Nhưng ngoài văn bản, mã, hình ảnh và video, các nguyên tắc máy học (ML) dựa trên dữ liệu tương tự hỗ trợ GenAI, khi áp dụng để xây dựng dữ liệu IoT và tỷ lệ sử dụng phòng, có thể giúp các tổ chức tối ưu hóa sức khỏe và năng suất ở mọi nơi làm việc, từ văn phòng truyền thống cài đặt cho các phòng cấp cứu của bệnh viện cho đến chuỗi cung ứng cung cấp năng lượng cho sàn sản xuất.
Thông tin chi tiết về dữ liệu mới
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) làm nền tảng cho các dịch vụ GenAI sàng lọc hàng nghìn tỷ điểm dữ liệu để khám phá những hiểu biết mới và đưa ra các đề xuất đổi mới. Hầu hết các tổ chức đều đã có một lượng dữ liệu tòa nhà tương tự được tạo ra bởi các cảm biến IoT hiện được nhúng trong bộ điều khiển ánh sáng, bộ điều nhiệt và cảm biến trên bàn, liên tục thu thập thông tin về cách sử dụng không gian. Công ty nghiên cứu Memoori dự báo số lượng thiết bị IoT được sử dụng trong các tòa nhà thông minh thương mại sẽ tăng trưởng với tốc độ CAGR 13,7% cho đến năm 2028, đạt ước tính 3,25 tỷ thiết bị.
Tuy nhiên, thông tin tòa nhà phong phú này thường chỉ được sử dụng để phát hiện và ứng phó với các sự cố cơ học chứ không nhằm cải thiện năng suất của công việc diễn ra bên trong. Các mô hình phân tích AI và ML được cung cấp dữ liệu IoT có thể trao quyền cho người quản lý cơ sở sử dụng không gian hiệu quả hơn và tạo ra trải nghiệm thú vị, hiệu quả hơn cho những người trong đó.
Ứng dụng AI trong thế giới thực trong môi trường xây dựng
Đã có một cơ hội to lớn để khai thác dữ liệu tòa nhà thông minh; theo một số ước tính, có tới 90% trong số đó không bao giờ được sử dụng. Điều này có thể thay đổi khi AI và học máy được áp dụng cho các ứng dụng như hệ thống định vị thời gian thực (RTLS), sử dụng dữ liệu cảm biến để định vị con người và thiết bị cũng như theo dõi cách họ di chuyển trong nơi làm việc. RTLS được hỗ trợ bởi ML có thể kết hợp dữ liệu cảm biến với các phân tích nâng cao để nâng cao vô số quy trình trong các ngành, nâng năng suất lên tầm cao mới.
Dưới đây là bốn ứng dụng tiềm năng.
Chăm sóc sức khỏe
Trong môi trường chăm sóc sức khỏe tại nơi làm việc quan trọng, nơi việc truy cập nhanh vào tài nguyên thường là vấn đề sống còn, dữ liệu thời gian thực từ cảm biến và thẻ theo dõi được trang bị Bluetooth có thể tối ưu hóa việc phân bổ phòng và thiết bị. Việc triển khai hệ thống theo dõi thời gian thực cho cả thiết bị và nhân viên có thể cải thiện đáng kể việc chăm sóc bệnh nhân, giảm thiểu thời gian chờ đợi và nâng cao hiệu quả của bệnh viện cũng như trải nghiệm của bệnh nhân.
Chuỗi cung ứng
Trong các ứng dụng kho bãi, hậu cần toàn cầu và chuỗi cung ứng, một công nghệ tương tự có thể được sử dụng để theo dõi vị trí của thiết bị được sử dụng để vận hành dây chuyền lắp ráp và thực hiện vô số chức năng khác. Ví dụ: một giờ ngừng hoạt động tại các cơ sở sản xuất ô tô tiêu tốn hơn 1,3 triệu USD, nhấn mạnh lợi ích của việc sử dụng dữ liệu tòa nhà thông minh và AI để quản lý mức tồn kho một cách linh hoạt, dự đoán nhu cầu tăng cao và tối ưu hóa các tuyến đường.
Tiện nghi nơi làm việc
Dữ liệu tòa nhà thông minh và công nghệ AI có thể được sử dụng để tạo ra môi trường làm việc thoải mái hơn, giúp tăng năng suất và giữ chân nhân viên. Những tài nguyên này cũng có thể được khai thác để đáp ứng sở thích cá nhân của nhân viên, thu hẹp khoảng cách giữa công việc từ xa và tại văn phòng. Ví dụ, hệ thống kiểm soát khí hậu thông minh học hỏi từ sở thích của người sử dụng, tạo ra môi trường làm việc dễ thích ứng, thoải mái và hiệu quả hơn, vượt trội hơn so với các hệ thống năng lượng tĩnh truyền thống kém hiệu quả.
