건강한 건물에 예측 유지관리가 적합한 이유

데이터 기반 운영 전략은 비용을 절감하고 생산성을 높이며 더 나은 전체 환경을 지원할 수 있습니다.

사물 인터넷(IoT) 기술의 등장으로 유지 관리 계획에 새로운 차원이 추가되었습니다. IoT 장치의 데이터는 시설 관리자에게 자산을 효과적으로 운영하고 유지 관리할 수 있는 통찰력을 제공할 수 있으며, 분석을 제공하는 스마트 빌딩 플랫폼과 결합하면 문제를 보다 효과적으로 식별하고 해결할 수 있습니다.

Analytics는 단순한 반응형 장치 경고 또는 보고서 그 이상입니다. 이는 문제, 발생 시기, 지속 시간, 관련 운영 조건 상태, 심지어 비용 영향까지 설명하는 이해하기 쉬운 형식으로 명확하게 제시된 관련 데이터를 기반으로 합니다. 분석은 운영 가정에 의존하지 않고 구축된 시스템이 실제로 어떻게 작동하는지 보여줍니다.

스마트 빌딩 시스템 운영자는 효율적인 유지 관리 관행을 보장하기 위해 분석과 결합된 예측 또는 데이터 기반 유지 관리 전략을 사용합니다.

사후 대응, 예방, 그리고 그보다 더 나은 예측

역사적으로 건설 인력은 문제가 발생하면 바로잡았습니다. 이는 사후 대응, 시정 또는 긴급 유지 관리라고도 알려져 있습니다. 직원은 물건이 손상된 경우에만 수리하고 손상되지 않은 경우 무시합니다.

이 전략은 비용이 많이 들 수 있습니다. 전문 소매점 유지 관리 협회(현 ConnexFM)의 2012년 HVAC 벤치마크 보고서에 따르면 장비 고장 후 대응 서비스 호출 비용은 사전 대응 호출보다 평균 3배 더 비싸며 호출당 약 $400 더 높습니다.

20세기 초 자동차 대량생산의 도래와 함께 예방적 또는 계획적 유지보수가 도입되었습니다. 이로 인해 다른 업계에서도 자체적인 관행을 개발하게 되었습니다. 계획된 유지 관리는 제조업체의 사양에 따라 유지 관리가 만료되기 전에 얼마나 많은 장비 시간이나 사용 시간을 소비해야 하는지 추측하는 데 크게 의존합니다. 또한 이 전략은 모든 오류를 예측하는 데 적합하지 않거나 비용 효율적이지 않으므로 런타임 또는 간격 기반 문제로 사용이 제한됩니다.

예방적 유지 관리를 통해 대응 비용을 줄일 수 있지만 불필요한 검사나 수리를 시작하여 표준 운영 비용을 늘릴 수도 있습니다. 장비에 수리가 필요할 것으로 예상되는 시기를 예측하는 예방 유지보수는 실제 조건 및 사용량을 기준으로 장비 성능 저하를 예측하거나 장비 고장을 방지하지 않습니다.

반면, 데이터 기반 또는 상태 기반 유지 관리라고도 하는 예측 유지 관리는 객관적인 데이터를 사용하여 향후 장비 성능에 영향을 미칠 수 있는 문제를 식별함으로써 건물 유지 관리에 인텔리전스를 주입합니다. 이를 통해 대응적 유지 관리와 관련된 비용이 많이 드는 많은 문제를 방지하는 동시에 이해 관계자가 장비, 편안함 및 비용을 모니터링하고 유지 관리하기 위한 전략을 개발할 수 있습니다.

예측 유지 관리의 장점

시스템 유지 관리는 특정 지표에 성능 저하, 에너지 소비 증가 또는 임박한 오류 징후가 나타날 때 수행해야 합니다. 예측 유지 관리를 통해 누군가가 인지하기 전에, 그리고 수리 및 운영 비용이 증가하기 전에 문제를 식별할 수 있습니다. 문제의 근본 원인을 정확히 찾아내고 진단 및 수리를 단순화하며 두 번째 방문을 줄입니다. 이 전략은 또한 잘못된 작동 순서, 소형 덕트 또는 파이프, 일치하지 않는 구성 요소 또는 부적절한 구역 지정과 같은 설계 문제를 식별할 수 있습니다.

예측 유지 관리는 문제의 정확한 성격을 파악하는 데 도움이 되며 올바른 정보와 부품을 갖춘 올바른 기술자를 파견하는 데 도움이 됩니다. 예측 유지 관리의 다른 이점은 다음과 같습니다.

• 트럭 롤 감소.
• 문제 해결에 소요되는 총 시간을 줄입니다.
• 첫 수리율을 높여보세요.
• 진행 중인 디버깅을 줄입니다.
• 전체 유지 관리 비용을 절감하세요.
• 큰 실패의 위험을 줄입니다.
• 초기 단계에서 문제가 발견되면 직접 수정 사항을 추가했습니다.
• 다운타임, 지연 및 중단을 줄입니다.
• 최종 사용자에게 일관된 편안함과 환경을 제공합니다.
• 유지관리 예산과 자원을 보다 정확하게 할당하세요.
• 더 나은 장치 성능과 더 긴 장치 수명.
• 유지관리 비용을 절감하세요.
• 규정 요구 사항을 더 쉽게 준수할 수 있습니다.
• 에너지 효율성을 향상시킵니다.

예방적 유지 관리 계획에는 충분하고 신뢰할 수 있는 건물 데이터가 필요합니다. 건물 데이터를 얻는 가장 좋은 방법은 IoT 센서를 이용하는 것입니다.

Enter IoT 센서

IoT 센서는 다양한 모양과 크기로 제공되며 초기 설치 중 또는 후에 다양한 시스템에 설치할 수 있습니다. 이러한 시스템에는 HVAC, 에너지, 조명, 접근 제어, 관개 및 점유가 포함됩니다.

