Machine Learning w Facility Management

Witaj w moim projekcie! Ta strona powstała, żeby zebrać w jednym miejscu wiedzę o tym, jak Sztuczna Inteligencja (AI) i Machine Learning (ML) zmieniają branżę zarządzania nieruchomościami.

Nie chodzi tu tylko o teorię – w dalszych częściach pokazuję, jak można wykorzystać te technologie w praktyce (na przykładach w Pythonie).

Do tej pory zarządzanie budynkami (Facility Management) było dość proste: psuje się → naprawiamy. Albo wymieniamy części “na kalendarz”, nawet jak są sprawne. To strata pieniędzy i czasu.

Mój projekt pokazuje podejście Data-Driven, czyli sterowanie budynkiem na podstawie twardych danych, a nie “nosa” zarządcy. Dzięki czujnikom IoT i algorytmom możemy przewidzieć awarię, zanim ona wystąpi (Predictive Maintenance) albo inteligentnie sterować klimatyzacją.

Projekt podzieliłem na kilka konkretnych sekcji (nawigacja w menu po lewej):

• Teoria i Wstęp – Krótko o tym, jak przeszliśmy od Excela do AI.
• Obszary zastosowań – Konkretne przykłady: od oszczędzania prądu, przez windy, aż po inteligentne sprzątanie.
• Praktyka i Analiza – To najważniejsza część. Wrzuciłem tu moje autorskie wykresy wygenerowane w Pythonie (Google Colab), które pokazują, jak algorytmy widzą dane z budynku.
• Słownik i Źródła – Żeby nikt się nie zgubił w tych wszystkich skrótach typu BMS, IoT czy SVM.

Cały ten projekt postawiłem i przygotowałem samodzielnie, korzystając z:

• Serwer: VPS na DigitalOcean (Linux/Ubuntu).
• Platforma: DokuWiki (skonfigurowana przeze mnie).
• Analityka: Python + biblioteki Scikit-Learn (do wykresów i modeli).
• Języki: Strona ma wbudowany moduł automatycznego tłumaczenia (patrz menu boczne), więc jest dostępna globalnie.

Zapraszam do przeglądania!