Промышленное строительство остается основным фактором глобального потребления энергии и истощения ресурсов: необходимость повышения «энергоэффективности» в этом секторе выходит за рамки простого снижения затрат, позиционируя себя как основополагающий элемент устойчивого экономического роста и экологической стабильности - отсюда необходимость смены методологической парадигмы в оптимизации использования энергии в промышленных инфраструктурах. Данное исследование направлено на разработку интегрированной структуры для повышения энергоэффективности в промышленном строительстве путем синтеза передового прогностического моделирования, “многопараметрических оценочных показателей” и адаптивных систем управления энергопотреблением на основе искусственного интеллекта - таким образом, создается масштабируемая и передаваемая методология. Использовалось сочетание анализа эмпирических данных, вычислительного моделирования и статистической проверки - ключевые параметры, такие как «коэффициенты теплопроводности», «эффективность оболочки здания» и «модели перераспределения энергии», оценивались в промышленных приложениях в режиме реального времени; регрессионные модели и корреляционные матрицы применялись для проверки соответствия наблюдаемых тенденций теоретическим эталонам. Интеграция “алгоритмов распределения энергии с поддержкой искусственного интеллекта” продемонстрировала беспрецедентную оптимизацию энергопотребления - в производственных зонах с высокой интенсивностью было достигнуто сокращение теплопотерь до 27%, а общее повышение энергоэффективности достигло 19,6% в нескольких тематических исследованиях; анализ экономической целесообразности подтвердил средний срок окупаемости в 4,8 года, что подтверждает практичность внедрения в различных промышленных масштабах. Предложенный методологический подход выходит за рамки непосредственного промышленного применения - его адаптируемость к смежным технологическим секторам, включая “высокоэффективное производство” и “крупномасштабные инфраструктурные проекты”, подчеркивает его трансдисциплинарный потенциал; эмпирическое подтверждение оптимизированных ИИ стратегий энергосбережения предлагает воспроизводимую модель для интеграции в национальные и международные нормативные базы, обеспечивая соответствие жестким экологическим стандартам при сохранении экономической жизнеспособности. Исследование подчеркивает необходимость постоянного совершенствования алгоритмов - будущая работа должна быть направлена на создание «самооптимизирующихся систем», способных в реальном времени перестраиваться в зависимости от колебаний спроса на энергию, преодолевая разрыв между теоретическим моделированием эффективности и развивающимися промышленными условиями.