Mengapa penyelenggaraan ramalan masuk akal untuk bangunan yang sihat

Strategi operasi dipacu data boleh mengurangkan kos, meningkatkan produktiviti dan menyokong persekitaran keseluruhan yang lebih baik.

Peningkatan teknologi Internet of Things (IoT) telah menambah dimensi baharu kepada perancangan penyelenggaraan. Data daripada peranti IoT boleh memberikan pengurus kemudahan dengan cerapan untuk mengendalikan dan mengekalkan hartanah mereka dengan berkesan, dan apabila digabungkan dengan platform bangunan pintar yang menyediakan analisis, boleh mengenal pasti dan menyelesaikan isu dengan lebih berkesan.

Analitik bukan sekadar makluman atau laporan peranti reaktif. Ia adalah berdasarkan data berkaitan yang dipersembahkan dengan jelas dalam format yang mudah difahami yang menerangkan masalah, bila ia berlaku, tempohnya, status keadaan operasi yang berkaitan dan juga kesan kos. Analisis menunjukkan cara sistem yang dibina berfungsi dalam realiti, dan bukannya bergantung pada andaian operasi.

Pengendali sistem bangunan pintar menggunakan strategi penyelenggaraan ramalan atau dipacu data digabungkan dengan analitik untuk memastikan amalan penyelenggaraan yang cekap.

Reaktif, pencegahan dan lebih baik lagi, ramalan

Secara sejarah, krew pembinaan akan membetulkan masalah apabila ia berlaku, atau dikenali sebagai penyelenggaraan reaktif, pembetulan atau run-to- Breakdown. Kakitangan hanya akan membaiki barang jika rosak dan tidak mengendahkannya jika tidak rosak.

Strategi ini boleh memakan kos yang tinggi. Menurut Laporan Penanda Aras HVAC Persatuan Penyelenggaraan Kedai Runcit Khusus (kini ConnexFM) 2012, panggilan perkhidmatan reaktif selepas kos kegagalan peralatan secara purata tiga kali lebih tinggi daripada panggilan proaktif, lebih kurang $400 setiap panggilan.

Pada awal abad ke-20, dengan kemunculan pengeluaran besar-besaran kereta, penyelenggaraan pencegahan atau terancang telah diperkenalkan. Ini telah mendorong industri lain untuk membangunkan amalan mereka sendiri. Penyelenggaraan yang dirancang sangat bergantung pada meneka berapa banyak masa peralatan atau masa penggunaan mesti dibelanjakan sebelum penyelenggaraan perlu dibayar berdasarkan spesifikasi pengeluar. Strategi ini juga tidak boleh dilaksanakan atau kos efektif untuk meramalkan setiap kegagalan, jadi penggunaannya terhad kepada masa jalan atau masalah berasaskan selang.

Walaupun penyelenggaraan pencegahan boleh mengurangkan kos reaktif, ia juga boleh meningkatkan kos operasi standard dengan memulakan pemeriksaan atau pembaikan yang tidak perlu. Penyelenggaraan pencegahan, berdasarkan anggaran masa peralatan berkemungkinan memerlukan pembaikan, tidak meramalkan kemerosotan peralatan berdasarkan keadaan dan penggunaan sebenar mahupun menghalang kegagalan peralatan.

Sebaliknya, penyelenggaraan ramalan, juga dikenali sebagai penyelenggaraan dipacu data atau berasaskan keadaan, menyuntik kecerdasan ke dalam penyelenggaraan bangunan dengan menggunakan data objektif untuk mengenal pasti isu yang mungkin menjejaskan prestasi peralatan masa hadapan. Ia mengelakkan banyak isu mahal yang berkaitan dengan penyelenggaraan reaktif sambil membenarkan pihak berkepentingan untuk membangunkan strategi untuk memantau dan menyelenggara peralatan, keselesaan dan kos.

