Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

--- start [2026/01/11 11:30] – created admin
+++ start [2026/01/22 21:26] (current) – [Struktura strony] admin
@@ Line 1: / Line 1: @@
-Strona Główna
+{{ :smart_building.jpg?600|}}====== Machine Learning w Facility Management ======
+Strona zawiera dokumentację projektu dotyczącego zastosowania uczenia maszynowego (Machine Learning) w zarządzaniu nieruchomościami.
+Projekt skupia się na praktycznym wykorzystaniu danych z systemów budynkowych do optymalizacji kosztów i wykrywania awarii, zanim one wystąpią.
+===== O projekcie =====
+Współczesne budynki generują ogromne ilości danych (temperatura, zużycie prądu, wibracje urządzeń). Celem tego projektu jest pokazanie, jak zamienić te surowe dane w konkretne decyzje zarządcze.
+Zamiast tradycyjnego modelu "napraw, jak się zepsuje", projekt promuje podejście **Data-Driven FM**, czyli zarządzanie oparte na twardych danych i predykcji.
+===== Zakres prac =====
+W ramach projektu przygotowano:
+  * **Część teoretyczną:** Wyjaśnienie, jak algorytmy ML działają w środowisku technicznym budynku.
+  * **Przykłady zastosowań:** Analiza wdrożeń w systemach HVAC, windach i zarządzaniu energią.
+  * **Analizę danych (Python):** Skrypty i wykresy pokazujące predykcję zużycia mediów oraz wykrywanie anomalii.
+===== Struktura strony =====
+Nawigacja po lewej stronie prowadzi do poszczególnych sekcji:
+  * **Teoria:** Podstawowe pojęcia i ewolucja systemów FM.
+  * **Przykłady Zastosowań:** Opis konkretnych przypadków użycia.
+  * **Praktyka i Analiza:** Wyniki symulacji i kod źródłowy.
+  * **Dodatki:** Słownik pojęć i bibliografia.
+===== Wykorzystane technologie =====
+Projekt został zrealizowany przy użyciu:
+  * Serwer VPS (DigitalOcean, Linux Ubuntu).
+  * System CMS DokuWiki.
+  * Język Python (biblioteki Scikit-Learn, Matplotlib) do analizy danych.
+----