Das maschinelle Lernen ermöglicht die Berechnung dynamischer Schwellenwerte für verschiedene Systeme und Prozesse, anstatt statische, feste Schwellenwerte zu verwenden. Die Algorithmen lernen aus historischen Daten und erkennen die normalen Betriebsbedingungen eines Systems. Auf dieser Grundlage können sie automatisch optimale Grenzwerte auf der Grundlage der aktuellen Bedingungen festlegen. So werden zum Beispiel die Grenzwerte für einen Temperaturregler nicht nur einmalig eingestellt, sondern dynamisch an sich ändernde Betriebszustände und Umgebungsbedingungen angepasst. Dies führt zu einer effizienteren und flexibleren Steuerung von Anlagen und ermöglicht eine genauere Überwachung der Prozessparameter.

Algorithmen des maschinellen Lernens sind in der Lage, Anomalien in den Systemdaten in Echtzeit zu erkennen. Sie analysieren kontinuierlich die Datenströme und vergleichen sie mit den erlernten "normalen" Verhaltensmustern. Wenn ein Wert ausserhalb des normalen Bereichs liegt oder ein unerwartetes Verhalten festgestellt wird, schlägt das System automatisch Alarm. Dies ist besonders nützlich, um Fehler oder Defekte in einem System frühzeitig zu erkennen, die möglicherweise erst später manuell bemerkt werden. So können beispielsweise Fehler in der Lüftungs-, Heizungs- oder Beleuchtungstechnik schnell erkannt werden, bevor sie zu grösseren Problemen oder Ausfällen führen. Die automatische Erkennung von Anomalien reduziert den Aufwand für die manuelle Überwachung und erhöht die Effizienz und Zuverlässigkeit der Anlagen.

Der Einsatz von maschinellem Lernen ermöglicht es, zukünftige Entwicklungen auf der Grundlage historischer Daten vorherzusagen. Dies lässt sich auf eine Vielzahl von Bereichen anwenden, beispielsweise auf die Vorhersage des Energieverbrauchs in einem Gebäude. Modelle des maschinellen Lernens analysieren vergangene Verbrauchsdaten und erkennen Muster, die es ihnen ermöglichen, den Energieverbrauch für verschiedene Zeiträume oder unter bestimmten Bedingungen vorherzusagen. Diese Vorhersagen können dazu beitragen, den Energieverbrauch zu optimieren, Kosten zu senken und die Energieeffizienz zu steigern. Sie können auch zur Planung von Wartungsmassnahmen oder zur Anpassung von Betriebsparametern verwendet werden, um Energie zu sparen und Ressourcen effizienter zu verwalten.