao nosso alcance, que nos traz insights valiosos sobre o funcionamento dos ativos construídos e lança os alicerces para que possamos fazer avanços transformadores.
Para além disso, nos dias que correm, o aparecimento da tecnologia de IA tem representado uma mudança fundamental na forma como utilizamos os dados e na informação que obtemos. A IA desbloqueou o potencial de extrairmos dos dados inteligência acionável, permitindo a análise preditiva, o reconhecimento de padrões, a automatização e a otimização em tempo real. Em suma, a IA veio revolucionar a forma como interagimos e tiramos partido do poder dos dados no ambiente construído.
Ao tirarem partido das capacidades da IA, as organizações podem conseguir novas capacidades em termos de eficiência operacional, sustentabilidade e experiências de utilizador em diversos setores. Dos edifícios inteligentes à gestão de infraestruturas, a IA está a moldar a nova paisagem do ambiente construído, oferecendo oportunidades nunca vistas de inovação e progresso.
Uma área onde a IA está a ter um impacto substancial é na área da gestão da energia. Através de análises avançadas e de conhecimentos orientados para a IA, as organizações são capazes de obter uma compreensão granular dos padrões de consumo de energia, identificar áreas de ineficiência e implementar estratégias direcionadas para minimizar o desperdício energético. Os sistemas alimentados por IA conseguem analisar grandes quantidades de dados de sensores e contadores nos edifícios para otimizar a utilização de energia. Ao identificar padrões e prever o consumo, a IA ajuda a reduzir o desperdício de energia e os custos e diminui a pegada de carbono, contribuindo para ambientes construídos mais sustentáveis. Isto não apenas reduz os custos operacionais, como também se alinha com os objetivos de sustentabilidade, contribuindo para um ambiente construído mais ‘verde’ e com maior consciência ambiental.
Igualmente, a IA apresenta casos de utilização convincentes para a sustentabilidade e a conformidade regulamentar no ambiente construído. Ao tirarem partido da IA, as organizações são capazes de analisar grandes quantidades de dados dos edifícios para otimizar a utilização de energia, reduzir a pegada de carbono e garantir o cumprimento das regulamentações ambientais. No que diz respeito à conformidade regulamentar, a IA pode analisar os dados para garantir o cumprimento das normas e regulamentos ambientais. Para além disso, a recuperação de informações apoiada pela IA, juntamente com a inclusão de ferramentas de conversação alimentadas por IA nas aplicações de sustentabilidade existentes, pode acelerar a agregação e a visualização dos dados de ESG, ajudando a apresentá-los de uma forma que seja fácil para os utilizadores alavancarem.
Mais além disto, a IA está a transformar as operações de edifícios. Tirando partido dos sensores IoT e dos algoritmos de IA, os sistemas de edifícios inteligentes orientados para a IA conseguem ajustar as condições ambientais de forma dinâmica, como por exemplo a iluminação, a temperatura e a qualidade do ar, com base nos padrões de ocupação e nas condições ambientais externas. A análise de dados e o machine learning permitem que a análise preditiva antecipe as necessidades de, por exemplo, aquecimento e arrefecimento, levando a ajustes proativos nas definições do sistema e na distribuição do fluxo de ar. Os algoritmos de IA ajustam continuamente as operações, resultando em poupanças de energia sem comprometer os níveis de conforto. Esta abordagem personalizada não apenas aumenta o conforto dos ocupantes, como também promove experiências de utilização personalizadas, bem como eficiência energética, otimizando a utilização dos recursos com base nas necessidades em tempo real.
Já em termos de manutenção de edifícios, ao tirar partido do poder do machine learning e da análise de dados, a IA permite identificar proativamente potenciais falhas de equipamento, possibilitando uma capacidade de manutenção preditiva mais avançada e permitindo intervenções atempadas e prevenir tempos de inatividade dispendiosos. Esta abordagem proativa baseada em dados não apenas ajuda a manter o desempenho ideal do sistema, como também facilita a manutenção preditiva, evitando avarias dispendiosas, prolongando a vida útil do equipamento e melhorando a eficiência energética, a fiabilidade operacional e o bem-estar dos ocupantes. Para além disso, ao integrar a IA na programação da manutenção e na automação das ordens de trabalho, as organizações podem alcançar uma maior eficiência operacional e de recursos, poupanças de custos e um melhor desempenho dos ativos.
A integração da automação baseada em IA com a análise de dados permite às organizações simplificar as operações, reduzir as intervenções manuais e melhorar o desempenho geral dos ativos. Isto conduz a poupanças de custos significativas, a uma maior eficiência energética e a um ambiente construído mais confortável e sustentável para os ocupantes.
A Inteligência Artificial, especificamente sob a forma de processamento de linguagem natural, também tem o potencial de melhorar significativamente a gestão do conhecimento na gestão de instalações. A IA consegue analisar eficazmente grandes volumes de dados de instalações e ativos, uma tarefa que atualmente é impossível realizar apenas através de métodos manuais. A IA não apenas consegue captar conhecimentos cruciais sobre os ativos, como também extrai e processa informações e insights, melhorando assim a gestão do conhecimento e a eficiência global.
