匹兹堡的卡内基梅隆大学致力于高等教育、研究和学习，因此建筑物本身的智能化是合情合理的。通过与 IBM 合作，卡内基梅隆大学能够利用建筑物数据的力量来改善设施性能、提高效率并推进行业业务实践。
数字教育中心最近举办了一场网络研讨会，题为“为建筑分析辩护：卡内基梅隆大学的成果”。网络研讨会由该中心高级研究员 Otto Benavides 主持，IBM 建筑行业解决方案总监 Joe Phillips 和卡内基梅隆大学副总裁兼设施管理服务部总监 Donald Coffelt 博士出席了会议。长达一小时的讨论重点讨论了设施管理的含义以及机构如何从中受益。
什么是智能建筑管理？根据菲利普斯的说法，智能建筑管理就是将分析应用于现有的建筑机械、系统、流程，以优化性能和团队效率。建筑分析有三个主要结果：性能、效率和进步。
性能：菲利普斯指出，调校得当的机器可以提供更好的结果，从而提高建筑性能。在卡内基梅隆大学的背景下，他们询问他们的设施如何能够增强教学、学习、创新和联系。
效率：改善建筑管理和资源分配将带来更高效的系统，使组织能够收回投资。这里要问的一个问题是，如何通过使用数据和分析来改进设施管理流程。
进步：通过改进建筑系统，组织可以推动整个建筑行业的发展，并提高自身的使命完成率。组织可以思考如何通过采用和利用大数据分析来改善建筑行业。
建筑分析最受吹捧的好处之一是节能。建筑分析可以为传统的节能方法增加价值，并创造传统方法无法实现的新价值。旧的节能方法侧重于升级和重新调整设备，但这些策略对变化的反应缓慢，导致节省的资金损失。建筑分析有助于通过三种方式改善节能。
持久性：通过不断评估建筑系统，管理团队可以更定期地升级和重新调整设备，从而消除典型的节省损失。
新的性能趋势：建筑分析还提供了新的指标来监控以更好地 尼泊尔数字 了解建筑。
新的学习和见解：随着建筑管理人员适应可用的分析技术，他们将能够利用他们的工具实现更高的性能和效率。
卡内基梅隆大学为这些益处的实际应用提供了有用的案例研究。
卡内基梅隆大学的匹兹堡校区占地 150 英亩，600 万平方英尺，服务 18,000 人。此外，校区的建筑年代和系统成熟度各不相同，因此任何分析项目都需要灵活且适应性强。在确定项目之前，Coffelt 博士经历了三个步骤：尽职调查、支持者建设和风险缓解。
尽职调查： Coffelt 对建筑分析的好处进行了彻底的研究，并访问了实施 IBM 建筑分析解决方案的其他地点。
争取支持者：科费尔特在团队之外寻求对试点项目的广泛支持。他在大学研究界找到了盟友，他们希望利用建筑数据开展新项目。
风险缓解： Coffelt 与 Phillips 合作，将风险缓解技术整合到大学与 IBM 之间的最终协议中
试点项目覆盖 11 栋建筑，面积约 100 万平方英尺，涉及 4 个楼宇自动化系统和 67 台设备。试点项目发现受影响的空气处理机组存在 33 个故障，其中一些故障可能无法通过其他方式发现。在短短四个月的运营中，该项目每年的能源成本减少了 13.7 万美元，而且随着时间的推移，节省的金额还会不断增加。Coffelt 博士估计，该分析系统将适用于 80% 的校园建筑，他和他的团队计划将试点项目扩展为校园范围的项目。到 2020 年，预计每年的热能成本将减少 5%，维护和运营成本每年将节省 3%。
IBM 帮助卡内基梅隆大学实现的不仅仅是节能。建筑分析还将帮助卡内基梅隆大学实现其使命，为研究和教育创造一个更好、更高效的空间。如需了解有关建筑分析、卡内基梅隆大学计划的更多信息以及可以带给您的组织的提示，请在此处查看完整的网络研讨会。
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