Традиционно лица, принимающие решения в отрасли, имели доступ к данным о распределении помещений и работали с ними. То есть информация о планируемом или ожидаемом использовании физического пространства. Технологии недавно сделали возможным более глубокое понимание точных, достоверных данных об использовании пространства в режиме реального времени за счет внедрения устройств Интернета вещей, датчиков, программного обеспечения и других технологий, а вместе с ними и возможности оптимизации использования пространства.

Ни для кого не секрет, что пространство стоит дорого, а неправильное использование пространства не только приводит к раздуванию портфелей собственности, но и влияет на миссию организации, поскольку пространства часто влияют на деятельность, которую мы в них выполняем, от производительности на рабочем месте до обучения в кампусе.

Растущая доступность данных об использовании пространства открывает множество возможностей для всей отрасли, включая использование машинного обучения (ML) для решения проблем, распространенных в использовании пространства, в целях оптимизации капиталоемких активов.

Например, мы сотрудничали с поставщиком услуг высшего образования (TEP), чтобы сравнить запланированное использование и фактическое использование комнат и этажей в выбранном здании кампуса студентами и преподавателями из разных отделов. Используя данные WIFI за 30 дней, AI & Analytics Engine был привлечен для очистки данных и рекомендации модели, наиболее подходящей для прогнозирования недельного прогноза использования этажей и атрибутов этого использования.

Чтобы узнать о других актуальных вариантах использования, ознакомьтесь с нашей статьей 18 основных вариантов использования ИИ в ведущих отраслях!

Испытание

Растущий спрос на высшее образование заставляет TEP лучше использовать свои ресурсы недвижимости, что усугубляется ожиданием подключенного, интуитивно понятного и бесшовного опыта кампуса со стороны растущего числа студентов.

С растущим ожиданием опыта «умного кампуса» и быстрым развитием технологии IoT процветали бронируемые места в образовательных учреждениях, а вместе с ними и все более обширный пул данных о бронировании помещений и возможностей для улучшения и оптимизации использования пространства.

Учитывая объем информации из систем бронирования и данные WIFI, TEP определил цель: понять использование этажей в выбранном здании студентами и гостями в разные временные рамки. Предоставление TEP информации о схемах распределения и использования пространства для информирования будущих инициатив по оптимизации пространства.

Образовательные учреждения должны задуматься о своих целях и понять, какую пользу они могут извлечь из внедрения достижений, к которым привыкли другие сектора. В свою очередь, предоставляя опыт, которого уже ожидает их студенческий состав.

Решение

Собранные данные были очищены и смоделированы, а затем преобразованы в информационную панель для удобной визуализации результатов.

Процесс выполнялся в рамках оптимизированного конвейера машинного обучения и требовал минимального вмешательства человека. Результатом стало визуальное представление на приборной панели количества уникальных бронирующих и жильцов в указанном здании с течением времени. Атрибуты, обеспечивающие подробное представление, включая отдел уникального пользователя и занятость этажа или комнаты.

Рекомендации по обзору текущей среды данных и совершенствованию текущих методов сбора и курирования данных будут способствовать более детальному пониманию моделей использования пространства. Для более точного использования помещений потребуются дополнительные данные WIFI и другие дополнительные источники данных.

Источники данных и методология сбора воспроизводимы и масштабируемы для других зданий и кампусов. Результаты дают четкое представление о распределении недвижимости и ее использовании в выбранном здании, однако, если они будут развернуты по всему кампусу, их можно будет использовать для выделения областей для будущего расширения или оптимизации, чтобы улучшить опыт студентов и уменьшить расходы.

Учитывая сложность аренды недвижимости и права собственности для TEP, точные поддающиеся проверке данные дают значительные преимущества при внесении изменений в кампусы и привлечении всех, от руководителей отделов до топ-менеджеров.

Механизм искусственного интеллекта и аналитики:

  • Совместная разработка и развертывание приложений AI/ML на скорости и в любом масштабе
  • Непрерывное и автономное активное обучение/обучение модели
  • Сверхбыстрый и масштабируемый интеллектуальный прием и преобразование данных
  • Автоматическая оркестровка и управление полным циклом приложений/моделей
  • Безопасность и конфиденциальность по дизайну и;
  • Независимость от платформы с гибкими вариантами развертывания

Применимость в различных отраслях

Помимо ТЭП, физическое пространство является одним из самых желанных и дорогих ресурсов для многих отраслей. Таким образом, максимально эффективное использование пространства является постоянной и сложной задачей для управления в широком спектре отраслей, в том числе;

  • Розничная торговля
  • Складирование и логистика
  • гостеприимство
  • Больницы и дома престарелых

Применение машинного обучения для оптимизации пространства широко. AI & Analytics Engine помогает лицам, принимающим решения в отрасли, использовать ML для действительно стратегического анализа своего портфеля недвижимости, часто количество потерь является значительным, а отдача от оптимизации или оптимизации портфеля значительна.

AI & Analytics Engine предоставляет быстрое и настраиваемое решение для сбора более глубокой информации с растущим объемом доступных данных. И может использоваться для решения нескольких проблем с распределением и использованием пространства, включая:

  • Анализ несоответствия запланированных и фактических
  • Изменение структуры пространств
  • Создание, изменение или обновление дополнительных пространств
  • Внедрение технологий для улучшения процессов бронирования или технологий для более эффективного управления использованием пространства, таких как датчики или устройства регистрации для проверки того, что номер используется;
  • Внедрение политик, препятствующих неиспользованному бронированию.

Хотите понять, как The Engine может помочь вам и вашей отрасли? Закажите демо у нас!

Первоначально опубликовано на https://www.pi.exchange.