借助人工智能和自動化，企業可以使用各種優化軟件來自動改善制冷、供暖和發電，以及預測和直接監控工作場所的能源成本。設施管理人員可以使用人工智能驅動的數據分析來監控建筑性能、改善租戶體驗并實現可持續發展目標。建筑管理人員可能仍然認為，實施這種創新的節能技術將是一個耗時且昂貴的過程。但實際上，它們可以輕松快速地安裝在建筑物中，使管理人員能夠立即看到結果和回報。

第一步：數據收集與分析

第一步涉及數據收集和分析。深入研究FM如何利用物聯網傳感器和人工智能平臺，來收集有關能源消耗和設施運營的實時數據。通過利用預測分析，FM可以查明能源浪費和排放熱點區域，從而做出明智的決策以減少碳足跡。這些人工智能平臺為管理人員提供了建筑物的模擬鳥瞰圖，并協助決策，從而實現更強有力的可持續發展實踐。除了能源消耗和浪費之外，人工智能平臺還使管理人員能夠監控資產、空間、健康和居住者舒適度參數，所有這些都是為了提高環境、社會和治理(ESG)分數。其不斷檢查工作場所，發現效率低下的地方，標記設備問題，并建議解決這些問題所需的糾正措施。

第二步：獲取實時見解

探索FM如何使用AI算法來動態管理能源使用。智能暖通空調和過濾系統在人工智能的指導下，實時適應居住模式，確保能源效率和居住舒適度。現實世界的案例研究表明，通過人工智能驅動的能源優化可以顯著減少能源消耗。

許多平臺甚至提供基于云的應用生態系統，讓管理人員和租戶可以立即改變建筑物各個部分的溫度、供水、暖通空調系統和照明。管理人員現在可以直接通過智能手機跟蹤實時支出、獲得效率見解并取得進展，從而更輕松地定期向利益相關者更新可持續發展成果。因此，其不僅可以收集數據，還可以共享數據。

智能互聯管理平臺已安裝在全球數千座建筑物中。通過監控和提高能源效率、租戶滿意度、資產性能、維護操作和空間性能，這些企業管理工具可用于提高任何建筑物中所有居住者的舒適度。

至于可持續性，隨著成本持續上升和政府法規的變化，企業必須尋求技術來大幅改進管理公用事業和減少排放的方式。如果沒有人工智能創新，領導者將永遠無法為自己、環境或健康帶來同等程度的有意義的變化。

第三步：學習、進化、適應

鼓勵FM定期更新人工智能模型，以完善減排策略。從成功和失敗中吸取教訓，FM可以調整其方法并找到創新的改進方法。本文強調了了解新興人工智能技術（例如生成式人工智能）的重要性，以及其與可持續發展和持續減排的聯系。

當建筑物和企業數據在云端互連時，設施管理人員可以鳥瞰運營情況，并全面分析建筑物的數據，而不是孤立地分析數據。每個企業都會有獨特的目標，并可以相應地集中分析，獲得從能源效率到可持續發展到成本節約等許多不同領域的見解。一旦確定了潛在的優化機會，管理人員就可以通過在每個場景中利用正確的人工智能集成和智能技術來確保自主進行調整。

當集成建筑數據與人工智能(AI)和機器學習(ML)等技術相結合時，我們可以真正釋放綠色技術提供的潛力。這不僅會提高建筑居住者的福祉，而且還將顯著節省成本，并推動企業更接近其最重要的凈零目標。