Därför ska du använda standarder för datataggning i smarta byggnader

Att skapa standardiserade sätt att beskriva olika system och komponenter i en byggnad och hur de är kopplade till varandra gör det smidigare att integrera ny teknik. Och detta är mer värdefullt än någonsin tidigare.
  • Silje Moan

    Marketing

publicerad

uppdaterad

Därför ska du använda standarder för datataggning i smarta byggnader

Vad är interoperabilitet?

Med interoperabilitet avses olika datoriserade produkters eller systems grundläggande förmåga att enkelt ansluta till och utbyta information med varandra, antingen genom konfiguration eller åtkomst, utan begränsningar.

Smarta byggnader behöver kommunikation, och standarder för datataggning med öppen källkod gör denna kommunikation sömlös. Detta säkerställer komponenternas interoperabilitet, oavsett vem som har utvecklat programvaran eller tillverkat enheterna.

Varför smarta byggnader behöver standarder för datataggning

Den ökade användningen av smart teknik i byggda miljöer (så kallad proptech) skapar stora mängder data. För att dessa data ska vara användbara måste de vara tillgängliga för alla sammankopplade system och enheter i en byggnad. Detta är möjligt genom att man standardiserar byggnadskomponenternas märkning med en gemensam vokabulär. 

Fördelar med standardiserad datataggning

Standarder för datataggning gör att data flödar snabbare och effektivare, från sina källor till styrenheter och mellan sammankopplad utrustning. Standardiserad taggning och öppen källkod möjliggör bättre samordning mellan undersystem och externa datakällor samtidigt som dataflödet förenklas. 

Genom att standardisera semantiska datamodeller och webbtjänster blir det mycket lättare att få ut något av de data som genereras av våra smarta enheter.

Här är de främsta anledningarna till att börja använda standarder för taggning i smarta byggnader:

Bättre datakvalitet

Standarder för datataggning säkerställer att dina data märks och kategoriseras korrekt och konsekvent. Minska förekomsten av fel och inkonsekvenser som kan uppstå vid manuell datamärkning. Bättre datakvalitet kan bland annat:

  • Hjälpa till att definiera mängden data som krävs för att förbereda nya datakällor
  • Göra det mer effektivt att hitta data, så att de är lättåtkomliga när det behövs
  • Filtrera bort oanvändbara data eller flagga data av dålig kvalitet för att underlätta bättre beslutsfattande, även när du använder maskininlärningsalgoritmer
  • Förbättra kvaliteten på insamlade stordata och göra det lättare för experter inom fastighetsautomation att använda ostrukturerade och delvis strukturerade stordata.

Förbättrad interoperabilitet

Öka skalbarheten genom att effektivisera integreringen av ny programvara eller nya enheter. Data kan delas och analyseras mellan olika system och applikationer, och smarta fastighetssystem kan kommunicera mer effektivt med varandra.

Bättre analyser

Hjälp fastighetsförvaltare att förstå klassificeringar och kopplingar mellan olika typer av fastighetsutrustning. Korrekt och konsekvent datamärkning möjliggör effektivare dataanalys och hjälper oss att få information om energianvändning, beläggningsmönster och andra viktiga mätvärden. 

Enklare automation

Genom att göra det möjligt för smarta fastighetssystem att automatiskt känna igen och reagera på olika typer av data kan vi få en högre automationsgrad och bättre effektivitet i fastighetsdriften.

Bättre feldetektering och underhåll

Förbättra fastigheters funktioner för feldetektering och diagnostik avsevärt. Märkning och kategorisering av data från olika system gör det enklare att identifiera och diagnostisera systemfel eller störningar i den dagliga driften. 

Det gör det också möjligt att implementera avancerade analyser (Energinet) och maskininlärningsalgoritmer (Edge AI) för att upptäcka mönster och avvikelser i data. Tidig identifiering av utrustningsfel, förebyggande underhåll och proaktiva lösningar på problem ger bättre systemtillförlitlighet, färre driftavbrott och optimerade underhållsscheman.

Framtidssäkring

Genom att följa standarder för datataggning säkerställer vi att vi bygger smarta fastighetssystem med ett gemensamt ramverk. Att integrera nya enheter och system blir enklare och framtidssäkrar i stort byggnadens tekniska infrastruktur. Det gör att den kan anpassas och utvecklas när ny teknik dyker upp.

Potentiella hinder

Att implementera standarder för datataggning i smarta byggnader kan vara komplicerat och tidskrävande, vilket kräver betydande resurser och eftermontering. Hur utbredd användningen är i branschen och vilken support som finns, löpande underhåll och uppdateringar, utbildningskrav och skalbarhet är potentiella utmaningar att ha i åtanke. Noggrann planering och utvärdering av resurser och branschstöd är nödvändigt för ett framgångsrikt genomförande.


Vilka standarder med öppen källkod finns det för fastighetsautomation och IoT i dag?

BACnet

BACnet är ett protokoll med öppen standard för fastighetsautomation och styrnätverk som har funnits sedan slutet av 80-talet. Även om det främst är ett kommunikationsprotokoll innehåller det också en standardiserad datamodell. Denna datamodell kan representera olika byggnadssystem, såsom luftkonditionering, belysning, åtkomstkontroll etc. BACnet möjliggör interoperabilitet och integration mellan olika system och enheter för fastighetsautomation. 1995 certifierades BACnet enligt standarden ASHRAE/ANSI 135 och 2003 enligt standarden ISO 16484-5.

Project Haystack

Project Haystack syftar till att standardisera hur semantisk taggning och datamodellering används i smarta byggnader för olika tillämpningar, bland annat luftkonditionering, energihantering, belysning, solskydd, mätning, branddetektering, säkerhet, åtkomstkontroll, kameraövervakning, upptäckt av vattenläckor, lokalplanering, hantering av tillgångar etc. Projektet förvaltas med Academic Free License 3.0. 

Brick Schema

Brick Schema är en omfattande uppsättning taggar och förhållanden som beskriver olika byggnadselement. Dessa element innefattar rum, luftkonditioneringssystem och sensorer. Brick är kostnadsfritt och har öppen källkod med BSD-licensen 3-Clause.

Andra initiativ med öppen källkod värda att nämna är Sedona Framework, ett plattformsoberoende programvaruramverk för kommunikation mellan enheter i fastighetsautomationssystem, och HyperCat, främst fokuserat på IoT i allmänhet. Det kan dock även tillämpas på smarta byggnader.


Hur använder Kiona standarder för taggning?

Vårt system för fastighetsintegration, Web Port, använder anpassningsbara taggningsstandarder för att kunna utföra en rad olika automatiserade anslutningar.

Med sömlös integration och automation i smarta byggnader kan systemintegratörer definiera och konfigurera sina taggar och datamodeller. Web Ports taggningssystem är flexibelt. Det gör det möjligt för användarna att skapa ett gemensamt språk för sin fastighet och utrustning. På så sätt blir det enklare att ansluta och utbyta data mellan olika system. 

Förutom anpassningsbar taggning erbjuder Web Port ett visuellt programmeringsgränssnitt som heter Blockly. Med det här gränssnittet kan användarna skapa anpassad automationslogik och anpassade arbetsflöden genom att visuellt koppla samman kodblock. Blockly gör att användarna kan använda standarder för datataggning för att definiera utlösare, villkor och åtgärder. Detta gör att användarna kan skräddarsy automationsscenarier utifrån sina specifika behov.