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物聯網設備如何改變樓宇自動化產業?

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2021-06-30 7862

在傳統的自動化建筑中,利用獨立的專有網絡與環境系統、簡單的設備進行通訊。透過網絡連接到控制器,并將控制器連接到傳感器和終端設備,例如用于環境控制的風扇、冷暖閥、調節閘。進階的系統可聯手建筑物的IT基礎架構,讓建物信息能與其他系統共享,或實現網絡安全。這些整合通常在建筑系統的前端,或是運作自動化網絡的上層控制器。這使得樓宇自動化網絡暴露在最底層,因為負責建物營運的專屬網絡不一定與IT層級所采用的安全性兼容。這導致許多建筑物內的系統與IT網絡分離,危及安全性。但現在,樓宇自動化設備的新趨勢驅使我們朝向另一個方向發展,越來越多傳感器、執行器和控制器在設計上具有物聯網功能。

優化設備運行數據共享,讓建筑運作更有效率

簡單來說,物聯網設備的定義就是,當設備可以利用物聯網通訊協議連接到網絡時,這設備就屬于物聯網就緒(IoT ready)設備。設備必須能安全連接,并且與標準IoT協議(如MQTT和REST API)連接。這通訊協議能確保設備可與其他IoT設備和IoT息收集器說相同的語言,表示來自設備端的息可以傳送到云端,并由息中心解讀。物聯網連接到這些息中心的目的,是為了讓設備數據得以共享,以達到更有效益的功能與有效率運行。這也提供不同營運流程的各種系統共享數據,例如物聯網連接的人員占用傳感器,可分析多棟建筑中辦公空間的利用率。

1  臺達以物聯網架構的整合式樓宇管理平臺 打造“節能+智慧”建筑

物聯網設備的定義很重要,因為連接到網絡設備可能無法傳輸能被其他設備輕易理解的息。物聯網通訊協議(如MQTT)可確保其他人可讀取設備數據。對于樓宇自動化系統(BAS)產業而言,這是革命性技術的一步,因為BAS通訊向來是由專屬的通訊傳輸主導。即使使用如BACnet的統一通訊協議,息也可在專屬封包中,拒絕讓其他系統使用這數據。

簡而言之,即便可以取得設備數據,不代表接口能讀取這些數據。如果要將某項設備視為真正的物聯網,則它必須能將其息以特定物聯網協議傳輸到云端,在某種程度上可很容易地提供給其他設備和系統。采用BACnet模式并不能保證這種數據可用性。BACnet仍然是業界最大可互操作的認證標準,它可以輕松共享IP數據,現在可采用BACnet Secure Connect確保安全共享。然而,物聯網是由更高規格要求所驅動,不需要深入到BAS控制系統的細節,只需要監測和能與其他系統AI引擎間分享數據。

樓宇控制比過去更加容易

在這定義下,具出色通信表現的設備仍有存在空間。采用API是增強功能的一種方式。API允許其他系統在不暴露該程序的原始碼的情況下,取得該程序的功能。這是系統與設備對話的方式,無需他們之間如何運作的錯綜復雜知識。例如,物聯網恒溫器可以將傳感器數據傳輸到云端,它可以傳輸溫度、濕度,或甚至是二氧化碳數值。

透過標準通訊協議,或許可將命令發送回恒溫器,例如溫度的目標設定值或是濕度和二氧化碳的閾值。利用API可同時獲取傳感器信息和控制策略,并安裝在自己的軟件中。這表示在飯店入住使用的APP也可以用來改變房間溫度的偏好設定,或是當醫院手術室已達手術所需正確環境設置時,會顯示在手術室預定系統上。

物聯網設備如何改變樓宇自動化產業?

臺達LOYTEC設備的物聯網功能可以接入幾乎所有的云端服務器,并通過手機終端APP進行數據查看與控制

這是商用樓宇自動化產業邁出的重要一步,因為從歷史上來看,很少有人可以取得控制商用空間的通道。這通道通常透過專屬前端系統管理,數據整理方式僅適用于建筑自動化專業人員和建筑運營商。

借助物聯網和API,可以更輕松地獲得樓宇控制?,F在建筑控制可以與人員占用狀況做連動,從偵測到用戶離開家到抵達辦公室,所有的數據都可在云端共享。用戶行程可以在云端的應用程序之間共享,建物能以此準備冷暖舒適環境,以及安全地取得用戶工作行程的共享連結。這都顯示了人們根據日?;顒?,無論在何時何地,對于移動性和可取得性的需求與期望。物聯網透過云數據提供了可取得性、可視化和深入分析。

提升樓宇智慧化格局指日可待

物聯網開始為樓宇智能化的格局提升到新高度,具有預測功能的系統級分析已開始成為主流。能源服務企業與提供故障檢測和診斷企業開始采用。藉由取得建物數據的AI算法,正在解決大型機構建物內復雜系統所面臨的更多難題。實際上的核心是在云端上可以取得所有數據。

人為操作無法確認或找出解決方案的問題,可以利用搜尋建物數據模式或來自多個建物數據的算法來解決。例如,每日提供建筑內發生事件和警報的可視化洞悉報告,以便管理人員可以更有效地進行管理,并且有效率的解決運維問題。這可透過分析云端大數據模式以及應用機器學習算法來辨別模式、趨勢以及預測問題,以達到確切的規劃與管理。

物聯網不再只是改變建筑網絡的施作和設備安裝方式,物聯網正在將建筑數據的可用性向下擴展到傳感器層級。這為人工智能創造機會,可以從多個建筑物,或是有一天,從數百個或數千個建筑物中獲取數據,并找出能有效率運行的機會,這是在現有的系統中看不到的。

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