MAIN AI

Management | Visual Monitoring | Machine Learning

WAS MAIN AI besteht aus 3 Komponenten, MAIN AI Tech Interface unterstützt Menschen in der technischen Gebäudeverwaltung, bietet eine Übersicht über gebäuderelevante Daten sowie eine individuelle Gebäudekonfiguration, zudem können Machine Learning Modelle für die Gebäudeautomation entwickelt und optimiert werden. MAIN AI Room Interface der Raumnutzer wird aktiv zur energieeffizienten Nutzung des Raumes miteinbezogen. MAIN AI Model Generator Machine Learning Modell Templates für Zeitreihenvorhersagen ohne Programmierkenntnisse Schritt für Schritt und nach Nutzerwünschen erstellen.

WARUM Gebäudeautomations-Systeme mit Machine Learning sind oft nicht verständlich für Personal im Gebäudemanagement. Der konventionelle Weg ein Machine Learning Modell zu erstellen, besteht darin über einen Editor einen Programmcode zu schreiben. Das Programm lädt zu Beginn einen Datensatz, dieser Datensatz wird aufbereitet und dem zuvor parametrierten Modell bereitstellt. Das Modell wird dann trainiert, nach dem Training wird die Vorhersage des Models bewertet und gegebenenfalls mit einer anderen Parametrierung so oft wiederholt, bis das Machine Learning Modell eine zutreffende Vorhersage trifft. Solch ein Prozess fordert gute Kenntnisse in der Programmierung, Zeitaufwand und Fachwissen. Anpassung an solchen Machine Learning Modellen erfordert es bisher, sich mit Codezeilen auseinanderzusetzen.

Gegenwärtig automatisierte Gebäude verfügen über eine Vielzahl von Sensoren, Aktuatoren und Controllern, deren Zusammenspiel dem Benutzer ein komfortables Wohn- oder Arbeitsgefühl verschaffen soll. Obwohl Automationssysteme die grundsätzliche Ansteuerung der Geräte übernehmen, ist der Benutzer oder aber auch der Facility-Manager in der Praxis damit konfrontiert, die Systeme manuell an geänderte Komfort- und Nutzungsgewohnheiten anpassen zu müssen, um so einen optimierten Betrieb sicherzustellen. Diese Eingriffe sind jedoch nicht zuletzt aufgrund unterschiedlicher Systeme und eines Übermaßes an verschiedenen Konfigurations- und Parametrierungsmöglichkeiten selbst für technikaffine Benutzer nur schwer durchzuführen.

WIE Mein Ansatz ist es, eine Lösung anzubieten die alle Aufgaben in einer Anwendung verbindet. Durch ein aussagekräftiges Gebäudemanagement mit allen relevanten Gebäudedaten sowie einem benutzerfreundlichen und zielgerichteten Machine Learning Prozess nehme ich dem Nutzer die zeitaufwendigen und technisch komplizierten Aufgaben ab, sodass er sich auf das wesentliche konzentrieren kann. Zusätzlich zu dem MAIN AI Tech Interface gibt es eine Raumnutzeranwendung, die dazu beitragen soll die Räume noch energieeffizienter zu betreiben, MAIN AI Room Interface. Durch diese Anwendung weist man dem Raumnutzer eine aktive Rolle zu, den Energiebedarf auf das optimale Niveau zu reduzieren. Die technische Umsetzung solch ein Machine Learning Modell ohne Programmierkenntnisse erstellen zu können, wurde mithilfe einer Python Anwendung umgesetzt, in der sich Machine Learning Code Templates nach Nutzerwünschen erstellen lassen, MAIN AI Model Generator.

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