A Review on Energy Consumption Optimization Techniques in IoT Based Smart Building Environments

In recent years, due to the unnecessary wastage of electrical energy in residential buildings, the requirement of energy optimization and user comfort has gained vital importance. In the literature, various techniques have been proposed addressing the energy optimization problem. The goal of each technique was to maintain a balance between user comfort and energy requirements such that the user can achieve the desired comfort level with the minimum amount of energy consumption. Researchers have addressed the issue with the help of different optimization algorithms and variations in the parameters to reduce energy consumption. To the best of our knowledge, this problem is not solved yet due to its challenging nature. The gap in the literature is due to the advancements in the technology and drawbacks of the optimization algorithms and the introduction of different new optimization algorithms. Further, many newly proposed optimization algorithms which have produced better accuracy on the benchmark instances but have not been applied yet for the optimization of energy consumption in smart homes. In this paper, we have carried out a detailed literature review of the techniques used for the optimization of energy consumption and scheduling in smart homes. The detailed discussion has been carried out on different factors contributing towards thermal comfort, visual comfort, and air quality comfort. We have also reviewed the fog and edge computing techniques used in smart homes

Capturing design process information and rationale to support knowledge-based design and analysis integration

Issued as final reportUnited States. Dept. of Commerc

BIM-Based Life Cycle Sustainability Assessment for Buildings

In recent years, the progress of digitization in the architecture and construction sectors has produced enormous advances in the automation of analysis and evaluation processes. This is the case with environmental analysis systems, such as the life cycle analysis. Methodology practitioners have found a fundamental ally in the building information modeling platforms, which allow tasks that conventionally consume large amounts of energy and time to be carried out more automatically and efficiently. In this publication, the reader will find some of the latest advances in this area

Image-based Decision Support Systems: Technical Concepts, Design Knowledge, and Applications for Sustainability

Unstructured data accounts for 80-90% of all data generated, with image data contributing its largest portion. In recent years, the field of computer vision, fueled by deep learning techniques, has made significant advances in exploiting this data to generate value. However, often computer vision models are not sufficient for value creation. In these cases, image-based decision support systems (IB-DSSs), i.e., decision support systems that rely on images and computer vision, can be used to create value by combining human and artificial intelligence. Despite its potential, there is only little work on IB-DSSs so far. In this thesis, we develop technical foundations and design knowledge for IBDSSs and demonstrate the possible positive effect of IB-DSSs on environmental sustainability. The theoretical contributions of this work are based on and evaluated in a series of artifacts in practical use cases: First, we use technical experiments to demonstrate the feasibility of innovative approaches to exploit images for IBDSSs. We show the feasibility of deep-learning-based computer vision and identify future research opportunities based on one of our practical use cases. Building on this, we develop and evaluate a novel approach for combining human and artificial intelligence for value creation from image data. Second, we develop design knowledge that can serve as a blueprint for future IB-DSSs. We perform two design science research studies to formulate generalizable principles for purposeful design — one for IB-DSSs and one for the subclass of image-mining-based decision support systems (IM-DSSs). While IB-DSSs can provide decision support based on single images, IM-DSSs are suitable when large amounts of image data are available and required for decision-making. Third, we demonstrate the viability of applying IBDSSs to enhance environmental sustainability by performing life cycle assessments for two practical use cases — one in which the IB-DSS enables a prolonged product lifetime and one in which the IB-DSS facilitates an improvement of manufacturing processes. We hope this thesis will contribute to expand the use and effectiveness of imagebased decision support systems in practice and will provide directions for future research

Design and Planning of Manufacturing Networks for Mass Customisation and Personalisation: Challenges and Outlook

AbstractManufacturers and service providers are called to design, plan and operate globalized manufacturing networks, addressing to challenges such as ever-decreasing lifecycles and increased product complexity. These factors, caused primarily by mass customisation and demand volatility, generate a number of issues related to the design and planning of manufacturing systems and networks, which are not holistically tackled in industrial and academic practices. The mapping of production performance requirements to process and production planning requires automated closed-loop control systems, which current systems fail to deliver. Technology-based business approaches are an enabler for increased enterprise performance. Towards that end, the issues discussed in this paper focus on challenges in the design and planning of manufacturing networks in a mass customization and personalization landscape. The development of methods and tools for supporting the dynamic configuration and optimal routing of manufacturing networks and facilities under cost, time, complexity and environmental constraints to support product-service personalization are promoted

The evolution of ontology in AEC: A two-decade synthesis, application domains, and future directions

Ontologies play a pivotal role in knowledge representation, particularly beneficial for the Architecture, Engineering, and Construction (AEC) sector due to its inherent data diversity and intricacy. Despite the growing interest in ontology and data integration research, especially with the advent of knowledge graphs and digital twins, a noticeable lack of consolidated academic synthesis still needs to be addressed. This review paper aims to bridge that gap, meticulously analysing 142 journal articles from 2000 to 2021 on the application of ontologies in the AEC sector. The research is segmented through systematic evaluation into ten application domains within the construction realm- process, cost, operation/maintenance, health/safety, sustainability, monitoring/control, intelligent cities, heritage building information modelling (HBIM), compliance, and miscellaneous. This categorisation aids in pinpointing ontologies suitable for various research objectives. Furthermore, the paper highlights prevalent limitations within current ontology studies in the AEC sector. It offers strategic recommendations, presenting a well-defined path for future research to address these gaps

Metodología dirigida por modelos para las pruebas de un sistema distribuido multiagente de fabricación

