OpenBlue Digital Twin

LEAP: Locais, Eventos, Ativos e Pessoas se combinam com o Digital Twin da Johnson Controls, assim como a IA nativa para edifícios inteligentes.

Os Digital Twins ajudam a organizar e a enriquecer diversas bases de dados para dar à sua empresa um contexto centralizado.

A IA fazendo a infusão das fontes e contextos de dados ajuda a viabilizar resultados preditivos em tempo real.

Usando uma abordagem baseada em API (Application Programming Interface), o OpenBlue Digital Twin foi desenvolvido utilizando os elementos fundamentais da arquitetura aberta. O padrão básico é essencial para as nossas interfaces e estrutura de dados.

Previsão: Digital twins reúnem todos os dados necessários para algoritmos preditivos e sistemas de inteligência artificial, desde previsões de falhas no equipamento até utilização e otimização de edifícios.

Operações: Um digital twin de um edifício dá aos administradores e ocupantes uma visão em tempo real dos sistemas integrados do edifício.

Redução de custos: Digital twins ajudam os edifícios a operar com mais eficiência, pois podem prever e evitar custos inesperados, identificar ineficiências do sistema e a calcular melhor quando precisarão de peças de reposição.

Atenuação de riscos: Executar simulações em um digital twin reduz os riscos e ajuda os engenheiros de sistemas a preparar business cases melhores para gestão de mudanças. Fazer experiências no digital twin também pode ajudar a atenuar o tempo de inatividade dos equipamentos.

Entendendo as interações do sistema: É possível combinar digital twins de diversos sistemas e objetos para entender melhor como eles interagirão. Isso é muito útil, principalmente quando os sistemas e produtos vêm de fornecedores diferentes.

Segurança: Digital twins oferecem uma visão em tempo real do edifício e seus ocupantes e incorporam dados de tendências históricas. O digital twin pode ser usado para destacar ações ou eventos “anormais” que poderiam levar a predição de questões de segurança.