مراكز البيانات وبنية الذكاء الاصطناعي
ما هي البيانات التي يحتاجها المبنى قبل أن يصبح الذكاء الاصطناعي مفيدًا؟
البيانات والسياق والتاريخ الذي تحتاجه حالات استخدام الذكاء الاصطناعي المختلفة، وكيفية اختبار الجودة مقابل المهمة.
الحكم على جودة البيانات مقابل القرار الذي تدعمه، وإعطاء كل عيب مالكًا.

تثبت لوحة المعلومات المملوءة بالكامل أن الأرقام تصل فقط. يعتمد ما إذا كانت جيدة بما فيه الكفاية على ما تنوي فعله بها: قد يكون اتجاه درجة الحرارة الذي يخدم جيدًا لمراجعة الأداء الشهرية عديم الفائدة للتحقق من تسلسل التحكم. وبعبارة أخرى، فإن جودة البيانات ليست درجة واحدة ولكنها ملائمة لغرض محدد، ويجب إثباتها بالأدلة على طول المسار بأكمله من المستشعر إلى التطبيق.
| البعد | سؤال | الفحوصات النموذجية |
|---|---|---|
| الاكتمال | هل البيانات هناك؟ | النسبة المئوية للقيم المتوقعة المستلمة لكل نقطة في اليوم؛ فجوات أطول من العتبة |
| حسن التوقيت | وهل يصل عند الحاجة؟ | التأخير بين القياس والتوافر؛ استكمال البيانات بعد الانقطاع |
| المعقولية | هل يمكن تصديقه؟ | حدود النطاق، وحدود معدل التغير، والقيم المجمدة (المسطحة)، والمجموعات المستحيلة ماديًا |
| الاتساق | هل تتفق مع البيانات ذات الصلة؟ | العدادات الفرعية مجموعها إلى العداد الرئيسي؛ درجة حرارة العرض أقل من العودة في التبريد؛ وحدات متسقة عبر المواقع |
| إمكانية التتبع | هل نعرف ما هو ومن أين جاء؟ | النقطة المعينة للأصل والمساحة؛ الوحدات والمصدر المسجل؛ التحولات موثقة |
القراءات المجمدة تستحق الشك بشكل خاص. غالبًا ما يبدو المستشعر الذي يُبلغ عن نفس القيمة لعدة أيام سليمًا تمامًا على لوحة القيادة.
يحتاج السياق إلى التحقق بعناية مثل القيم نفسها. غالبًا ما يكون القياس الصحيح المرتبط بالغرفة أو الأصل الخطأ أكثر تضليلًا من القياس المفقود، وذلك على وجه التحديد لأنه يبدو ذا مصداقية. تسجل النماذج الدلالية مثل نموذج Brick ماهية كل نقطة ومدى ارتباطها بالمعدات والمساحات.
أيًا كان النموذج الذي تستخدمه، قم بفحص التعيينات ومقارنتها بالمبنى نفسه. قم بالمشي على الأرض، وقارن الاتجاه مع القراءة المحمولة، وقم بتبديل الوحدة وشاهد تغير النقطة الصحيحة.
يبدأ التقييم بتحديد حالة الاستخدام والجودة التي يحتاجها، على سبيل المثال "تقارير الطاقة اليومية لكل طابق، مع ما لا يزيد عن 2% من الفواصل الزمنية المفقودة شهريًا". ثم يستغرق الأمر فترة تمثيلية، تتضمن عطلات نهاية الأسبوع والعطلات والظروف الموسمية المتطرفة، وإجراء عمليات فحص تلقائية للأبعاد الخمسة عبر كل نقطة ذات صلة. يتم فحص عينة من النقاط، بما في ذلك التعيينات، مقابل الواقع. يتم تسجيل العيوب في السجل، وتكون النتيجة حكمًا واضحًا: مناسب، أو متوافق مع الاستثناءات المذكورة، أو غير مناسب حتى يتم إصلاح العيوب.
السجل هو ما يجعل الجودة قابلة للإدارة. يسجل كل إدخال الأدلة والتأثير على حالة الاستخدام والسبب والطرف المسؤول. تنقسم الأسباب إلى أربع مجموعات واسعة. تقع أخطاء الأجهزة، مثل جهاز الاستشعار الفاشل أو المنجرف أو الموجود في مكان سيء، على عاتق مقاول الصيانة. تنتمي حالات فشل التجميع في البوابة أو الشبكة أو الاقتراع إلى المتكامل أو تكنولوجيا المعلومات. أخطاء التحويل، مثل القياس الخاطئ أو تحويل الوحدة، تعود إلى مورد النظام الأساسي. الأخطاء الدلالية في التعيين أو الاسم أو العلاقة تعود إلى من يشرف على النموذج.
يؤدي فصل الأسباب بهذه الطريقة إلى إيقاف تمرير كل مشكلة إلى مورد المنصة، ويتيح محاسبة كل طرف. ويجب تحديد العتبات حسب حالة الاستخدام، ويجب ألا تنزلق البيانات غير المناسبة بصمت إلى الحسابات الحرجة: يجب أن يُظهر تقرير الطاقة الفترات المقدرة أو المفقودة بشكل علني، وليس تغطيتها.
المباني تتغير. تم استبدال أجهزة الاستشعار، وإعادة تخطيط المساحات، وتحديث وحدات التحكم. يجب إجراء عمليات الفحص الآلي بشكل مستمر، ويجب مراجعة سجل العيوب شهريًا، ويجب تكرار عمليات الفحص المفاجئ بعد أي تغيير كبير. ينتمي ضمان الجودة إلى عقود الصيانة والخدمة، مع مسؤوليات محددة.
يمكن أن تكون الخطوة الأولى صغيرة: تقييم عينة لمبنى واحد مقابل حالة استخدام واحدة محددة. وسيُظهر عادةً ما إذا كانت التحليلات تعتمد على بيانات سليمة، ويخبرك باختبارات الجودة والعتبات والمسؤوليات التي يجب الاستمرار فيها بعد التسليم. تجري شركة Pagin Consulting مثل هذه التقييمات وتقوم بإعداد الاختبارات التالية.
يرتبط هذا المقال بعملنا في خدماتنا.
يمكننا مناقشة كيف يدخل هذا الموضوع في موجز المشروع.
تواصل مع Pagin Consulting