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Intelligent and Sustainable Building Management powered by Cross-Sectoral Lifecycle

Description du projet

Une nouvelle technologie de gestion des bâtiments basée sur les données

La fragmentation des données et la disparité des outils de gestion entravent l’efficacité des opérations de construction. Les informations cloisonnées et les systèmes disparates sont source d’inefficacité et entravent l’optimisation. Faute de solutions intégrées, les gestionnaires de bâtiments peinent à atteindre leurs objectifs de durabilité et d’excellence opérationnelle. Dans ce contexte, le projet DATAWiSE, financé par l’UE, se propose de s’appuyer sur l’IA et l’analytique avancée pour intégrer diverses sources de données afin d’acquérir une compréhension globale du fonctionnement des bâtiments. Le projet élaborera une boîte à outils de gestion des performances des bâtiments basée sur les données et une boîte à outils d’aide à la décision basée sur les données du cycle de vie et optimisée par l’IA. Ces innovations tendent à optimiser la consommation d’énergie, la durabilité, le confort et l’évaluation des risques dans les bâtiments. Qui plus est, DATAWiSE soutiendra le marché et les cadres politiques afin d’encourager l’adoption et la commercialisation à grande échelle de ces technologies.

Objectif

DATAWiSE will develop and test building and building portfolio management tools, leveraging cross-sectoral lifecycle data on the basis of an open, secure, interoperable, and scalable framework. Utilizing cutting-edge artificial intelligence and advanced analytics, the methodology will integrate data from a variety of sources to provide a holistic understanding of building operations. DATAWiSE will design and implement a scalable data architecture that ensures data quality, privacy, interoperability, and sharing, and a Data Sharing Platform that will not only ensure interoperability and scalability but will also prioritize data sovereignty to secure data handling and preserve ownership control. DATAWiSE will develop: i) a Data-driven Building Performance Management (DBPM) toolkit which will harness Building Information Modeling (BIM) data in conjunction with advanced data mining techniques through a digital twin. ii) An AI-enhanced Lifecycle Data-driven Decision Support (LD2S) toolkit. This will serve as a versatile solution for well-informed decision-making across planning, renovation, and sustainability domains. Through these tools, the project will offer a suite of added-value services aimed at optimizing building management in various aspects: Electrical and Thermal Flexibility Management; AI-Powered Energy Forecasting and Optimization; Smart Sustainability & Comfort Balancing for Building Occupants; Adaptive Building Risk & Resilience Assessment; Circular Lifecycle Assessment; Predictive Maintenance; Integrated Sustainability Performance Management; Smart Readiness Assessment. Besides technological innovation, the project also incorporates a supportive market and policy framework designed to offer evidence-based pathways for widespread adoption and commercialization.

Coordinateur

ETHNIKO KENTRO EREVNAS KAI TECHNOLOGIKIS ANAPTYXIS
Contribution nette de l'UE
€ 600 062,50
Adresse
CHARILAOU THERMI ROAD 6 KM
57001 Thermi Thessaloniki
Grèce

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Région
Βόρεια Ελλάδα Κεντρική Μακεδονία Θεσσαλονίκη
Type d’activité
Research Organisations
Liens
Coût total
Aucune donnée

Participants (15)