Для сложных систем в современных зданиях, таких как кондиционер, освещение, лифты и т. Д., Прогно -иерные, это то, что мы часто называем предиктивным обслуживанием, это слишком важно! Он не ждет, пока оборудование не сломается перед ремонтом, но анализируется и судьи заранее, когда могут возникнуть проблемы, что может значительно уменьшить внезапные неудачи и экономит много денег на ремонт. У многих людей есть много идей о том, как это сделать и как достичь эффекта. Кроме того, предоставьте глобальные услуги закупок для слабых текущих интеллектуальных продуктов!
Прежде всего, вы должны понять, что это за прогнозирующее обслуживание. Проще говоря, он должен собирать и анализировать различные данные во время нормальной работы оборудования, например, насколько высокой температура, является ли вибрация сильной, независимо от того, является ли ток стабильным или нет, а затем используйте некоторые специальные алгоритмы, такие как машинное обучение, чтобы выяснить потенциал для проблем в оборудовании. По сравнению с предыдущим запланированным техническим обслуживанием, которое ремонтируется в то время, или пассивное техническое обслуживание, которое ремонтируется после отказа, оно может обнаружить проблемы раньше и сохранить оборудование в лучшем рабочем состоянии.
Каковы основные шаги для выполнения этого прогнозного обслуживания?
1. Сбор данных — это первый шаг : различные устройства должны быть оснащены датчиками, такими как датчики температуры, чтобы измерить, является ли машина горячей или нет, датчики вибрации ощущают, насильственно встряхивает машина, а также датчики, которые собирают данные тока и напряжения и т. Д.
2. Обработка и анализ данных очень важны : собранные данные грязные. Сначала вы должны очистить, удалять бесполезные и неправильные данные, а затем проанализировать их с помощью специального программного обеспечения, чтобы увидеть, есть ли какие -либо странные изменения в данных. Эти изменения могут быть ранними сигналами неудачи, поэтому вы должны внимательно смотреть.
3. Модель должна быть установлена и прогнозирована хорошо : на основе очищенных и проанализированных данных может быть установлена модель прогнозирования. Эта модель может предсказать, будут ли в будущем возникнуть проблемы в будущем на основе новых данных, и когда возникнет проблема. Чем выше точность, тем лучше, чтобы она действительно сыграла роль прогнозирования.
4. Состав и внедрение планов технического обслуживания не должно быть небрежным : после прогнозирования возможных проблем необходимо сформулировать подробный план технического обслуживания, организованный при ремонте, кто будет ремонтировать, и какие детали и инструменты необходимы, а затем строго следуют плану, чтобы гарантировать, что производительность оборудования не повлияла.
Некоторые люди могут спросить, каковы особенно очевидные преимущества этого прогнозного обслуживания? Самое прямое — это то, что он может продлить срок службы оборудования. В прошлом оборудование, возможно, было возмещено на ранних этапах из -за сбоев, но теперь его можно использовать дольше после технического обслуживания. Кроме того, это может повысить безопасность здания. Если оборудование не будет повреждено, несчастные случаи безопасности не будут подвержены возникновению. Так есть ли какое -либо преимущество по сравнению с обычным обслуживанием? Там должно быть. Хотя это может стоить некоторых денег на покупку датчиков и систем сборки в начале, в долгосрочной перспективе экономия затрат на техническое обслуживание и снижение убытков простоя гораздо больше, чем первоначальные инвестиции, что очень экономически эффективно.
Давайте поговорим о том, на какие пункты обращать внимание в практических приложениях.
При выборе датчика вы должны выбрать хорошее и стабильное качество, в противном случае измеренные данные будут неточными, а последующий анализ и прогноз будут бесполезными. Эта часть денег не может быть сэкономила.
Безопасность данных также должна быть рассмотрена. Если так много данных о работе устройства просочиваются или подделаны другими, это будет большая проблема, и должны быть специальные меры безопасности для данных.
Персонал, ответственный за обслуживание, также должен быть обучен, чтобы сообщить им, как просматривать данные и проанализировать результаты модели. В противном случае, независимо от того, насколько хороша система, независимо от того, насколько она хороша, она не будет работать.
Наконец, такие места, как крупные торговые центры, многоэтажные офисные здания и больницы, более подходят для прогнозирующего технического обслуживания, потому что оборудование в этих местах часто используется и не допускается неисправность. С личной точки зрения, я думаю, что по мере того, как технологии продолжают расти, прогнозное обслуживание станет все более популярным в будущем, становятся незаменимой частью управления зданием, и будет играть отличную роль в продвижении развития всей строительной отрасли.
Добавить комментарий