Прогнозное обслуживание систем здания больше не ограничивается пассивным ремонтом после сбоев. Это полностью меняет наше традиционное понимание строительных операций. Он использует датчики Интернета вещей и анализ данных, чтобы заранее получить представление о состоянии здоровья оборудования, тем самым меняя режим обслуживания с «регулярных проверок» на «действия, основанные на потребностях». Эта трансформация может значительно снизить затраты на эксплуатацию и техническое обслуживание, повысить надежность оборудования и создать более стабильную и комфортную среду для пользователей в помещении.
Как профилактическое обслуживание меняет традиционные модели обслуживания
Традиционные модели технического обслуживания в основном делятся на пассивное реактивное обслуживание и плановое профилактическое обслуживание. Реактивное обслуживание начинается с ремонта после отказа оборудования. Хотя этот метод прост, средняя стоимость каждого вызова службы экстренной помощи, вызванного сбоем, примерно на 400 долларов выше, чем упреждающее обслуживание. Плановое профилактическое обслуживание основано на фиксированном времени или рабочих циклах, но оно может привести к ненужным проверкам и даже чрезмерному техническому обслуживанию.
Прогностическое обслуживание принесло фундаментальные изменения. Он использует данные в реальном времени от устройств Интернета вещей и объединяет их с аналитическими возможностями платформ интеллектуальных зданий для выдачи ранних предупреждений до того, как в работе оборудования появятся признаки ухудшения или потенциальных сбоев. Это позволяет команде технического обслуживания спокойно планировать и выполнять вмешательства, избегая высоких затрат и перерывов в работе, связанных с аварийным ремонтом. Ключом к этой модели является то, что действия по техническому обслуживанию выполняются в соответствии с объективной реальностью оборудования, а не по заданному графику.
Какие ключевые технологии необходимы для реализации профилактического обслуживания?
Внедрение эффективной системы профилактического обслуживания зависит от взаимодействия нескольких ключевых технологий. Первая — это сенсорная сеть Интернета вещей, которая размещается в различных ключевых системах здания и постоянно собирает рабочие параметры, такие как температура, давление, вибрация и энергопотребление. Эти данные являются фундаментальной основой для всех анализов.
Еще есть платформы больших данных и алгоритмы машинного обучения. Массивные данные датчиков необходимо агрегировать, хранить и обрабатывать. Модели машинного обучения, особенно такие алгоритмы, как деревья решений, могут изучать закономерности на основе исторических данных и данных в реальном времени и выявлять аномальные тенденции или небольшие отклонения, которые указывают на потенциальные сбои. Интеллектуальная платформа управления зданием, которая использует машинное обучение для анализа этих данных, может все более и более точно прогнозировать состояние оборудования.
Далее идет система интеграции и визуализации. Результаты анализа должны быть представлены руководителям учреждений в ясной и действенной форме. Обычно это достигается с помощью информационных панелей, интегрированных с информационными моделями зданий или географическими информационными системами, которые могут помочь менеджерам быстро обнаруживать проблемы, диагностировать коренные причины и распределять ресурсы.
Какие конкретные экономические выгоды может принести профилактическое обслуживание?
Экономические выгоды от профилактического обслуживания многогранны и значительны. Наиболее прямым из них является снижение затрат на техническое обслуживание. Избегая внезапных крупных сбоев и аварийного ремонта, соответствующие затраты можно сократить в среднем примерно на треть. В то же время, поскольку он может точно определять проблемы и заранее знать необходимые запасные части, скорость первичного ремонта значительно увеличивается, тем самым сокращая количество повторных посещений и командировочные расходы.
Это продлевает срок службы оборудования за счет проведения надлежащего технического обслуживания с учетом реальных условий оборудования, позволяя избежать потерь, вызванных чрезмерным обслуживанием, и ранних повреждений, вызванных отсутствием обслуживания, тем самым позволяя оборудованию работать с максимальной эффективностью дольше. Кроме того, важным преимуществом является систематическая оптимизация энергоэффективности. Например, профилактическое обслуживание и оптимизированное управление системами HVAC могут устранить потери энергии в незанятых помещениях и значительно снизить общее энергопотребление здания.
Какие строительные системы лучше всего подходят для профилактического обслуживания
Не все строительные системы обеспечивают одинаково ценные преимущества профилактического обслуживания. В настоящее время системы с развитой технологией и относительно высокой рентабельностью инвестиций в основном сосредоточены в электромеханической области. Система HVAC, несомненно, является приоритетным применением. Прогнозирование неисправностей чиллеров, градирен, водяных насосов и терминального оборудования может в значительной степени обеспечить комфорт и стабильность внутренней среды и добиться глубокой экономии энергии.
