为什么预测性维护对健康建筑有意义

数据驱动的运营策略可以降低成本，提高生产力，并支持更好的整体环境。

物联网(IoT)技术的兴起为维护计划增加了新的维度。来自物联网设备的数据可以为设施管理人员提供洞察力，以有效地运行和维护其财产，且当与提供分析的智能建筑平台相结合时，可以更有效地识别和解决问题。

分析不仅仅是反应性设备警报或报告。它们是基于相关数据得出的结果，这些数据以一种易于理解的格式清晰地呈现出来，解释了问题、问题发生的时间、持续时间、相关操作条件的状态，甚至成本影响。分析显示了构建系统在现实中是如何工作的，而不是依赖于操作假设。

智能建筑系统运营商使用结合分析的预测性或数据驱动的维护策略，以确保高效的维护实践。

反应性、预防性、更好的是预测性

从历史上看，建筑人员会在问题发生时进行纠正，或者称为反应性、纠正性或运行到故障维护。工作人员只会在物品损坏时维修，没有损坏时就不管了。

这种策略可能代价高昂。根据专业零售商店维护协会(现为ConnexFM)2012年的HVAC基准报告，设备出现故障后的被动服务呼叫平均成本是主动呼叫的三倍，每次呼叫大约多400美元。

20世纪初，随着汽车大规模生产的出现，预防性或计划性维修被引入。这促使其他行业发展自己的做法。计划维护在很大程度上依赖于根据制造商的规格来猜测在维护到期之前必须花费多少设备时间或使用时间。这种策略在预测每个故障时也不可行，也不划算，因此其使用仅限于基于运行时或间隔时间的问题。

虽然预防性维护可以降低反应性成本，但也会因为启动不必要的检查或维修而增加标准运营成本。基于对设备可能需要维修的时间的估计，预防性维护既不能根据实际情况和使用情况预测设备退化，也不能防止设备故障。

另一方面，预测性维护，也被称为数据驱动或基于条件的维护，通过使用客观数据来识别可能影响未来设备性能的问题，为建筑维护注入智能。其避免了许多与被动维护相关的昂贵问题，同时允许利益相关者制定用于监控和维护设备、舒适性和成本的策略。

预测性维护的优势

当特定指标显示性能下降、能耗增加或即将发生故障的迹象时，应进行系统维护。预测性维护可以在任何人注意到之前，以及在维修和运营成本上升之前发现问题。其可以查明问题的根本原因，简化诊断和修复，并减少第二次访问。该策略还可以识别设计问题，例如操作顺序不正确、管道或管道尺寸过小、组件不匹配或分区不当。

预测性维护有助于确定问题的确切性质，并协助派遣具有正确信息和部件的正确技术人员。预测性维护的其他优势包括:

• 减少上门服务。
• 减少解决问题的总时间。
• 提高首次修复率。
• 减少正在进行的调试。
• 降低整体维护成本。
• 降低重大故障的风险。
• 增加直接修复，因为在早期阶段就发现了问题。
• 减少停机时间、延迟和中断。
• 为最终用户提供一致的舒适度和环境。
• 更准确地分配维护预算和资源。
• 更好的设备性能和更长的设备使用寿命。
• 降低维护成本。
• 更容易符合法规要求。
• 提高能源效率。

预防性维护计划需要充分可靠的建筑数据。获取建筑数据的最佳方式是通过物联网传感器。

进入物联网传感器

物联网传感器有多种形状和尺寸可供选择，可以在初始安装期间或之后安装在多种系统上。这些系统包括暖通空调、能源、照明、门禁、灌溉和占用。

智能建筑管理平台使用机器学习(ML)算法来分析设备和物联网数据，以确定性能趋势，从而实现有针对性的维护和早期干预，以防止出现重大问题。然而，需要一种宏观方法来结合从不同环境和条件中摄取的大量数据，以创建一个大图来预测故障概率和运营绩效的可能改进。

所有的建筑都是独一无二的，许多问题在定期维护中都无法发现。通过分析和ML检测到的情况，为供应商提供了一个全面的计划，以修复和维护显示故障、磨损和效率降低迹象的设备。这最终减少了设备损坏的影响，包括对设施管理人员和居住者的成本及干扰。

预测性维护和预防性维护之间的真正区别在于，前者使用特定于设备实际状况的实时数据驱动方法。这意味着只有在必要时才会进行人工检查、更换和维修。预测性维护基于数据预测问题，从而采取措施防止设备故障。此外，随着机器学习驱动的智能建筑管理平台对建筑及其用途的了解越来越多，将产生越来越准确和具体的预测。

预测性维护超越了建筑系统。例如，准确的占用率预测使运营商能够预测每个区域的清洁和卫生需求，并相应地分配资源。

关于占用率

混合工作的普及意味着工作场所必须以新的方式来满足不断变化的需求，并保持高效和安全。占用率预测是预测性维护的强大工具。智能建筑管理平台可以使用传感器收集的数据来预测未来的占用率。这些信息有助于提高办公面积的效率，并确保楼宇自动化策略支持健康的室内环境，即使占用率变化很大。

通过占用率预测，智能楼宇管理平台可以:

• 自动调整暖通空调设置，以保持舒适度和空气质量在一个适当的水平，以容纳人数。
• 自动调节照明，以满足居住者的需要。
• 消除闲置区域不必要的加热、冷却、通风和照明。
• 确定需要改进的领域。
• 提供信息以提高空间利用率。

占用率预测可以为工作场所应用程序提供有价值的数据，员工可以通过这些应用程序预订隔间、会议室、办公桌和办公室。这些预测类似于酒店如何使用每日、每月、每季度和每年的入住率模型来根据其预测分配房间。

了解实际占用率和计划占用率可以让建筑物更高效地运行。例如，灯可以只在需要时打开，当居住者需要调节空气时，暖通空调系统可以停止运行。拥有基于实际占用场景的历史数据可以进行适当的预测。

预测性维护是未来的趋势

分析和机器学习是建筑维护的未来。数据驱动的预测性维护计划可以通过取代无关的例行检查和防止设备退化来彻底改变建筑物的运作方式。其允许更主动地监控系统运行状况、优化性能的机会以及总体上的健壮决策。此外，基还优先考虑维护对性能、能量和舒适性的影响。

整合预测性维护计划需要对智能建筑平台进行投资。移动优先平台具有尖端的故障检测和诊断、机器学习、物联网设备、应用程序和用户友好界面，确保团队可以将建筑维护提升到一个新的水平。

任何分析或智能建筑平台的好坏取决于接收到的数据。物联网传感器和集成系统数据收集得越多，结果就越好。设计和实施特定解决方案需要开放通信协议、数据集成和系统互操作性方面的深厚领域专业知识。必须与了解智能建筑复杂性的合作伙伴一起评估单个项目的需求，以通过实用的预测性维护方法获得数据驱动、面向未来的解决方案的全部优势。

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