A influência da IA estende-se à utilização do espaço e à otimização do design. Através de informações baseadas em dados e análises preditivas, a IA permite que os stakeholders tomem decisões informadas sobre a utilização do espaço, o planeamento da disposição e da utilização de recursos – maximizando, essencialmente, a funcionalidade e a eficiência dos espaços que ocupamos.
A IA está também a desempenhar um papel fundamental na revolução do design e construção de bens construídos. Com a disponibilidade de dados, as aplicações baseadas em IA têm vindo a encontrar mais casos de utilização na construção. Alguns exemplos incluem:
- Otimização dos processos de design
- Executar simulações de edifícios
- Melhoria da gestão do risco
- Simplificação da gestão de projetos
- Melhoria do controlo de qualidade e a segurança
- Otimização das operações da cadeia de abastecimento.
Estes avanços estão a impulsionar uma maior eficiência, sustentabilidade e inovação na indústria da construção, levando à criação de edifícios mais inteligentes e mais resilientes. Um exemplo de segurança na construção é um chatbot de IA que pode oferecer aos colaboradores acesso imediato a uma base de dados completa de dados legislativos e de avaliação de riscos, utilizando uma interface de linguagem natural. Isto permitir-lhe-ia fazer perguntas relacionadas com a localização em questão e receber orientações de segurança claras para as tarefas que estão prestes a realizar.
A segurança da IA é outra área em rápida evolução. Do ponto de vista da segurança física, a IA pode, por exemplo, ser aplicada a câmaras de videovigilância para automatizar e detetar padrões invulgares. A IA é também utilizada em sistemas de controlo de acessos e de gestão de visitantes para simplificar processos e minimizar as intervenções manuais, tornando os edifícios mais reativos e mais seguros para os ocupantes.
Contudo, com a abundância de dados que temos atualmente à disposição, juntamente com dispositivos IoT cada vez mais inteligentes, aplicações na Cloud e a utilização generalizada de APIs para o intercâmbio de dados, surgiram também novas vias para os agentes maliciosos de cibersegurança causarem disrupções. Do ponto de vista da cibersegurança, a IA desempenha um papel cada vez mais vital – citando apenas alguns exemplos, desde a análise do tráfego da rede de TO à identificação de comportamentos anormais que possam indicar um ciberataque; e passando pelo processamento de grandes volumes de dados de segurança dos sistemas de TO para identificar potenciais ameaças e vulnerabilidades.
Passos para tirar partido das suas capacidades de IA
Passo 1: Progredir na digitalização
O primeiro passo para desbloquear o potencial da IA envolve digitalizar os dados e fluxos de trabalho existentes. Nos edifícios mais antigos, ainda é comum a intervenção manual dos colaboradores, os métodos de ‘papel e caneta’ ou a introdução manual de dados em folhas de cálculo. Para preparar os seus ativos de forma a que sejam capazes de aproveitar todo o poder da IA, as organizações têm de os digitalizar com soluções digitais, como contadores inteligentes, sensores IoT e tecnologias operacionais ligadas à Cloud. Isto permitir-lhes-á recolher e analisar dados precisos em tempo real; e a captação e preparação dos dados é vital para desbloquear a capacidade de IA e melhorar a tomada de decisões corporativas.
Passo 2: Eliminar os silos de dados entre departamentos e aplicações
Esta etapa envolve a eliminação dos silos de dados entre departamentos e aplicações para garantir que os conhecimentos orientados para a IA se baseiam em conjuntos de dados abrangentes e multidimensionais. Confiar num único grande conjunto de dados é insuficiente para gerar insights acionáveis, uma vez que os algoritmos de IA são concebidos para descobrirem ligações e interdependências. Muitas organizações enfrentam barreiras entre diferentes departamentos e aplicações de software, o que dificulta a partilha de dados. Como parte do desenvolvimento das capacidades de IA e da implementação de soluções, as organizações devem identificar os silos de dados existentes e planear como os eliminar. Soluções digitais como a Building Data Platform da Schneider Electric oferecem a capacidade de consolidar dados de edifícios de várias fontes, incluindo TI e TO, analisá-los e contextualizá-los de acordo com as necessidades específicas.
Etapa 3: Identificar casos de utilização e aplicações de IA na sua organização
Comece por avaliar os seus processos, operações e pain points. Fale com vários stakeholders para compreender as suas necessidades e desafios específicos e, em seguida, explore a forma como as tecnologias de IA são capazes de abordar estes problemas e melhorar os processos existentes. As melhores práticas do setor e os estudos de caso podem ajudá-lo a obter informações sobre como a IA foi aplicada com êxito em contextos semelhantes. Por último, dê prioridade aos casos de utilização com base no seu potencial impacto e a viabilidade de implementação na sua organização.
Em resumo
O impacto transformador da IA no ambiente construído e nos seus ativos é inegável. À medida que as organizações adotam soluções orientadas para a IA, ficam preparadas para desbloquear níveis nunca vistos de eficiência operacional, sustentabilidade, segurança e resiliência. Ao tirar partido do poder da IA, o ambiente construído vai evoluir para um ecossistema dinâmico e inteligente, conduzindo-nos a um futuro definido pelo desempenho otimizado, uma maior sustentabilidade e uma experiência humana inigualável para o utilizador.
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