Três lições dos nossos projetos de IA
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Os edifícios geram cada vez mais dados. Os fluxos de energia, os dados climáticos e o estado dos equipamentos muitas vezes já estão disponíveis. Ainda assim, na prática, vemos que estes dados nem sempre permitem ter maior controlo ou melhorar o desempenho. É aqui que entra o GACS.
O GACS (Building Automation and Control Systems) é uma obrigação europeia para grandes edifícios não residenciais. O objetivo é monitorizar melhor o consumo de energia, controlar os sistemas dos edifícios de forma mais inteligente e detetar mais cedo as perdas de energia. Mas o GACS não se resume à medição. Acima de tudo, trata-se de ter informação comprovável sobre o funcionamento de um edifício. E é precisamente aí que muitas organizações enfrentam um desafio. Há muitos dados disponíveis, mas, sem análise, essa informação fica por utilizar.
Por isso, o GACS muda o foco: de recolher dados para os compreender e utilizar. Não como um encargo administrativo adicional, mas como uma oportunidade para obter um controlo duradouro sobre o consumo de energia e os sistemas dos edifícios.
Em muitos edifícios, recolhem-se dados há anos. Ainda assim, perguntas importantes continuam frequentemente sem resposta.
Porque surgem picos no consumo de energia?
Que sistemas causam esses picos?
E quando é que o comportamento se afasta do que é normal para este edifício específico?
Sem contexto, é difícil interpretar os dados. Os valores parecem oscilar, mas falta um termo de comparação.
O que é um padrão de utilização normal?
O que se deve ao edifício, ao equipamento ou ao perfil de utilização?
Por isso, a análise não começa pela otimização, mas pela compreensão do que está a observar.
No âmbito do GACS, a Data Science Lab centra-se na análise e interpretação dos dados de edifícios. Ao estruturar os dados, identificar padrões e contextualizar desvios, obtém-se informação que vai além de medições isoladas ou dashboards. Esta é a base para demonstrar a conformidade e orientar decisões.
Esta análise não é feita isoladamente.
Em conjunto com a Montreal Solutions, garantimos que os sistemas técnicos do edifício são documentados e monitorizados com rigor.
A Montreal Solutions faz um levantamento fiável e detalhado dos sistemas energéticos e equipamentos — sistema a sistema e componente a componente. Com base nisso, a Data Science Lab pode identificar relações, comparar comportamentos e detetar perdas de desempenho.
Um exemplo é identificar picos de consumo. Não se trata apenas de mostrar que ocorre um pico, mas também de perceber que instalações contribuem para ele e em que condições.
Outro exemplo é identificar instalações cujo desempenho se afasta sistematicamente do esperado, sem que isso seja imediatamente visível no consumo total de energia.
O GACS exige que seja possível apresentar provas. Isso significa que a informação obtida deve ser rastreável e explicável.
Não deve assentar em pressupostos, mas numa análise consistente ao longo do tempo. Essa análise cria um quadro de referência: o que é um funcionamento normal, o que se desvia desse padrão e onde é necessário intervir?
Assim, é possível fundamentar decisões e agir de forma direcionada, em vez de reagir a incidentes.
Isto dá tranquilidade e uma visão clara aos gestores, proprietários e entidades fiscalizadoras.
O GACS não é, por isso, apenas uma obrigação técnica ou legal. É também um quadro prático para controlar o desempenho dos edifícios. Ao colocar a análise no centro, a informação obtida torna-se o ponto de partida para melhores decisões, uma monitorização sistemática e a melhoria contínua. Assim, o GACS deixa de ser uma lista de tarefas a cumprir e passa a ser um instrumento para manter o consumo de energia e as instalações comprovadamente sob controlo.
Já dispõe de dados de edifícios, mas ainda não tem uma visão clara do consumo de energia e das instalações?
Nesse caso, a análise é muitas vezes o passo que falta. Ligue a Sebastiaan: +31642987624. Mostramos-lhe como a análise adequada permite controlar o desempenho dos edifícios e, ao mesmo tempo, cumprir as obrigações do GACS.
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