健全な建物にとって予知保全が理にかなっている理由

データ主導の運用戦略により、コストを削減し、生産性を向上させ、より良い全体的な環境をサポートできます。

#モノのインターネット (IoT) テクノロジーの台頭により、メンテナンス計画に新たな側面が加わりました。 IoT デバイスからのデータは、施設管理者に施設の効果的な運用と維持のための洞察を提供し、分析を提供するスマート ビルディング プラットフォームと組み合わせることで、より効果的に問題を特定して解決できます。

分析は、単なる反応型デバイスのアラートやレポートではありません。これらは、問題、発生時期、期間、関連する動作条件のステータス、さらにはコストへの影響までを説明する、わかりやすい形式で明確に提示された関連データに基づいています。分析は、運用上の想定に依存するのではなく、構築されたシステムが実際にどのように機能するかを示します。

スマート ビルディング システムのオペレーターは、予測またはデータ駆動型のメンテナンス戦略と分析を組み合わせて、効率的なメンテナンスの実践を保証します。

事後対応、予防的、しかもより優れた予測的

歴史的には、建設担当者は問題が発生すると問題を修正していました。これは、事後対応、修正、または故障までの実行メンテナンスとも呼ばれます。スタッフはアイテムが破損している場合のみ修理し、破損していない場合は放置します。

この戦略はコストがかかる可能性があります。 Specialty Retail Store Maintenance Association (現 ConnexFM) の 2012 HVAC Benchmark Report によると、機器故障後の事後対応のサービス コールは、事前対応のコールの平均 3 倍、つまり 1 件あたり約 400 ドル多くかかります。

20 世紀初頭、自動車の大量生産の到来に伴い、予防保守または計画保守が導入されました。これにより、他の業界も独自の手法を開発するようになりました。計画メンテナンスは、メーカーの仕様に基づいて、メンテナンス期限までにどのくらいの機器時間または使用時間が費やされる必要があるかを推測することに大きく依存しています。また、この戦略はすべての障害を予測するのに現実的ではなく、費用対効果も高くないため、その使用は実行時または間隔ベースの問題に限定されます。

予防保守は事後対応コストを削減できますが、不必要な検査や修理が開始されるため、標準的な運用コストが増加する可能性もあります。機器の修理が必要になる時期の推定に基づく予防保全は、実際の状態や使用状況に基づいて機器の劣化を予測したり、機器の故障を防止したりするものではありません。

一方、データ駆動型メンテナンスまたは状態ベースのメンテナンスとしても知られる予知保全は、客観的なデータを使用して将来の機器のパフォーマンスに影響を与える可能性のある問題を特定することで、建物のメンテナンスにインテリジェンスを注入します。これにより、事後保全に伴うコストのかかる問題の多くが回避されると同時に、関係者が機器、快適性、コストの監視と保守に関する戦略を策定できるようになります。

予知メンテナンスの利点

システム メンテナンスは、特定の指標によってパフォーマンスの低下、エネルギー消費の増加、または差し迫った障害の兆候が示されたときに実行する必要があります。予知保全により、誰かが気づく前に、修理コストや運用コストが上昇する前に問題を特定できます。問題の根本原因を特定し、診断と修復を簡素化し、2 回目の訪問を減らします。この戦略では、誤った操作順序、過小なダクトやパイプ、不一致のコンポーネント、不適切なゾーニングなどの設計上の問題も特定できます。

予知メンテナンスは、問題の正確な性質を判断し、適切な情報と部品を備えた適切な技術者を派遣するのに役立ちます。予知保全のその他の利点は次のとおりです。

• トラックの移動の削減。
• 問題解決にかかる合計時間を短縮します。
• 初回修理率の向上。
• 進行中のデバッグを削減します。
• 全体的なメンテナンスコストを削減します。
• 重大な障害のリスクを軽減します。
• 問題が早期に発見された場合は、直接修正を追加します。
• ダウンタイム、遅延、中断を削減します。
• エンドユーザーに一貫した快適さと環境を提供します。
• メンテナンスの予算とリソースをより正確に割り当てます。
• 機器のパフォーマンスが向上し、機器の耐用年数が長くなります。
• メンテナンスコストを削減します。
• 規制要件への準拠が容易になります。
• エネルギー効率を向上させます。

予防メンテナンス プログラムには、適切で信頼性の高い建物データが必要です。建物データを取得する最良の方法は、IoT センサーを使用することです。

IoT センサーの登場

IoT センサーはさまざまな形状やサイズで利用でき、初期設置中または初期設置後にさまざまなシステムに設置できます。これらのシステムには、HVAC、エネルギー、照明、アクセス制御、灌漑、占有が含まれます。

