Обучение даёт чёткое представление о том, как с помощью данных, машинного обучения и искусственного интеллекта можно снизить энергозатраты зданий и одновременно улучшить внутренний климат.
Мы объясним простым и понятным языком, как работает искусственный интеллект и как его можно применять в существующих системах автоматизации зданий без значительных дополнительных инвестиций. Основной акцент делается на практической деловой ценности: снижении эксплуатационных расходов, более эффективном использовании ресурсов и повышении прозрачности работы систем.
Мы также рассмотрим окупаемость и ROI — каков типичный потенциал экономии, как быстро такие решения окупаются и какие основные риски существуют, а также способы их снижения.
Практические примеры показывают, как с помощью интеллектуальных решений можно снизить энергозатраты на 15–30 % без дополнительных инвестиций в оборудование, используя существующие данные и системы более эффективно.
__________________________________________
ПРОГРАММА ОБУЧЕНИЯ
__________________________________________
Энергоэффективность и внутренний климат зданий. Основные задачи и проблемы
- Современные здания и тенденции развития.
Умные здания, цифровизация и будущие направления развития - Управление энергопотреблением в зданиях.
Системный подход к оптимизации
Проблемы и ошибки текущих решений
Управление энергозатратами. Автоматизация и системы управления
- Роль автоматизации и систем управления.
Как заставить существующие инженерные системы работать более эффективно? - Способы анализа внутреннего климата.
Как сбалансировать энергосбережение и обеспечить комфортный климат? - Основные показатели эффективности (KPI).
Что измерять и как оценивать энергоэффективность и качество внутреннего климата?
Неверные решения. Способы выявления недостатков
Снижение энергозатрат. АИ для обеспечения энергоэффективности
- Машинное обучение и искусственный интеллект. Принципы работы
- Сбор данных для анализа энергоэффективности.
Какие данные собираются, как их обрабатывать и какую ценность из них можно получить? - Анализ с помощью IT-технологий.
Программное обеспечение и платформы для сбора, анализа и управления данными - Обнаружение неисправностей (Fault Detection & Diagnostics).
Как выявить скрытые проблемы до того, как они станут дорогостоящими? - Исправление неисправностей и оптимизация энергопотребления с помощью ИИ
Какие модели подходят для оптимизации технических систем зданий? - Как достичь реальной экономии. Практические способы достижения наилучшего результата
Преимущества, ограничения и риски AI-решений.
Что важно учитывать перед внедрением AI?
Практические примеры и результаты.
Реальные кейсы и достигнутый потенциал экономии на реальных примерах
Контрольный тест
Прошедший обучение в рамках содержания лекции:
понимает текущие тенденции энергопотребления зданий в Эстонии и ЕС;
умеет выбирать и применять “умные” методы управления инженерными системами зданий;
умеет использовать искусственный интеллект для выявления ошибок и диагностики систем;
знает, как искусственный интеллект помогает повышать энергоэффективность зданий;
понимает, как энергоэффективность зданий способствует достижению целей устойчивого развития и “зелёного перехода”;
знаком с успешными практическими решениями и примерами внедрения в этой области.
После успешного прохождения теста (если не менее 70% от максимального результата) Äri-info Koolituskeskus выдает участнику сертификат
После прохождения теста (если менее 70% от максимального результата) Äri-info Koolituskeskus выдает участнику справку
Лекция в режиме онлайн
При участии на месте: учебные материалы, кофейные паузы, обед, услуги организатора и лектора, прохождение тестов, сертификат, пункты дополнительного обучения (TP).
При онлайн-участии: учебные материалы, услуги организатора и лектора, прохождение тестов, сертификат, пункты дополнительного обучения (TP).
При прохождении обучения в записи: учебные материалы, услуги организатора и лектора, сертификат, пункты дополнительного обучения (TP), тестирование знаний, доступ к видеозаписи на 1 неделю, ответы лектора на вопросы
После регистрации на обучение мы вышлем вам подтверждение и при наборе необходимого минимального количества участников – счет
Если вы понимаете, что не можете участвовать в обучении в реальном времени, дайте нам об этом знать минимум за 3 дня до начала обучения. При последующем отказе или неявке на семинар, деньге не возвращаются.
В некотрых случаях мы можем предложить вам пройти обучение в записи
* программа защищена авторским правом.
Обучающая фирма оставляет за собой право изменить дату, план дня и программу обучения.