스마트 빌딩 관리 플랫폼은 기계 학습(ML) 알고리즘을 사용하여 장비 및 IoT 데이터를 분석하여 성능 추세를 파악하고, 목표한 유지 관리 및 조기 개입을 통해 주요 문제를 예방합니다. 그러나 다양한 환경과 조건에서 수집된 대량의 데이터를 결합하여 큰 그림을 만들어 실패 확률과 운영 성능 개선 가능성을 예측하려면 거시적인 접근 방식이 필요합니다.

모든 건물은 고유하며 정기 유지 관리 중에도 많은 문제가 발견되지 않습니다. 분석 및 ML을 통해 감지된 상태는 공급업체에 고장, 마모 및 효율성 저하의 징후가 보이는 장비를 수리하고 유지 관리하기 위한 포괄적인 계획을 제공합니다. 이는 궁극적으로 시설 관리자와 입주자에 대한 비용 및 중단을 포함한 장비 손상의 영향을 줄입니다.

예측 유지보수와 예방 유지보수의 실제 차이점은 전자는 장비의 실제 상태와 관련된 실시간 데이터 기반 접근 방식을 사용한다는 것입니다. 즉, 수동 검사, 교체 및 수리는 필요한 경우에만 수행됩니다. 예측 유지보수는 문제를 예측하는 데이터를 기반으로 장비 고장을 방지하기 위한 조치를 취할 수 있습니다. 또한 기계 학습 기반 스마트 빌딩 관리 플랫폼이 건물과 그 용도에 대해 더 많이 학습함에 따라 점점 더 정확하고 구체적인 예측을 생성할 것입니다.

예측 유지 관리는 시스템 구축 그 이상입니다. 예를 들어, 정확한 점유 예측을 통해 운영자는 각 구역의 청소 및 위생 요구 사항을 예측하고 그에 따라 리소스를 할당할 수 있습니다.

점유 정보

하이브리드 작업의 확산은 작업장이 변화하는 요구 사항을 충족하고 효율성과 안전성을 유지하기 위한 새로운 방법을 찾아야 함을 의미합니다. 점유 예측은 예측 유지 관리를 위한 강력한 도구입니다. 스마트 빌딩 관리 플랫폼은 센서로 수집한 데이터를 사용하여 향후 점유를 예측할 수 있습니다. 이 정보는 사무실 공간의 효율성을 향상시키는 데 도움이 되며 점유율이 매우 다양하더라도 건물 자동화 전략이 건강한 실내 환경을 지원하도록 보장합니다.

점유 예측을 통해 스마트 빌딩 관리 플랫폼은 다음을 수행할 수 있습니다.

• HVAC 설정을 자동으로 조정하여 인원 수를 수용할 수 있는 적절한 수준으로 편안함과 공기 질을 유지합니다.
• 입주자의 필요에 맞게 조명을 자동으로 조정합니다.
• 사용하지 않는 공간에서는 불필요한 난방, 냉방, 환기, 조명을 제거하세요.
• 개선할 영역을 식별합니다.
• 공간 활용도 향상을 위한 정보를 제공합니다.

점유 예측은 직원이 칸막이실, 회의실, 책상 및 사무실을 예약할 수 있는 직장 애플리케이션에 귀중한 데이터를 제공할 수 있습니다. 이러한 예측은 호텔이 예측에 따라 객실을 할당하기 위해 일별, 월별, 분기별 및 연간 점유율 모델을 사용하는 방법과 유사합니다.

실제 점유와 계획 점유를 이해하면 건물을 보다 효율적으로 운영할 수 있습니다. 예를 들어, 필요할 때만 조명을 켤 수 있고, 거주자가 공기를 조절해야 할 때 HVAC 시스템을 끌 수 있습니다. 실제 점유 시나리오를 기반으로 한 과거 데이터를 보유하면 적절한 예측이 가능합니다.

예측 유지 관리가 미래입니다.

분석과 기계 학습이 건물 유지 관리의 미래입니다. 데이터 기반 예측 유지 관리 프로그램은 관련 없는 일상 검사를 대체하고 장비 성능 저하를 방지함으로써 건물 운영 방식을 혁신할 수 있습니다. 이를 통해 시스템 상태에 대한 보다 적극적인 모니터링, 성능 최적화 기회 및 전반적으로 강력한 의사 결정이 가능합니다. 또한 Key는 유지 관리가 성능, 에너지 및 편안함에 미치는 영향을 우선시합니다.

예측 유지 관리 계획을 통합하려면 스마트 빌딩 플랫폼에 대한 투자가 필요합니다. 모바일 우선 플랫폼은 최첨단 결함 감지 및 진단, 기계 학습, IoT 장치, 앱 및 사용자 친화적인 인터페이스를 갖추고 있어 팀이 건물 유지 관리를 한 단계 더 발전시킬 수 있도록 지원합니다.

모든 분석 또는 스마트 빌딩 플랫폼은 수신되는 데이터만큼만 우수합니다. IoT 센서와 통합 시스템에서 수집되는 데이터가 많을수록 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 특정 솔루션을 설계하고 구현하려면 개방형 통신 프로토콜, 데이터 통합 ​​및 시스템 상호 운용성에 대한 심층적인 도메인 전문 지식이 필요합니다. 개별 프로젝트 요구 사항은 스마트 빌딩의 복잡성을 이해하는 파트너와 함께 평가하여 예측 유지 관리에 대한 실용적인 접근 방식을 통해 데이터 기반의 미래 보장형 솔루션의 모든 이점을 얻어야 합니다.

위 내용은 건강한 건물에 예측 유지관리가 적합한 이유의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!