エネルギー効率の構築は増大するプレッシャーに直面している

建物の価値は、建物のエネルギー効率に大きく影響されます。 IoT の助けにより、エネルギーの最適化はエネルギー使用量を削減する最も効果的な方法の 1 つとなり、それによって資産価値が高まり、CO2 排出量が削減されます。

世界はますますスマートになっています - 車は自動運転し、ドローンはリンゴの木を栽培し、ボディセンサーは人間の健康を監視し、その他多くのスマート IoTアプリケーション。しかし、建物のエネルギー効率が注目を集めているにもかかわらず、スマート ソリューションへの適応がかなり遅れている業界の 1 つが建築部門です。これには十分な理由があります。全体として、EU の建物はエネルギー消費量の 40% を占めており、温室効果ガス排出量の 36% はまったく持続不可能です

現在、ヨーロッパの建物の 75% はエネルギー効率の悪い建物であり、2050 年までにそれらの 95% はまだ使用されていると予測されています。これはつまり、 2030 年までに排出量を 55% 削減するという EU の全体目標を達成するには、建築業界は自社の排出量を 60% 削減する必要があり、これは非常に厳しいことです。要件

ヨーロッパはエネルギー危機に直面しており、多くの電力会社は需要を満たすために化石エネルギー生産に頼っています。行動を求める声は強いですが、お金、時間、リソースには限りがあります。最も重要な問題はどこに投資するかです。

簡単に言うと、両方です!

解決済み 上記の課題に対する明らかな解決策建物の断熱性を改善し、窓を交換し、化石暖房システムをヒートポンプやソーラーパネルに置き換えることです。もちろん、これはやるべきことですが、一夜にして実現するものではありません。現在、ヨーロッパの建築ストックのエネルギー更新率は 1% であり、現在存在する世界の建築ストックのほとんどは 2050 年になっても存在することになります。建築部門が 2030 年までに炭素排出量を 60% 削減するには、ヨーロッパの建築ストックのエネルギー更新率を 2 倍にする必要がありますが、これは建築資材の調達コストと建築部門の資源の不足を考慮するとかなりの額になります。

多くの業界にとって、デジタル化は課題に対処する別の方法を提供します。建物の屋内気候、建物外部の気象状況、エネルギー消費量と暖房システムのパフォーマンスに関連するさまざまなデータを収集し、このデータを分析して視覚化することで、建物のエネルギーパフォーマンスに関する貴重な洞察が得られ、暖房および冷房システムの最適化をさらに進めることができます。建物のエネルギー消費を削減し、二酸化炭素排出量を最小限に抑えます。

このアプローチでは、建物の断熱や窓の交換ではなく、IoT と人工知能エンジンを活用して建物データを収集し、処理することで価値が生み出されます。この技術はすでに存在しており、機械的構造よりもはるかに少ない投資で済み、はるかに早く結果が得られます。しかし、同時に明確にしなければならないのは、スマート ビルディング ソリューションは、建物のエネルギー変革に代わるものではなく、補完するものであるということです!

しかし現実には、建設業界はデジタル化において少し遅れています。データの収集と視覚化は、エネルギー消費を削減するためだけでなく、どこに、そしてなぜ投資するかについての決定をサポートするためにも使用できます。現在、組織のデータの 80 ～ 90% は構造化されていません。湿度、温度、電力消費量、建物インフラストラクチャなど、エネルギー効率の最適化に必要なデータ ポイントは、多くの場合利用可能で構造化されています。

一方、スマート ビルディングにおける先駆的な取り組みの起源は 1977 年に遡ることを知っている人や覚えている人はほとんどいません。ウェスチングハウス エレクトリック社の若いエンジニア、ジェームス サザーランド氏が ECHO IV (Electronic Computing Home Operator) コンピューターを構築した年です。コントロール パネルが目覚まし時計やテレビを制御できることを証明するだけでなく、サーモスタットも遠隔制御できる - 現時点では非常に前向きです!

現在に戻って、企業のビジネス価値を振り返ってください。建物のエネルギー管理。

データに基づいたエネルギー消費量の削減により、エネルギー コストが大幅に削減されます。より大きな雑居ビルを見ると、もちろん状況にもよりますが、特に暖房システムの供給温度を下げ、より動的に適応させることによって、年間 10% ～ 15% のエネルギーコスト削減が容易に達成できます。これは古典的な簡単に実現できる成果です!

もう 1 つの重要な側面、そしておそらくより監視する価値があるのは、暖房システムの技術的故障を早期に検出することです。一般的な問題は、温度センサーまたはバルブ サーボ モーターの故障です。不必要なエネルギーコストに加えて、その後の修理や交換のコストも回避できます。リモート検出と分析により、サービス担当者によるオンサイト訪問が最小限に抑えられ、最初の訪問で問題を解決できるようになります。

不動産所有者の観点から見ると、資産価値は明らかに非常に重要です。投資ファンドは、エネルギー効率の観点から不動産ポートフォリオを最適化しています。エネルギー効率が極めて低い建物は座礁資産となるリスクがありますが、エネルギー管理と最適化への投資により資産価値を大幅に高めることができます。

ご覧のとおり、データ駆動型の建物エネルギー管理への投資は、限られた投資で短期間に大きなビジネス価値を生み出すことができます。これにより、建物のエネルギー改修の必要性がなくなるわけではありませんが、エネルギー効率を迅速に向上させることができます。収集されたデータは、投資収益率を最大化するためにどこに改修に投資すべきかについての洞察をさらに提供します。

結論と展望

James Southerland が 1977 年にホーム コンピューター ECHO IV を構築して以来、インテリジェントな建物のエネルギー管理は大きな進歩を遂げており、この建物には明らかな可能性があります。デジタル後進国からイノベーションのホットスポットへ。

仮想センサーの概念により、あらゆる場所に物理センサーを設置することなく、さまざまなソースからのデータを集約して組み合わせることができます。

物理センサーと仮想センサーからの高速データ ストリームを利用して、建物の包括的なデジタル ツインを作成することがますます現実的になってきています。デジタル ツインは、建物の物理的な構造だけでなく、アクティブな運用テクノロジーや建物の使用状況もすべて表します。エネルギー効率は、建物管理の多くの側面のうちの 1 つにすぎません。

機械学習と人工知能は、自らを制御し、新しいパターンを継続的に学習して運用を自己最適化できる、データ駆動型のスマート ビルディングの始まりです。

人工知能システムからセンサーやアクチュエーター、そして最後に重要な IoT 接続に至るまで、ビルディング オートメーションの成功には多くの要因があります。この業界の分野でも、成功の鍵はスマート ビルディングを実現するためのエコシステム内での共有価値の創造にあります。

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