В современных рамках современного управления зданиями прогнозное обслуживание претерпевает процесс трансформации из передовой концепции в необходимую практику. Он использует данные и методы анализа для прогнозирования отказов оборудования, а затем преобразует традиционное пассивное или плановое обслуживание в активное вмешательство. Основная ценность этого метода заключается в том, что он позволяет не только значительно снизить риск неожиданных остановов, но и продлить срок службы оборудования. Оно также может оптимизировать использование энергии, обеспечивая ощутимую экономию средств и повышение эффективности эксплуатации зданий.
Что такое профилактическое обслуживание систем здания
Прогнозное обслуживание, которое отличается от традиционного обслуживания после отказа или обслуживания с фиксированным циклом, основано на датчиках, установленных в системах отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха, лифтах, системах распределения электроэнергии и других системах для непрерывного сбора рабочих данных, таких как вибрация, температура, гармоники тока и т. д., а затем агрегирования и анализа этих данных через платформу Интернета вещей с целью выявления аномальных закономерностей, отклоняющихся от базовых показателей состояния здоровья.
Он не направлен на предотвращение каких-либо сбоев, а направлен на выявление потенциальных проблем на ранней стадии до того, как произойдет сбой. Например, анализируя тенденции вибрации в компрессоре холодильной машины, можно выдать раннее предупреждение до того, как полный отказ подшипника прервет охлаждение на несколько недель. Это дает достаточно времени для планирования ремонтных запасных частей и периодов окон, избегая высоких затрат и сбоев в работе при аварийном ремонте.
Как профилактическое обслуживание может снизить эксплуатационные расходы здания
Наиболее простой движущей силой является экономия затрат. Внезапные сбои часто приводят к дорогостоящим сверхурочным затратам на ремонт, срочным расходам на запасные части и коммерческим потерям, которые весьма вероятны из-за выхода из-под контроля среды. При профилактическом обслуживании используется плановое вмешательство, чтобы избежать этих незапланированных расходов. В то же время это может быть состояние.
Например, если фильтр кондиционера загрязнится и засорится, или теплообменник покроется накипью, это приведет к тому, что вентилятор и водяной насос будут продолжать работать с большой нагрузкой, что значительно увеличит энергопотребление. Анализируя данные о токе и разнице температур, система может точно определить наилучшее время для очистки и технического обслуживания, чтобы оборудование всегда могло работать в эффективном диапазоне и в долгосрочной перспективе экономить значительные затраты на электроэнергию.
Какие технологии необходимы для обеспечения профилактического обслуживания
Чтобы обеспечить прогнозируемое обслуживание, для его поддержки необходим стек технологий. Нижний уровень — это разнообразные датчики, развернутые на ключевом оборудовании, которые используются для сбора данных о состоянии. Средний уровень — это шлюз IoT и сетевой объект, отвечающий за эффективную и надежную передачу данных. Ядро — это платформа со свойствами анализа данных в облаке или локальном масштабе. Платформа оснащена моделями алгоритмов для различных устройств и имеет возможность проводить анализ в режиме реального времени и выдавать ранние предупреждения.
Алгоритмы машинного обучения играют в этом ключевую роль. Они повышают точность диагностики за счет непрерывного изучения прошлых нормальных данных и данных о неисправностях. Кроме того, трендом становится технология цифровых двойников. Он создает виртуальный образ системы здания, который может моделировать различные условия работы и прогнозировать последствия неисправностей, тем самым предоставляя более глубокую информацию для принятия решений. Он имеет возможность предоставлять глобальные услуги по закупкам слабых интеллектуальных продуктов!
Какие конкретные преимущества дает профилактическое обслуживание систем отопления, вентиляции и кондиционирования?
Системы отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха являются крупным потребителем энергии в зданиях, а также это область, где преимущества профилактического обслуживания чрезвычайно значительны. Конкретные применения включают мониторинг температуры приближения чиллера для определения загрязнения конденсатора; анализ вибрации вентилятора градирни для предотвращения выхода из строя коробки передач; контроль разницы давления воздуха и открытия клапанов приточно-вытяжной установки для оптимизации баланса воздушных потоков.
На основе этого мониторинга система может выдавать сигналы тревоги до того, как возникнут серьезные неисправности, такие как удар жидкости в компрессоре или перегорание двигателя. В то же время он также может выявлять такие проблемы, как утечка хладагента и аномальная температура приточного воздуха, чтобы гарантировать стабильное качество воздуха в помещении и тепловой комфорт. Это не только обеспечивает безопасность основного оборудования, но и сохраняет качество застроенной среды.
Каковы общие проблемы при внедрении профилактического обслуживания?
Хотя показанные перспективы очень широки, в реальном процессе реализации приходится сталкиваться со многими проблемами. Прежде всего, самым важным препятствием являются первоначальные инвестиции, которые покрывают стоимость датчиков, шлюзов, программных платформ и системной интеграции. Кроме того, интеграция данных также является серьезной проблемой, особенно для старых зданий. Поскольку протоколы оборудования разных марок и разных поколений различны, добиться единого сбора данных сложно.
Вы должны знать, что ключевым узким местом является отсутствие профессиональных талантов, способных интерпретировать ранние предупреждения и формулировать стратегии технического обслуживания. Вы должны понимать, что сигналы тревоги, генерируемые системой, должны проверяться и создаваться инженером, который разбирается как в оборудовании, так и в анализе данных. Также важно понимать, что изменение первоначальных, фиксированных рабочих привычек и культуры команды технического обслуживания с «реагирования на рабочие задания» на «анализ данных» также требует поддержки процесса и управления.
Как начать развертывание профилактического обслуживания существующих зданий
Приступая к развертыванию, не стремитесь к совершенству сразу. Следует рекомендовать стратегию, которая следует различным этапам, фокусируясь сначала на отдельных ключевых моментах, а затем постепенно распространяясь на общий масштаб. Во-первых, необходимо провести критическую оценку для выявления тех систем, которые оказывают наиболее существенное влияние на операции и являются наиболее дорогостоящими в случае сбоев. Такие системы, как центральные холодильные станции и системы преобразования и распределения электроэнергии, следует рассматривать как пилотные проекты.
Начните с «мониторинга», а не непосредственно с «прогнозирования». Во-первых, расположите базовые датчики для обеспечения онлайн-визуализации ключевых параметров и пороговых сигналов тревоги, чтобы команда познакомилась с моделью, управляемой данными. Затем шаг за шагом вводите более сложные модели анализа. Чрезвычайно важно выбрать масштабируемую, открытую и совместимую технологическую платформу. Пожалуйста, убедитесь, что в будущем можно будет без пробелов внедрить больше систем и более продвинутых функций.
В настоящее время интеллектуальное управление зданием вышло на этап «лечения болезней до их возникновения». Прогнозируемое обслуживание превращает данные в ценную информацию и является основой для устойчивых и недорогих строительных операций. В вашей области управления зданиями, с какой самой большой проблемой технического обслуживания вы сталкиваетесь в настоящее время? Это неожиданный сбой оборудования или растущие счета за электроэнергию? Не стесняйтесь делиться своими проблемами или связанным с ними опытом в области комментариев. Если эта статья вдохновила вас, пожалуйста, поставьте ей лайк и поделитесь ею со своими коллегами.
Добавить комментарий