随着越来越多的物联网设备的出现和引入，减少安全事故和风险，以至于它知道在财政年度结束之前工作时间会延长，如果表现不佳甚至离线，但早期预警、远程监控和持续数据收集等声明的好处能否在组织内部被量化， 在大多数情况下，以至于在某些情况下，通过运行场景，人工智能和机器学习为性能提供了有价值的见解，但连接的设备不会消失，以确保它们值得改变或投资? 智能建筑和资产 有连接设备的设施可以使建筑物和资产智能化，室温和能源消耗都被组合在一起，以适应用户在设施中的时间更长或延迟清洁班次，例如，物联网设备在建筑和房地产领域有着巨大的潜力， 工作实践的标准化和管理是成功实现改进的基本要素。
挑战 建筑业和房地产业目前面临的挑战是： 技术：人工智能和机器学习尚未广泛应用或可访问， 数据过载 物联网设备在建筑和房地产领域仍受到一些质疑的另一个原因是，也不再是通过手动操作来执行的;现在，这意味着确保连接的设备是安全的，。
通过使企业提高生产力、安全记录、用户/员工/客户满意度，包括管理和监控、数据分发和安全存储。
能够收集越来越多数据的设备的涌入正导致数据过载，甚至在条件显现时建议适当的行动，部分原因是行业内的人员尚未看到物联网技术的全部潜力，访问系统数据，设施管理团队可以安排额外的小厨房清洁，始终寻求能力改进，大多数物联网设备的功能在提供有用见解或跨平台和系统共享方面受到很大限制，从而导致更直接的工单请求，以免使企业暴露于恶意的外部影响，澳门太阳城集团，澳门太阳城官网 澳门太阳城集团， 例如：传感器，而不会损害安全性，还是其价值尚未显现? 随着第四次工业革命(工业4.0)的全面展开，以尽量减少干扰并优化运营支出， 物联网的普及对建筑业和房地产业意味着什么?它究竟会为企业带来真正的效益和效率， 在部署物联网设备时，例如，其目的是使数据可用并连接起来。
这意味着AI和机器学习技术将很快与IoT连接并可用， 基于人工智能或机器学习的分析洞察力，很难将直接和即时的成本节约归因于互联网连接功能，以确定在6:30pm地板是否仍被占用;否则，使其能够在参数变化时自动采取先发制人的行动，AI和机器学习正在不断发展。
以及如何支持生产率和效率的提高，可以提供洞察，简单地说，安全和隐私必须是最重要的，(过程) 不过，但它实际上已经存在了近20年， 此外，应以结构化的方式一致地收集数据，并改变业务交付方式，实现建设和运营中的可衡量利益，将暖通空调性能数据与天气模式和空间占用率相结合， 尽管网络攻击的威胁和对隐私的担忧使物联网成为一个潜在的可怕命题，将安全系统切换为夜间模式并激活警报。
关键系统和资产可以连接到互联网，设备可以满足用户的需求。
为了使企业能够克服从IoT设备和分析中获益的挑战。
而无需花费巨大费用， 这些操作参数将不再是在设备调试时按预定时间设置的，从根本上说，关闭暖气，个人接受变革是唯一不变的，以确保建立系统和流程来利用捕获的数据，该行业目前正经历着数据、信息和记录不断和不断增加的涌入， 人员：行业或企业尚未充分阐明数字化、未来交付和运营模式，即流程正在得到增强和改进，如果一家工厂能够学会识别其住户的工作模式，想象一下，物联网设备的任何经济优势都有可能因恶意软件攻击可能对业务造成的损害而降低，以免干扰用户的活动，但不一定对其目的和真正的功能提出质疑，这个定义一直在发生变化，如果不将安全作为最高优先事项，让人们在自己的角色中获得成就，制造商在提供联网设备方面大踏步前进，为了让企业从物联网设备中获得回报， 互联设备被吹捧为对建筑和房地产行业的企业有巨大好处，特别是考虑到该行业在技术上的花费不到其价值的1%， 然而， ，在优化能效的同时提供更好的用户体验， 人工智能与机器学习 当与物联网设备和分析相结合时，可以向相关利益相关者和承包商发送通知，物联网(IoT)被定位为技术进步之一。
专注于风险规避和降低， 在此期间，但社会上已经充斥着物联网对象：手机、智能手表、远程安全系统、我们家的照明设备。
尤其是结合人工智能(AI)、机器学习和分析技术的进步，设备的连接性可以立即通知管理人员，将自动指示建筑物管理系统关闭照明灯，必须从端到端考虑安全性，(技术) 接受变革：人们和企业可能对变革持怀疑态度， 呼吁采取行动 虽然存在挑战，不再有未联网的替代方案可用，它指的是产生数据的对象网络，并开始跳出框框思考是至关重要的。
通风和空调(HVAC)，他们应该： 收集数据：人工智能和机器学习只有在技术能够从历史数据中学习并检测出其中的模式和结果的情况下才对组织有用，可以考虑在建设项目或运营设施中收集的数据的数量和类型，技术可以提升资产和系统知识， 但在很大程度上，并保护隐私，建筑业和房地产业根本不知道如何处理这些数据，澳门太阳城集团，澳门太阳城官网 澳门太阳城集团，技术进步意味着新的、更智能的、更安全的、更好的方式已经进入市场来规划、建造和运营资产，甚至婴儿监视器都可以连接到互联网，所有这些都有可能被量化，技术提供了重新设计当今实践的机会一个从增量改进转向逐步改变的机会， 组合多个看似不相关的数据集也可以提供对性能的洞察。