Las presiones del mercado han empujado a las empresas de fabricación a reducir costes a la vez que mejoran sus productos, especializándose en las actividades sobre las que pueden añadir valor y colaborando con especialistas de las otras áreas para el resto. Estos sistemas distribuidos de fabricación conllevan nuevos retos, dado que es difícil integrar los distintos sistemas de información y organizarlos de forma coherente. Esto ha llevado a los investigadores a proponer una variedad de abstracciones, arquitecturas y especificaciones que tratan de atacar esta complejidad. Entre ellas, los sistemas de fabricación holónicos han recibido una atención especial: ven las empresas como redes de holones, entidades que a la vez están formados y forman parte de varios otros holones. Hasta ahora, los holones se han implementado para control de fabricación como agentes inteligentes autoconscientes, pero su curva de aprendizaje y las dificultades a la hora de integrarlos con sistemas tradicionales han dificultado su adopción en la industria. Por otro lado, su comportamiento emergente puede que no sea deseable si se necesita que las tareas cumplan ciertas garantías, como ocurren en las relaciones de negocio a negocio o de negocio a cliente y en las operaciones de alto nivel de gestión de planta. Esta tesis propone una visión más flexible del concepto de holón, permitiendo que se sitúe en un espectro más amplio de niveles de inteligencia, y defiende que sea mejor implementar los holones de negocio como servicios, componentes software que pueden ser reutilizados a través de tecnologías estándar desde cualquier parte de la organización. Estos servicios suelen organizarse como catálogos coherentes, conocidos como Arquitecturas Orientadas a Servicios (‘Service Oriented Architectures’ o SOA). Una iniciativa SOA exitosa puede reportar importantes beneficios, pero no es una tarea trivial. Por este motivo, se han propuesto muchas metodologías SOA en la literatura, pero ninguna de ellas cubre explícitamente la necesidad de probar los servicios. Considerando que la meta de las SOA es incrementar la reutilización del software en la organización, es una carencia importante: tener servicios de alta calidad es crucial para una SOA exitosa. Por este motivo, el objetivo principal de la presente Tesis es definir una metodología extendida que ayude a los usuarios a probar los servicios que implementan a sus holones de negocio. Tras considerar las opciones disponibles, se tomó la metodología dirigida por modelos SODM como punto de partida y se reescribió en su mayor parte con el framework Epsilon de código abierto, permitiendo a los usuarios que modelen su conocimiento parcial sobre el rendimiento esperado de los servicios. Este conocimiento parcial es aprovechado por varios nuevos algoritmos de inferencia de requisitos de rendimiento, que extraen los requisitos específicos de cada servicio. Aunque el algoritmo de inferencia de peticiones por segundo es sencillo, el algoritmo de inferencia de tiempos límite pasó por numerosas revisiones hasta obtener el nivel deseado de funcionalidad y rendimiento. Tras una primera formulación basada en programación lineal, se reemplazó con un algoritmo sencillo ad-hoc que recorría el grafo y después con un algoritmo incremental mucho más rápido y avanzado. El algoritmo incremental produce resultados equivalentes y tarda mucho menos, incluso con modelos grandes. Para sacar más partidos de los modelos, esta Tesis también propone un enfoque general para generar artefactos de prueba para múltiples tecnologías a partir de los modelos anotados por los algoritmos. Para evaluar la viabilidad de este enfoque, se implementó para dos posibles usos: reutilizar pruebas unitarias escritas en Java como pruebas de rendimiento, y generar proyectos completos de prueba de rendimiento usando el framework The Grinder para cualquier Servicio Web que esté descrito usando el estándar Web Services Description Language. La metodología completa es finalmente aplicada con éxito a un caso de estudio basado en un área de fabricación de losas cerámicas rectificadas de un grupo de empresas español. En este caso de estudio se parte de una descripción de alto nivel del negocio y se termina con la implementación de parte de uno de los holones y la generación de pruebas de rendimiento para uno de sus Servicios Web. Con su soporte para tanto diseñar como implementar pruebas de rendimiento de los servicios, se puede concluir que SODM+T ayuda a que los usuarios tengan una mayor confianza en sus implementaciones de los holones de negocio observados en sus empresas

Diagnóstico de fallos y optimización de la planificación en un marco de e-mantenimiento.

324 p.El objetivo principal es demostrar el potencial de mejora que las técnicas y metodologías relacionadas con la analítica prescriptiva, pueden proporcionar en aplicaciones de mantenimiento industrial. Las tecnologías desarrolladas se pueden agrupar en tres ámbitos: - El e-mantenimiento, relacionado fundamentalmente con el desarrollo de plataformas colaborativas e inteligentes que permiten la integración de nuevos sensores, sistemas de comunicaciones, estándares y protocolos, conceptos, métodos de almacenamiento y análisis etc. que entran continuamente en nuestro abanico de posibilidades y nos ofrecen la posibilidad de seguir una tendencia de mejora en la optimización de activos y procesos, y en la interoperabilidad entre sistemas.- Las Redes Bayesianas (Bayesian Networks ¿ BNs) junto con otras metodologías de recogida de información utilizadas en ingeniería nos ofrecen la posibilidad de automatizar la tarea de diagnóstico y predicción de fallos.- La optimización de las estrategias de mantenimiento, mediante simulaciones de fallos y análisis coste-efectividad, que ayudan a la toma de decisiones a la hora de seleccionar una estrategia de mantenimiento adecuada para el activo. Además, mediante el uso de algoritmos de optimización logramos mejorar la planificación del mantenimiento, reduciendo los tiempos y costes para realizar las tareas en un parque de activos