Projekt MATRYCS H2020 - BTC d.d.
14999
portfolio_page-template-default,single,single-portfolio_page,postid-14999,bridge-core-3.1.7,,qode-page-loading-effect-enabled,qode-title-hidden,qode-child-theme-ver-2.0.0,qode-theme-ver-30.4.2,qode-theme-bridge,qode_header_in_grid,qode-wpml-enabled,qode-portfolio-single-template-1,wpb-js-composer js-comp-ver-7.7.1,vc_responsive
Category
Misija: Zeleno

Projekt MATRYCS H2020

Družba BTC se je kot partnerica pridružila skupni prijavi na klic H2020 LC-SC3-2018-2019-2020 : Building low carbon, climate resilient future secure clean and efficient energy ter prijavila na evropski projekt MATRYCS. Projekt se nanaša na razvoj »big data« aplikacij za optimizacijo oskrbe z energijo v stavbah v povezavi z okoljskimi vplivi in vplivi uporabnikov v stavbah. Razvite bodo aplikacije za pomoč pri facility managementu na stavbah. V projektu bodo sodelovala podjetja in raziskovalne ustanove iz več evropskih držav. Triletni projekt se je pričel konec leta 2020, končal pa se bo konec leta 2023. Od slovenskih podjetij poleg družbe BTC sodeluje še Comsensus.

O projektu

Projekt MATRYCS stremi k izboljšanju implementacije zastavljenih ciljev strategije, in sicer z uporabo novih, potrjenih poslovnih modelov v stavbnem sektorju, ki odpirajo nove priložnosti ob sprejemanju odločitev na podlagi množičnih podatkov – pristop na podlagi množičnih podatkov (ang. big data approach).

Vizija projekta

Projekt MATRYCS se osredotoča na soočanje z novimi izzivi, povezanimi z upravljanjem množičnih podatkov pri stavbah, z odprto celovito rešitvijo za medpodjetniške platforme B2B, ki predstavlja konkurenčno rešitev za deležnike v stavbnem sektorju, obenem pa omogoča razvoj pametnih ozaveščenih stavb, v smislu energetske ozaveščenosti, in sicer v smeri stavbnega gospodarstva, ki razpolaga z realnimi podatki.

Doprinos projekta

Doprinos projekta MATRYCS bo viden na več področjih:

  • MATRYCS – UČINKOVITOST: nadzor in izboljšanje energetske učinkovitosti stavb
  • MATRYCS – ZASNOVA: zasnovne usmeritve in razvoj infrastrukture stavb
  • MATRYCS – STRATEGIJA: podpora pri oblikovanju strategije in ocena njenega vpliva
  • MATRYCS – SKLAD: zmanjševanje tveganja investicij v energetsko učinkovitost

Projekt – pristop

V sklopu projekta MATRYCS bo realizirano celovito, najnaprednejše in na umetni inteligenci temelječe ogrodje za modele za podporo odločanju, analitike podatkov in vizualizacije za digitalne dvojčke stavb (ang. digital building twins), kot tudi uporaba v realnih okoljih, s ciljem doseči velik vpliv na stavbni sektor in z njim povezan življenjski cikel.

Modularna zbirka orodij za analitiko podatkov MATRYCS Modular Toolbox (odprta zbirka orodij za analizo podatkov, ki temelji na tehnologiji oblaka) bo zagotovila rešitev na področju izmenjave podatkov med stavbami, upravljanja in obdelave v realnem času, na podlagi treh glavnih stebrov:

  • MATRYCS – UPRAVLJANJE: pridobivanje podatkov, integracija heterogenih podatkov
  • MATRYCS – OBDELAVA: knjižnica modelov, ki temeljijo na umetni inteligenci in jih je moč ponovno uporabiti
  • MATRYCS – ANALITIKA: skupek orodij za analitiko kot storitev

V 11 realnih, obsežnih pilotnih projektih bo uporabljen, prikazan in potrjen referenčni okvir analitičnih storitev MATRYCS, ti pa bodo strateško usmerjeni v več držav in bodo zajemali različne regije ter ravni, npr. regionalno, nacionalno in vseevropsko.

Učinki projekta

  • Standardizacija evropskih podatkov o stavbah
  • Interoperabilnost med podatkovnimi vozlišči na nacionalni in nadnacionalni ravni
  • Učinkovita integracija digitalnih tehnologij v vrednostno verigo stavbnega sektorja
  • Inovativne analize za nadzor in preverjanje energetskih prihrankov
  • Novi poslovni modeli na podlagi podatkov in inovativne energetske storitve
  • Okrepljene povezave s programi množičnih podatkov o stavbah in pobudami na regionalni, nacionalni in evropski ravni
  • Konkretno sodelovanje ključnih deležnikov v vrednostni verigi stavbnega sektorja

Razvoj trajnostnih ekosistemov okoli platform množičnih podatkov za tehnično analizo in oblikovanje strategije glede na obseg v realnem času

 

VEČ O PROJEKTU