越来越多的供应商正在采用人工智能和机器学习，以改善在建筑物出现问题之前发现问题这一古老的挑战。
预测性维护仅仅意味着以数字方式识别性能和健康问题，即退化的早期迹象导致效率低下并导致故障，利用机器学习和人工智能技术来实现这一目标。
建筑物和工厂中性能不佳的厂房和设备可能会在开始时使用过多的能源，如果不及时维护，最终会导致故障。因此，通过像我们这样的智能技术来提醒这些问题，不仅可以节省能源成本，还可以减少所需的能源，减少过程中的碳排放。预测性维护还可以减少建筑的停工时间，在业主和占用者的维修成本变得昂贵之前，问题就已经解决了。
人工智能和机器学习算法处理来自嵌入到设备中的现有物联网传感器的数据。这些物联网设备通常会测量流量、能源和公用事业消耗、工厂的振动和温度。其中一些数据点可能已经在建筑管理系统中可用，但业主和使用者可能需要安装额外的物联网传感器来丰富他们的见解。
房地产团队需要多少技术专业知识
将硬数据转化为可以理解的、可操作的见解，从而对建筑的性能和碳排放产生积极影响，这是成功的关键。我们以及该领域其他以技术为主导的变革者的目标是，推出一种现有工程团队可以无缝采用的解决方案。
是否有遭受网络攻击或资料隐私事件的风险
安全性是商业和工业地产业主的重中之重，新兴的可持续性技术解决方案需要拥有世界一流的系统和基础设施，如AWS，以确保运营安全。此外，在没有人工干预的情况下，技术不能对BMS进行读写。
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