تطبيق الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأعطال وتشخيصها – نتائج التطبيق من المباني التجارية الكبيرة متعددة الاستخدامات في تورنتو كندا

في حين أثبتت تقنية الكشف عن الأعطال وتشخيصها أنها تساعد في تحديد فرص خفض الطاقة التشغيلية في المباني الكبيرة، إلا أنها تعاني أيضًا من بعض العيوب، وهي:

- معالجة قضايا الإيجابيات الكاذبة،

– غالبًا ما تتطلب منصة برامج FDD فهم لغة برمجة متطورة لإدخال قواعد الخطأ. وبالتالي، هناك اعتماد كبير على بائعي البرامج من قبل مدير الطاقة في المنشأة

– غالبًا ما يكون FDD مرتبطًا بنظام BAS والمرافق التي لا تحتوي على نظام BAS، قد لا يكون FDD قابلاً للتنفيذ بسهولة حيث تلتقط معظم منصات FDD البيانات من نظام BAS (نظام أتمتة المباني)

- في كثير من الأحيان يكون من الصعب بيع FDD للمرافق، حيث أن النظام لا يضمن عائدًا على الاستثمار.

- لا تحظى تقنية FDD بشعبية كبيرة في المرافق الصغيرة بسبب نقص المرونة.

Reipower AI عبارة عن منصة تعالج بعض الميزات المذكورة أعلاه. تستخدم العديد من خوارزميات الذكاء الاصطناعي بما في ذلك نماذج اللغة الكبيرة. يمكن استخدامها في وضع متصل بالإنترنت وكذلك في وضع غير متصل بالإنترنت. العرض التقديمي عبارة عن دراسة حالة حول كيفية تحديد Rei power AI للأخطاء والشذوذ لمرفق تجاري كبير متعدد الاستخدامات. تتم مناقشة ميزة منصة FDD القائمة على الذكاء الاصطناعي على FDD القائم على القواعد التقليدية.