由于数据的指数增长,过去的城市丛林变成明天的聪明和连接城市。传感器技术的发展,云计算、带宽、存储、和其他技术将改善人民生活在令人兴奋的新方法。

建筑有能力监测空气质量、温度、和能源消耗。传感器可以自动关闭窗口阴影在阳光明媚的下午或者关灯当会议室是空的。问题是,这些操作技术如何改善人们工作的经验吗?

的一个查询驾驶扩大我们的工作场所设计实践包括智能placemaking。设计一个智能的工作场所,例如,需要深入了解工人的使用空间。只有我们能够整合数据,人工智能,和其他智能建筑系统让人们做他们最好的工作。

我们的目标是创建一个模拟的工作场所使用它们的人,是社会的地方,协作的、自组织的、灵活的、精通技术,依赖于数据。

数据的指数增长

我们生活在一个非凡的创新的时间,由数据的指数增长。1992年,数据产生的速度每天100 GB。到2018年,这一比例已经攀升到50000 GB每秒。

这一切开始于数据

达到我们的目标从数据开始。数据帮助我们理解的关系——人们如何,地方,补充或减损彼此的事情。数据直接来自许多来源,从传感器、移动应用程序,micro-surveys通信网络活动和徽章刷。它还可以间接数据来源如健康事件模式,交通分析和天气预报。

驾驶我们进入该领域的物联网传感器信息的融合成一个循证设计过程使用詹斯勒的纽约办公室作为案例研究。我们一层配备了1500个传感器连接到照明和插座,创建一个网络追踪日光水平,入住率,温度,和能源消耗。

这项研究帮助我们了解的一件事是方法技术可以使一个集成的方法来设计对人类接触。现在设计师们想除了桌子,会议室,并调用摊位,更多关注动态链接空间的连接,人,经验,和工作性能。我们的注意力转向智能的理想地方,学习和适应:定制,灵活的空间,激活生产性的工作。

测试和学习

虽然确实驾驶技术是先进的工作经验,需要更多的技术变出设计方案——它需要一个持续学习偏好和原型。

假设一个公司想要为员工离开座位分配的动态座位,那里的工人使用任何可用的桌子当他们进入办公室。测试结果,我们创建一个实验和评估结果。这是一个恒定的“测试和学习”的循环。通过收集和分析数据,我们可以确定:如何分配部门的新方法改变空间的动态吗?它是如何影响生产力?提高合作吗?工人有一个积极的经验吗?对房地产价格的影响是什么?

数字双的出现

随着智能网络变得更快、更聪明,更多的楼房将会有一个“数字双胞胎,”一个虚拟副本反映和周围发生的事情。这个计算设计分析肖创建中心展示了深刻的可视化的发展,推动这一变化的建模和仿真。

设计反馈

最后,设计一个智能工作真的是有用的设计,实时反馈的事情大多数人,经理和企业主。这种反馈使一个组织——从许多地方设施和AV工程和它,同时通知他们在一个广泛的问题。我们的可持续发展的影响是什么?经验如何影响生产力?为我的会议最好的地方是什么?我在哪里可以集中注意力?有多少人能建筑预计周五吗?

每一栋建筑可以促进一个城市的集体“智能化”,但不是狭隘地关注设计数字化先进的建筑,我们应该努力创造建筑敏捷的人。

这意味着收集各种数据文件人类活动和环境因素,影响人的表现,致力于一个周期性的测试和学习模式,并利用,深入了解设计的解决方案,帮助人们执行他们最好的。