BMS 解決策

すべてのフロアとビル システムを、推論できる 1 つの運用ビューに配置します。

建物、フロア、サブシステムごとにステータスを集計します。コックピットで条件を特定し、カードリストを通じてデバイスのスキルと制御されたアクションを入力します。

  • 構築コンテキスト
  • デバイスの操作
  • AI 決定
2.5D 建物、間取り図、デバイス ポイント、KPI、アラーム ストリームを備えた匿名化された BMS デモ コックピット
コックピット2.5D 建物コックピット匿名化されたデモ · BMS コックピットの空間姿勢
01
建物の運営

AI - ネイティブの建物操作

サイト、建物、フロア、サブシステム、デバイスを 1 つの資産コンテキストに配置すると、環境、エネルギー、アラーム、制御の証拠が 1 つのダッシュボード上で相互に情報を共有できるようになります。

2 つのダッシュボード モード

1 つの資産言語、2 つの操作ビュー

コックピットは、敷地とその空間姿勢を表現します。カードリストは、アイテムごとの検査、スキル分析、人間の確認が必要なRPCアクションをサポートしています。

コックピット

2.5D 建物コックピット

デバイス ポイント、KPI、アラーム ストリームを 2.5D の建物とフロア プランに重ねて、建物からフロア、そしてサブシステムへと移動します。

2.5D 建物、間取り図、デバイス ポイント、KPI、アラーム ストリームを備えた匿名化された BMS デモ コックピット
コックピット匿名化されたデモ · BMS コックピットの空間姿勢
  1. 01 · 空間的コンテキスト

    2.5D フロア プランでシステムとデバイスを見つけます。

  2. 02 · 操作信号

    環境、エネルギー、設備の KPI をまとめて読み取ります。

  3. 03 · アラームトレース

    建物アラートから影響を受けるフロアとサブシステムに移動します。

カードリスト

機器の状態と検査リスト

建物、フロア、サブシステムごとにデバイスをフィルタリングします。 4 つのデータ状態をすべて読み取ります。次に、デバイスのスキルを開くか、オペレーターの確認が必要な RPC を準備します。

建物とフロアのフィルタ、4 つの状態、スキルと RPC エントリを含む匿名化された BMS デバイス リスト
カードリスト匿名化されたデモ · BMS カードリスト操作ビュー
  1. 01 · スコープフィルター

    建物、フロア、サブシステム、および機器のタイプでフィルタリングします。

  2. 02 · 4 つのデータ状態

    LIVE、STALE、OFFLINE、および PLANNED の機器を分離します。

  3. 03 · スキル+RPC

    デバイススキルを開くか、人間が確認したRPCを準備します。

資産の集約

デバイスを判断する前に建物を集計する

位置関係により、散在するポイントがフロアとサブシステムのメトリックに整理されます。オペレーターは敷地全体を確認し、すべての信号を証拠のデバイスまで遡ることができます。

ACCESS

オンラインとアクセス率

オンライン、接続されている、および到達不能なディストリビューションを建物、フロア、サブシステムごとに比較します。

ENV

環境

空間およびデバイスのトレーサビリティを維持しながら、温度、湿度、空気質を集約します。

ALARM

警報姿勢

アクティブなアラームと傾向を優先度、場所、デバイス タイプ別に要約します。

ENERGY

エネルギーとトレンド

メーター、荷重、履歴を、見直しが必要な表面の変化に関連付けます。

ライブ

有効なデータが現在の間隔で到着し、ライブ集計に寄与する可能性があります。

古くなった

最新値は表示されますが、その鮮度は予想される間隔を超えています。

オフライン

デバイスに到達できないため、診断にはネットワーク、電力、空間コンテキストが必要です。

計画済み

デバイスは資産構造の一部であり、インストール、接続、または試運転を行います。

デバイススキル

すべてのデバイス クラスの再利用可能な分析とアクション セマンティクス

各スキルはモデル フィールド、位置関係、履歴を読み取り、その結果を解析します。どの制御パスでも人間による確認ステップが維持されます。

温湿度センサー

空間環境評価

現在値、傾向、同じフロアの比較点を関連付け、局所的な変化を説明します。

  • 傾向を調べる
  • 同じフロアのポイントを比較する
下水井戸レベル装置

水位と排水の分析

レベルの変化をポンプおよびバルブの動作記録と関連付けて、現場チェックの推奨事項を作成します。

  • レベルの傾向を確認する
  • ポンプとバルブの状態を確認する
照明とバルブ

回路状態と管理された制御

回路、バルブ位置、スペース要件を確認してください。制御に関する推奨事項は、オペレーターの確認後にのみ実行されます。

  • 回路状態の読み取り
  • 保留中のRPCを準備します
メーターとリークデバイス

エネルギーと漏れの証拠

負荷傾向、面積消費量、リーク状態を関連付けて、確認が必要な異常に優先順位を付けます。

  • エネルギートレンドを比較する
  • 影響を受けた領域を特定する
ドアセンサーと空気質センサー

在室状況と空気環境

ドア状態、空気質、換気状況を組み合わせて空間の変化を説明します。

  • ドアの状態を関連付ける
  • 空気質の傾向を調査する
AI 意思決定サポート

ポイントアラームを証拠のある対応オプションに変える

AI は、デバイス、場所、傾向、リンクされた状態をレビュー可能な推奨事項に組み合わせます。フィールドを制御するためにオペレーターをバイパスすることはありません。

匿名化された BMS AI 決定パネルには証拠、影響を受ける範囲、提案されたアクション、人間による確認が表示されます
AI 意思決定サポート匿名化されたデモ · AI の決定証拠と確認
P1

水位の上昇と停止中のポンプやバルブを相関させる

  1. 01異常検知

    排水ポンプまたはバルブに一致するアクション記録がない間、水位は上昇し続けます。

  2. 02対象範囲

    廃水サブシステム → レベル装置 → ポンプとバルブ

  3. 03AI 提案

    現場での確認を推奨し、制御されたポンプまたはバルブを準備してください RPC。

  4. 04人による確認

    オペレータは安全条件、影響範囲、対象機器を確認します。

  5. 05実行

    確認後、制御タスクまたはフィールド作業指示を作成し、操作記録を保存します。

1 つの共有プラットフォーム

接続から分析、アクションまで構築セマンティクスを実行

LoRaWAN および EdgeBus のデバイス モデル、フロア アセット、スキル、制御されたアクションへの接続から、すべての段階で建物とサブシステムのコンテキストを保持します。

  1. ACCESSLoRaWAN および EdgeBus アクセス
  2. MODELJS モノのモデルとデバイス テンプレート
  3. ASSETTKL アセットアグリゲーション
  4. ACTIONアラーム、トリガー、および RPC
  5. DASHBOARDコックピット、カードリスト、AI の意思決定サポート

1 つの建物、1 つの資産階層、そして最も重要なシステムから始めます。

環境、エネルギー、HVAC、安全、ユーティリティのデバイスを接続し、可視化からスキルや人間による操作の確認まで拡張します。