随着2025年的临近，新加坡的建筑环境即将迎来重大变革。设施管理行业面临压力，需要适应不断变化的监管要求、成本压力和技术进步。三大驱动力将塑造设施管理的未来并增强其可持续性：强制性节能改进制度、气温上升对能源成本的影响，以及建筑领域适应性再利用的增长趋势。
气候披露与更严格的法规：能效提升的催化剂
强制性节能改进制度将于2025年第三季度生效，要求现有高能耗建筑进行能源审计并实施能效提升措施。该规定适用于总建筑面积超过5,000平方米的商业、医疗、机构、市政、社区和教育建筑。建筑需将能源使用强度在审计前水平基础上降低10%——通过实施正确的策略，这是一个可实现的目标。
我们鼓励资产所有者以中长期的视角来看待资本支出——对能效系统进行大额投资。能源审计将生成能源消耗模式并识别性能差距，为资产所有者提供延长资产寿命、降低长期运营成本并促进更可持续建筑环境的策略指导。建筑业主可以利用补助金来帮助覆盖能效升级的成本。
淡马锡理工学院是新加坡首个智慧校园。2021年，该学院启动了一项雄心勃勃的计划，对其校园运营进行数字化改造。淡马锡理工学院的经验为智能可持续设施管理的未来提供了宝贵的见解。
淡马锡理工学院智慧校园的核心是一套数字化校园运营的解决方案，包括设施预订、校园维修和维护工单自动化、人群管理和温度控制措施。这些系统被聚合到一个通用数据环境中，生成的数据在校园控制中心进行可视化、跟踪和监控，帮助校园运营团队制定策略，尽可能长时间地保持建筑运营系统的健康，以最大化这些资产的投资回报，并降低运营碳排放。
淡马锡理工学院的经验为智能可持续设施管理提供了一个范例。通过拥抱数字化、数据分析和可持续实践，该行业可以推动可持续性、降低成本并确保长期运营成功。
另一股推动力来自气候披露义务——从2027年起，所有上市公司和大型非上市公司（营收至少10亿新元且总资产至少5亿新元）将需履行该义务。
气温上升与能源成本将推动房地产科技投资
预计2025年气温上升将加剧建筑的制冷需求，促使对预测性技术的更多投资。空调与机械通风（ACMV）系统已经是运营成本的主要组成部分，在许多建筑中约占能源总费用的60%。
优化能源系统对于缓解能源成本上升至关重要。建筑业主可以通过实施节能解决方案（如能量回收系统或热能储存）来实现这一目标。此外，优化冷水机组运行以匹配不断变化的天气条件，可以减少能源浪费和成本。
在城市和片区层面，洪水和城市热岛等极端天气风险威胁着关键基础设施（包括排水和管道系统——维持片区平稳运行的关键设施）的健康和性能。因此，更清晰地了解气候变化风险正逐步融入建筑运营中。新加坡已发生多起闪洪事件，对财产造成了相当大的损害。为降低这些风险，建筑业主和城市规划者可以利用基于网络的地理空间信息技术的进步，帮助设施和资产管理者识别易涝区域或极端高温暴露空间，从而制定全面的运营计划，预测极端天气事件以降低设备故障和停机风险，优化冷水机组运行以匹配不断变化的天气条件。
建筑成本的上升正推动向适应性再利用的转变，过去五年新加坡的再开发速度正在加快。盛裕估计，机电成本已比疫情前上涨约30%。建筑成本的上升可归因于物流航运成本上涨77%；劳动力成本上涨约9%；铜等建筑材料价格上涨约15%，以及机电承包商短缺。这一趋势正在推动智能设计和工程实践的采用，利用协作式通用数据环境来对标建筑和运营成本。
适应性再利用：应对成本上升的策略
支持集成数字交付的平台使房地产开发商和承包商能够实时洞察关键绩效指标，如时间、成本、质量和安全。Podium等房地产科技平台旨在提供一个数字生态系统，连接开发商、设计师和供应链，以提高建筑生产力并推广可持续建筑实践。通过整合来自多个来源的数据，建筑周期各阶段（从设计、施工到交付和运营）的所有利益相关者都能够获取有关设计、土木和结构工程计划、施工材料和组件在交付阶段的宝贵数据，以推动实现减少隐含碳水平的具体目标。当建筑业主需要决定是重建还是再利用（换言之，采用适应性再利用方法）时，结构框架、上部结构和基础的数据至关重要。越来越多地，保留结构墙、柱、梁和楼板可以节省材料、时间和劳动力。
施工后，Podium可以与其他运营平台集成，以跟踪建筑性能指标，包括能源、废弃物、水、室内空气质量、入住率趋势——以推动运营碳减排目标。建筑投入运营后，空调与机械通风（ACMV）冷水机组的公用事业成本会迅速攀升，占能源费用的大部分，约占总运营支出的60%。
智能建筑通过数据驱动的长期生命周期方法，最大限度地延长高资本支出设备（包括ACMV、电梯、空气处理机组）的生命周期，优先考虑节能以抵消投资这些设备所产生的资本支出，从而缓解进一步的成本压力。对智能建筑基础设施的投资为采购、更换和改造计划提供信息，优化设备效率，最大化投资回报，并重要的是帮助建筑业主遵守本地和国际法规及可持续融资要求。
传感器能够监测和跟踪设备中每个组件的性能，这正是智能建筑实现数据驱动全生命周期管理的关键。 以空调与机械通风（ACMV）设备为例，实施预测性维护有助于减少停机时间并提高设备效率。例如，可以部署传感器来分析冷水机组设备的振动，这有助于揭示旋转设备的磨损或即将发生的故障。同样，可以使用热扫描仪和成像设备进行热成像测试，以检测系统中的异常温度或热量积聚。AI驱动的智能监控系统可以部署传感器，监控建筑机电系统的各个组件，提供每个组件性能的详细数据，帮助资产所有者根据缺陷类型和故障频率，就特定时间段内需要更换的部件做出明智决策。有了详细数据，建筑业主可以识别各种选择：改造、更换整个系统（这可能成本过高）等。