スマート ビルディング管理プラットフォームは、機械学習 (ML) アルゴリズムを使用して機器と IoT データを分析し、パフォーマンスの傾向を特定し、重大な問題を防ぐための的を絞ったメンテナンスと早期介入を可能にします。ただし、さまざまな環境や条件から取り込まれた大量のデータを組み合わせて全体像を作成し、障害の確率と運用パフォーマンスの改善の可能性を予測するには、マクロなアプローチが必要です。

すべての建物はユニークであり、定期的なメンテナンスでは発見できない問題も多くあります。分析と機械学習を通じて検出された状態は、サプライヤーに、故障、摩耗、効率低下の兆候を示す機器の修理および保守のための包括的な計画を提供します。これにより、最終的には、コストや施設管理者や占有者の混乱など、機器の損傷による影響が軽減されます。

予知保全と予防保全の本当の違いは、前者は機器の実際の状態に特化したリアルタイムのデータ駆動型アプローチを使用することです。これは、手動による検査、交換、修理が必要な場合にのみ行われることを意味します。予知保全は、データに基づいて問題を予測し、装置の故障を防ぐための対策を講じることができます。さらに、機械学習主導のスマート ビル管理プラットフォームが建物とその用途についてさらに学習するにつれて、ますます正確で具体的な予測が生成されるようになります。

予知メンテナンスはシステムの構築だけにとどまりません。たとえば、正確な占有予測により、オペレーターは各エリアの清掃と衛生のニーズを予測し、それに応じてリソースを割り当てることができます。

占有率について

ハイブリッド勤務の普及により、職場は変化する需要に対応し、効率性と安全性を維持するための新しい方法を見つける必要があります。占有率予測は、予知保全のための強力なツールです。スマート ビルディング管理プラットフォームは、センサーによって収集されたデータを使用して、将来の占有率を予測できます。この情報は、オフィス スペースの効率を向上させるのに役立ち、占有率が大きく異なる場合でも、ビルディング オートメーション戦略が健全な屋内環境をサポートすることを保証します。

スマート ビル管理プラットフォームは、占有予測を通じて次のことが可能です。

• HVAC 設定を自動的に調整し、快適さと空気の質を人数に合わせて適切なレベルに保ちます。
• 居住者のニーズに合わせて照明を自動的に調整します。
• 未使用エリアの不必要な冷暖房、換気、照明を排除します。
• 改善すべき領域を特定します。
• スペース利用率を向上させるための情報を提供します。

占有予測は、従業員がキュービクル、会議室、デスク、オフィスを予約できる職場アプリケーションに貴重なデータを提供します。これらの予測は、ホテルが毎日、毎月、四半期、年間の占有率モデルを使用して、予測に基づいて部屋を割り当てる方法と似ています。

実際の占有率と計画された占有率を理解することで、建物をより効率的に運営できるようになります。たとえば、必要な場合にのみ照明を点灯したり、居住者が空気を調整する必要がある場合には HVAC システムを停止したりできます。実際の占有シナリオに基づいた履歴データがあると、適切な予測が可能になります。

予測メンテナンスは未来です

分析と機械学習は建物メンテナンスの未来です。データ駆動型の予知保全プログラムは、無関係な定期検査を置き換え、機器の劣化を防ぐことで、建物の運用方法に革命を起こすことができます。これにより、システムの健全性をより積極的に監視し、パフォーマンスを最適化する機会が得られ、全体的に堅牢な意思決定が可能になります。さらに、Key はメンテナンスがパフォーマンス、エネルギー、快適性に与える影響を優先します。

予知保全プログラムを統合するには、スマート ビルディング プラットフォームへの投資が必要です。モバイル ファースト プラットフォームは、最先端の障害検出と診断、機械学習、IoT デバイス、アプリ、ユーザーフレンドリーなインターフェイスを備えており、チームが建物のメンテナンスを次のレベルに引き上げることができます。

分析やスマート ビルディング プラットフォームの良さは、受信するデータによって決まります。 IoT センサーと統合システムから収集されるデータが増えるほど、より良い結果が得られます。特定のソリューションを設計および実装するには、オープン通信プロトコル、データ統合、システムの相互運用性に関する深い専門知識が必要です。予測メンテナンスへの実用的なアプローチを備えたデータ駆動型で将来性のあるソリューションのメリットを最大限に得るには、スマート ビルディングの複雑さを理解しているパートナーと個々のプロジェクトのニーズを評価する必要があります。

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