Faedah Penyelenggaraan Ramalan

Penyelenggaraan sistem harus dilakukan apabila penunjuk tertentu menunjukkan tanda-tanda prestasi merosot, peningkatan penggunaan tenaga atau kegagalan yang akan berlaku. Penyelenggaraan ramalan boleh mengenal pasti masalah sebelum sesiapa menyedarinya, dan sebelum kos pembaikan dan operasi meningkat. Ia menentukan punca masalah, memudahkan diagnosis dan pembaikan, dan mengurangkan lawatan kedua. Strategi ini juga boleh mengenal pasti isu reka bentuk seperti urutan operasi yang salah, saluran atau paip bersaiz kecil, komponen tidak sepadan atau pengezonan yang tidak betul.

Penyelenggaraan ramalan membantu menentukan sifat sebenar masalah dan membantu dalam menghantar juruteknik yang betul dengan maklumat dan alat ganti yang betul. Kelebihan lain penyelenggaraan ramalan termasuk:

• Gelung trak yang dikurangkan.
• Kurangkan jumlah masa untuk menyelesaikan masalah.
• Tingkatkan kadar pembetulan kali pertama.
• Kurangkan penyahpepijatan yang sedang berjalan.
• Kurangkan kos penyelenggaraan keseluruhan.
• Kurangkan risiko kegagalan besar.
• Tambahkan pembetulan langsung apabila masalah ditemui pada peringkat awal.
• Kurangkan masa henti, kelewatan dan gangguan.
• Memberi keselesaan dan persekitaran yang konsisten kepada pengguna akhir.
• Peruntukkan belanjawan penyelenggaraan dan sumber dengan lebih tepat.
• Prestasi peranti yang lebih baik dan hayat peranti yang lebih lama.
• Kurangkan kos penyelenggaraan.
• Lebih mudah untuk mematuhi keperluan kawal selia.
• Meningkatkan kecekapan tenaga.

Perancangan penyelenggaraan pencegahan memerlukan data bangunan yang mencukupi dan boleh dipercayai. Cara terbaik untuk mendapatkan data bangunan adalah melalui penderia IoT.

Masukkan Penderia IoT

Penderia IoT tersedia dalam pelbagai bentuk dan saiz serta boleh dipasang pada pelbagai sistem semasa atau selepas pemasangan awal. Sistem ini termasuk HVAC, tenaga, pencahayaan, kawalan akses, pengairan dan penghunian.

Platform pengurusan bangunan pintar menggunakan algoritma pembelajaran mesin (ML) untuk menganalisis peralatan dan data IoT untuk mengenal pasti arah aliran prestasi, membolehkan penyelenggaraan disasarkan dan campur tangan awal untuk mengelakkan masalah besar. Walau bagaimanapun, pendekatan makro diperlukan untuk menggabungkan sejumlah besar data yang diserap daripada persekitaran dan keadaan yang berbeza untuk mencipta gambaran besar untuk meramalkan kebarangkalian kegagalan dan kemungkinan peningkatan dalam prestasi operasi.

Semua bangunan adalah unik dan banyak masalah tidak dapat ditemui semasa penyelenggaraan biasa. Keadaan yang dikesan melalui analitik dan ML menyediakan pelan komprehensif kepada pembekal untuk membaiki dan menyelenggara peralatan yang menunjukkan tanda-tanda kegagalan, haus dan kecekapan berkurangan. Ini akhirnya mengurangkan kesan kerosakan peralatan, termasuk kos dan gangguan kepada pengurus dan penghuni kemudahan.

Perbezaan sebenar antara penyelenggaraan ramalan dan penyelenggaraan pencegahan ialah yang pertama menggunakan pendekatan dipacu data masa nyata khusus kepada keadaan sebenar peralatan. Ini bermakna pemeriksaan manual, penggantian dan pembaikan hanya dilakukan apabila perlu. Penyelenggaraan ramalan adalah berdasarkan data meramalkan masalah supaya langkah boleh diambil untuk mencegah kegagalan peralatan. Selain itu, apabila platform pengurusan bangunan pintar didorong pembelajaran mesin mengetahui lebih lanjut tentang bangunan dan kegunaannya, platform tersebut akan menghasilkan ramalan yang lebih tepat dan khusus.

