為什麼預測性維護對健康建築有意義

數據驅動的營運策略可以降低成本，提高生產力，並支援更好的整體環境。

物聯網(IoT)技術的興起為維護計畫增加了新的維度。來自物聯網設備的數據可以為設施管理人員提供洞察力，以有效地運作和維護其財產，且當與提供分析的智慧建築平台結合時，可以更有效地識別和解決問題。

分析不僅僅是反應性設備警報或報告。它們是基於相關數據得出的結果，這些數據以易於理解的格式清晰地呈現出來，解釋了問題、問題發生的時間、持續時間、相關操作條件的狀態，甚至成本影響。分析顯示了建構系統在現實中是如何運作的，而不是依賴操作假設。

智慧建築系統營運商使用結合分析的預測性或數據驅動的維護策略，以確保高效的維護實踐。

反應性、預防性、更好的是預測性

從歷史上看，建築人員會在問題發生時進行糾正，或者稱為反應性、糾正性或運行到故障維護。工作人員只會在物品損壞時維修，沒有損壞時就不管了。

這種策略可能代價高昂。根據專業零售商店維護協會(現為ConnexFM)2012年的HVAC基準報告，設備故障後的被動服務呼叫平均成本是主動呼叫的三倍，每次呼叫大約多400美元。

20世紀初，隨著汽車大規模生產的出現，預防性或計劃性維修被引入。這促使其他產業發展自己的做法。計劃維護在很大程度上依賴於根據製造商的規格來猜測在維護到期之前必須花費多少設備時間或使用時間。這種策略在預測每個故障時也不可行，也不划算，因此其使用僅限於基於運行時或間隔時間的問題。

雖然預防性維護可以降低反應性成本，但也會因為啟動不必要的檢查或維修而增加標準營運成本。基於設備可能需要維修的時間的估計，預防性維護既不能根據實際情況和使用情況預測設備退化，也不能防止設備故障。

另一方面，預測性維護，也被稱為數據驅動或基於條件的維護，透過使用客觀數據來識別可能影響未來設備性能的問題，為建築維護注入智慧。其避免了許多與被動維護相關的昂貴問題，同時允許利害關係人制定用於監控和維護設備、舒適性和成本的策略。

預測性維護的優點

當特定指標顯示效能下降、能耗增加或即將發生故障的跡象時，應進行系統維護。預測性維護可以在任何人注意到之前，以及在維修和營運成本上升之前發現問題。其可以找出問題的根本原因，簡化診斷和修復，並減少第二次訪問。此策略還可以識別設計問題，例如操作順序不正確、管道或管道尺寸過小、組件不匹配或分區不當。

預測性維護有助於確定問題的確切性質，並協助派遣具有正確資訊和部件的正確技術人員。預測性維護的其他優點包括:

• 減少上門服務。
• 減少解決問題的總時間。
• 提高首次修復率。
• 減少正在進行的偵錯。
• 降低整體維護成本。
• 降低重大故障的風險。
• 增加直接修復，因為在早期階段就發現了問題。
• 減少停機時間、延遲和中斷。
• 為最終使用者提供一致的舒適度和環境。
• 更準確地分配維護預算和資源。
• 更好的設備性能和更長的設備使用壽命。
• 降低維修成本。
• 更容易符合法規要求。
• 提高能源效率。

預防性維護計畫需要充分可靠的建築資料。獲取建築數據的最佳方式是透過物聯網感測器。

進入物聯網感測器

物聯網感測器有多種形狀和尺寸可供選擇，可以在初始安裝期間或之後安裝在多種系統上。這些系統包括暖通空調、能源、照明、門禁、灌溉和占用。

智慧建築管理平台使用機器學習(ML)演算法來分析設備和物聯網數據，以確定效能趨勢，從而實現有針對性的維護和早期幹預，以防止重大問題。然而，需要一種宏觀方法來結合從不同環境和條件中攝取的大量數據，以創建一個大圖來預測故障機率和營運績效的可能改進。

所有的建築都是獨一無二的，許多問題在定期維護中都無法發現。透過分析和ML檢測到的情況，為供應商提供了一個全面的計劃，以修復和維護顯示故障、磨損和效率降低跡象的設備。這最終減少了設備損壞的影響，包括對設施管理人員和居住者的成本及乾擾。

預測性維護和預防性維護之間的真正區別在於，前者使用特定於設備實際狀況的即時資料驅動方法。這意味著只有在必要時才會進行人工檢查、更換和維修。預測性維護基於資料預測問題，從而採取措施防止設備故障。此外，隨著機器學習驅動的智慧建築管理平台對建築及其用途的了解越來越多，將產生越來越準確和具體的預測。

預測性維護超越了建築系統。例如，準確的佔用率預測使營運商能夠預測每個區域的清潔和衛生需求，並相應地分配資源。

關於佔用率

混合工作的普及意味著工作場所必須以新的方式來滿足不斷變化的需求，並保持高效和安全。佔用率預測是預測性維護的強大工具。智慧建築管理平台可以使用感測器收集的數據來預測未來的佔用率。這些資訊有助於提高辦公室面積的效率，並確保樓宇自動化策略支援健康的室內環境，即使佔用率變化很大。

透過佔用率預測，智慧建築管理平台可以:

• 自動調整暖通空調設置，以保持舒適度和空氣品質在一個適當的水平，以容納人數。
• 自動調整照明，以滿足居住者的需求。
• 消除閒置區域不必要的加熱、冷卻、通風和照明。
• 確定需要改進的領域。
• 提供資訊以提高空間利用率。

佔用率預測可以為工作場所應用程式提供有價值的數據，員工可以透過這些應用程式預訂隔間、會議室、辦公桌和辦公室。這些預測類似於飯店如何使用每日、每月、每季和每年的入住率模型來根據其預測分配房間。

了解實際佔用率和計畫佔用率可以讓建築物更有效率地運作。例如，燈可以只在需要時打開，當居住者需要調節空氣時，暖通空調系統可以停止運作。擁有基於實際佔用場景的歷史資料可以進行適當的預測。

預測性維護是未來的趨勢

分析和機器學習是建築維護的未來。數據驅動的預測性維護計劃可以透過取代無關的例行檢查和防止設備退化來徹底改變建築物的運作方式。其允許更主動地監控系統運作狀況、優化效能的機會以及整體上的健壯決策。此外，基還優先考慮維護對性能、能量和舒適性的影響。

整合預測性維護計畫需要對智慧建築平台進行投資。行動優先平台具有尖端的故障檢測和診斷、機器學習、物聯網設備、應用程式和用戶友好介面，確保團隊可以將建築維護提升到一個新的水平。

任何分析或智慧建築平台的好壞取決於接收到的資料。物聯網感測器和整合系統資料收集得越多，結果就越好。設計和實施特定解決方案需要開放通訊協定、資料整合和系統互通性方面的深厚領域專業知識。必須與了解智慧建築複雜性的合作夥伴一起評估單一專案的需求，以透過實用的預測性維護方法獲得資料驅動、面向未來的解決方案的全部優勢。

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