Hiệu quả cơ sở vật chất
Hệ thống quản lý tòa nhà thông minh trong không gian công cộng nâng cao hiệu quả làm sạch thông qua dữ liệu cảm biến, phân tích và ML. Các thuật toán được áp dụng cho mạng cảm biến thông minh có thể cung cấp cái nhìn sâu sắc về mô hình sử dụng, cho phép người quản lý cơ sở lên kế hoạch tốt hơn về lịch dọn dẹp cho các khu vực có lượng người qua lại cao như phòng vệ sinh. Điều này không chỉ mang lại trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng mà còn tránh lãng phí tài nguyên—dù là vật liệu làm sạch hay thời gian của công nhân.
Tạo nơi làm việc hiệu quả hơn
Khi bắt đầu với các giải pháp IoT xây dựng được tăng cường AI và ML, các phương pháp hay nhất sẽ giúp hình thành kế hoạch năng suất làm việc tối ưu.
- Triển khai chiến lược: Xác định rõ ràng các trường hợp sử dụng và mục tiêu, chẳng hạn như nâng cao năng suất tài nguyên hoặc cải thiện hiệu quả không gian, để đảm bảo rằng các khoản đầu tư vào AI, ML và IoT phù hợp với các ưu tiên kinh doanh.
- Bảo mật dữ liệu: Duy trì tuân thủ chặt chẽ các quy định về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm của tòa nhà khỏi bị vi phạm hoặc mất dữ liệu hoặc rò rỉ dữ liệu của nhân viên.
- Cách tiếp cận hợp tác: Xây dựng mối quan hệ hợp tác giữa các bộ phận giữa nhóm Cơ sở vật chất và các nhóm khác, bao gồm Mua hàng, Vận hành và Nhân sự, để cung cấp đầy đủ thông tin về các giải pháp IoT dựa trên AI và ML toàn diện.
- Đào tạo: Đầu tư vào các chương trình đào tạo để giúp doanh nghiệp hiểu và sử dụng những hiểu biết sâu sắc mà các giải pháp IoT nâng cao tạo ra.
- Đổi mới có thể mở rộng: Chọn các giải pháp IoT dựa trên AI và ML có thể phát triển cùng với doanh nghiệp của bạn, đánh giá tác động của chúng và điều chỉnh khi cần.
Đầu tư chứng minh tương lai vào AI và ML
Việc bảo vệ tòa nhà thông minh trong tương lai không chỉ dừng lại ở việc triển khai công nghệ quản lý tòa nhà thông minh dựa trên IoT; nó đòi hỏi phải chuẩn bị cho lực lượng lao động sử dụng những công cụ này để thúc đẩy đổi mới. Điều này có thể được thực hiện bằng cách:
- Áp dụng phương pháp học hỏi liên tục: Hệ thống AI và ML cải thiện theo thời gian khi khối lượng dữ liệu sản xuất tăng lên và các thuật toán được nâng cao. Khuyến khích văn hóa đổi mới, trong đó phản hồi của nhân viên được tích cực tìm kiếm, có thể giúp cải tiến các hệ thống này.
- Khám phá các công nghệ mới nổi: Theo kịp sự phát triển của công nghệ AI, ML và IoT có thể nâng cao hơn nữa hiệu quả tại nơi làm việc và năng suất của nhân viên.
Làm cho công việc hiệu quả hơn
Việc áp dụng AI và học máy vào kho dữ liệu phong phú của tòa nhà thông minh đang cách mạng hóa năng suất. Thông qua phân tích dữ liệu dựa trên AI và ML, thiết bị IoT và thông tin chi tiết về cảm biến, doanh nghiệp có thể tạo ra các môi trường thích ứng hơn nhằm hợp lý hóa hoạt động và nâng cao năng suất của con người và không gian.
Khi các tổ chức áp dụng những công nghệ này, việc tập trung vào đổi mới, bảo mật, cộng tác, giáo dục và khả năng mở rộng là rất quan trọng. Việc chủ động lập kế hoạch thay đổi sẽ bảo vệ các khoản đầu tư hiện có và thúc đẩy cuộc cách mạng năng suất đang diễn ra.
Casti Hub dịch
Nguồn: Forbes