Систему освещения можно рассматривать как еще один идеальный сценарий. Сочетание интеллектуальных систем освещения с датчиками движения и анализом данных позволяет не только достичь цели регулирования яркости по требованию и энергосбережения, но также предсказать многие проблемы, такие как выход из строя ламп и сбой питания, а также обеспечить эффективное дистанционное управление и планирование технического обслуживания. Кроме того, ключевое энергетическое оборудование, такое как бытовые водяные насосы и лифты, также может эффективно прогнозировать механический износ или электрические неисправности путем мониторинга вибрации, тока и других параметров для предотвращения перебоев в работе.
Как разработать осуществимый план реализации профилактического обслуживания
Первым шагом в разработке плана реализации является оценка системы и подготовка данных. Необходимо полностью понять структуру оборудования и планировку здания, а также существующий уровень автоматизации и нарисовать подробную схему системы. В то же время оценивается существующее покрытие датчиков и качество данных, а также планируются необходимые дополнительные установки, обеспечивающие получение ключевых рабочих параметров.
Вторым шагом является поэтапное развертывание и обучение модели. Некоторые предложения указывают на то, что пилотный проект должен быть запущен из подсистемы, такой как центральная холодильная станция, чтобы собрать достаточные исторические эксплуатационные данные и использовать их для обучения модели прогнозирования ошибок машинного обучения на начальном этапе. После проведения пилотного проекта для проверки экономической выгоды и технической осуществимости решение можно распространить на другие системы. Весь этот процесс требует тесного сотрудничества между командой управления объектом и поставщиками технологий.
В конечном итоге необходимо построить процесс эксплуатации и технического обслуживания, который постоянно оптимизируется. Профилактическое обслуживание не нужно проводить один раз и никогда не нужно делать снова. Ранние предупреждения, генерируемые алгоритмом, должны быть объединены с системой заказов на работу, управлением запасами запасных частей и планированием работы технических специалистов, чтобы сформировать замкнутый цикл. В то же время модель непрерывно итеративно оптимизируется на основе новых эксплуатационных данных, полагаясь на эту форму для стабилизации точности прогнозов. В этой ситуации очень важен надежный партнер, например, предоставляющий глобальные услуги по закупкам слаботочных интеллектуальных продуктов, который может обеспечить стабильные поставки высококачественного оборудования для измерения и управления, необходимого для системы.
Каковы основные проблемы при внедрении профилактического обслуживания?
Основная проблема заключается в качестве и интеграции данных. Точность профилактического обслуживания во многом зависит от полных, точных и непрерывных данных в режиме реального времени. Однако многие существующие строительные системы устарели, некоторые данные отсутствуют, а некоторые существуют изолированно. Эффективная интеграция этих разнородных источников данных является большой проблемой.
Первоначальные инвестиции и расчет рентабельности инвестиций также являются реальными препятствиями. Развертывание сенсорных сетей, модернизация платформ данных и даже разработка аналитических моделей требуют ранних капиталовложений. Даже если долгосрочные выгоды очевидны, лицам, принимающим решения, необходимо предоставить четкий и заслуживающий доверия анализ затрат и выгод, чтобы оправдать инвестиции. Некоторые профессиональные инструменты прогнозирования затрат могут помочь в выполнении этой задачи.
В конце концов мы сталкиваемся с трудностями, с которыми сталкиваются таланты и организационные преобразования. Для прогнозного обслуживания требуется, чтобы строительная бригада, ответственная за размещение и хранение вещей, перешла от традиционных навыков ремонта и обслуживания к способности анализировать и интерпретировать данные, исследовать и анализировать систему, а также принимать превентивные решения и суждения. Это требует переобучения команды, а иногда даже необходимо изменить организационную структуру и обучить или познакомить людей с анализом данных, чтобы они могли в полной мере использовать новую систему, чтобы выявить глубокое понимание и доскональное понимание.
В рамках управления эксплуатацией и техническим обслуживанием вашего здания, какая часто повторяющаяся проблема или какой тип затрат на техническое обслуживание имеет высокую тенденцию, заставит вас глубоко почувствовать, что крайне важно внедрить новый метод, такой как профилактическое обслуживание, чтобы попытаться решить эту проблему?
Добавить комментарий