Penyelenggaraan ramalan melangkaui sistem bangunan. Sebagai contoh, ramalan penghunian yang tepat membolehkan pengendali meramalkan keperluan pembersihan dan sanitasi setiap kawasan dan memperuntukkan sumber dengan sewajarnya.

Mengenai Penghunian

Percambahan kerja hibrid bermakna tempat kerja mesti mencari cara baharu untuk memenuhi permintaan yang berubah-ubah dan kekal cekap dan selamat. Ramalan penghunian ialah alat yang berkuasa untuk penyelenggaraan ramalan. Platform pengurusan bangunan pintar boleh menggunakan data yang dikumpul oleh penderia untuk meramalkan penghunian masa hadapan. Maklumat ini membantu meningkatkan kecekapan ruang pejabat dan memastikan strategi automasi bangunan menyokong persekitaran dalaman yang sihat, walaupun kadar penghunian berbeza-beza secara meluas.

Melalui ramalan penghunian, platform pengurusan bangunan pintar boleh:

• Melaraskan tetapan HVAC secara automatik untuk memastikan keselesaan dan kualiti udara pada tahap yang sesuai untuk menampung bilangan orang.
• Laraskan pencahayaan secara automatik untuk memenuhi keperluan penghuni.
• Hapuskan pemanasan, penyejukan, pengudaraan dan pencahayaan yang tidak perlu di kawasan yang tidak digunakan.
• Kenal pasti bidang untuk penambahbaikan.
• Membekalkan maklumat untuk meningkatkan penggunaan ruang.

Ramalan penghunian boleh memberikan data berharga kepada aplikasi tempat kerja di mana pekerja boleh menempah bilik, bilik persidangan, meja dan pejabat. Ramalan ini serupa dengan cara hotel menggunakan model penghunian harian, bulanan, suku tahunan dan tahunan untuk memperuntukkan bilik berdasarkan ramalan mereka.

Memahami penghunian sebenar dan terancang membolehkan bangunan berjalan dengan lebih cekap. Sebagai contoh, lampu boleh dihidupkan hanya apabila diperlukan, dan sistem HVAC boleh ditutup apabila penghuni perlu mengawal udara. Mempunyai data sejarah berdasarkan senario penghunian sebenar membolehkan ramalan yang sesuai.

Penyelenggaraan ramalan ialah masa depan

Analitik dan pembelajaran mesin ialah masa depan penyelenggaraan bangunan. Program penyelenggaraan ramalan dipacu data boleh merevolusikan cara bangunan beroperasi dengan menggantikan pemeriksaan rutin yang tidak berkaitan dan mencegah kemerosotan peralatan. Ia membolehkan pemantauan kesihatan sistem yang lebih proaktif, peluang untuk mengoptimumkan prestasi, dan keseluruhan membuat keputusan yang mantap. Selain itu, Key mengutamakan kesan penyelenggaraan terhadap prestasi, tenaga dan keselesaan.

Mengintegrasikan program penyelenggaraan ramalan memerlukan pelaburan dalam platform bangunan pintar. Platform yang diutamakan mudah alih ini menampilkan pengesanan dan diagnostik kerosakan termaju, pembelajaran mesin, peranti IoT, apl dan antara muka mesra pengguna, memastikan pasukan boleh membawa penyelenggaraan bangunan ke peringkat seterusnya.

Sebarang analitik atau platform pembinaan pintar hanya sebaik data yang diterimanya. Lebih banyak data yang dikumpul daripada penderia IoT dan sistem bersepadu, lebih baik hasilnya. Mereka bentuk dan melaksanakan penyelesaian khusus memerlukan kepakaran domain yang mendalam dalam protokol komunikasi terbuka, penyepaduan data dan kesalingoperasian sistem. Keperluan projek individu mesti dinilai dengan rakan kongsi yang memahami kerumitan bangunan pintar untuk memperoleh manfaat penuh penyelesaian yang didorong data dan kalis masa hadapan dengan pendekatan praktikal untuk penyelenggaraan ramalan.

Atas ialah kandungan terperinci Mengapa penyelenggaraan ramalan masuk akal untuk bangunan yang sihat. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!