科技魔方

什么是建筑物的预测性维护

数字时代

2022年10月24日

  建筑物维护可能既昂贵又耗时。因此,预测性维护技术蓬勃发展也就不足为奇了。事实上,预测性维护市场预计到 2026 年将增长到近 140 亿美元。

  预测性维护技术旨在在潜在维护问题成为真正问题之前识别它们。而且,在智能传感器和物联网 (IoT) 兴起的推动下,其承诺让维护变得更智能、更便宜、更高效。

  接下来,我们将探讨了预测性维护兴起背后的一些关键驱动因素,以及如何使用的一些方法。什么是预测性维护?

  预测性维护是一种主动维护,它使用数据和物联网技术来预测何时需要维护。虽然它经常用于制造、运输和能源行业以监测机械的健康状况,但它也越来越多地用于建筑维护。

  在任何建筑物中,都有很多需要维护的地方。当然,还有清洁和废物处理。然而,电力和供水、供暖、通风和空调 (HVAC) 系统,甚至草坪护理或景观管理也都需要维护。

  因此,企业制定了不同的维护策略来掌握资产状况。通常,使用三种策略:

  被动维修。那就是等到设备出现故障后再修复它。

  预防性维护,定期检查事情的执行情况,以试图在问题发生之前阻止问题。

  预测性维护(也称为 PdM),它使用智能技术来预测问题何时会出现,以便在问题发生之前对其进行处理。

  虽然反应性维护最初似乎在经济上最有效,但实际上由于计划外停机和工作流程中断,它会导致额外成本。预防性维护也存在类似的问题。虽然定期签到可以使维护更容易,但这些可能是浪费和低效的,实际上并不总是需要维护。

  这正是预测性维护旨在解决的问题。通过智能监控和物联网传感器,预测性维护提供了一种更高效、更具成本效益且破坏性最小的维护策略。 预测性维护有什么好处?

  预测性维护的最终目标是减少对中断性维护的需求。它减少了预防性维护的低效率,同时减少了被动维护所需的停机时间。

  因此,预测性维护可以为维护团队、建筑物和整个组织带来重大好处:

  节约成本。将手动监控保持在最低限度,同时仍能防止维护问题,从而节省资金并创建具有成本效益的例行程序。它还降低了计划外停机的成本。

  例如,英国伦敦一项目实施智能清洁解决方案,为现场每 10 间浴室每年减少了 15000 英镑的维护成本。

  改善工作环境。没有人希望空调在炎热的夏天出现故障。维护良好的工作环境会带来更舒适、更快乐的员工队伍。

  这一点更为重要,因为在大流行病在家工作后,员工开始返回办公室。根据 Infogrid 的研究,超过一半的员工 (52%) 希望看到办公室高效且定期清洁,而 39% 的员工希望看到更有效的通风系统。预测性维护系统可以提供帮助。

  提高维护效率。维护团队只会在问题可能出现时才处理这些问题。这意味着更高的效率和更明智地利用时间和业务资源。

  这种运营效率还允许训练有素的技术人员执行增值任务,而不是勾选常规状态监测。当资源有限时,这些效率至关重要。 如何实施预测性维护?

  预测性维护通常使用智能技术来监控机器性能、建筑使用情况和环境质量。

  以下是它的工作原理:

  物联网传感器。物联网传感器设备可以安装在管道、门窗、温度控制系统等上,以自动监控和维护使建筑物保持运转的系统。

  使用世界上最小的物联网传感器,这些传感器具有最小的破坏性、易于安装、谨慎,并且能够为维护团队生成实时数据(和历史数据)。

  人工智能。预测性维护技术使用机器学习和人工智能来更好地预测何时需要维护——无论是新零件、故障排除,甚至是完全更换。

  实时智能仪表盘。借助我们专有的 AI 系统,我们可以将数据从您的 IoT 传感器直接传送到智能、用户友好的仪表板。在这里,您将在整个投资组合中看到有关您的建筑健康状况的可操作的实时见解。 预测性维护:示例和用例

  管道监控。一个现实生活中的预测性维护用例是Infogrid 的管道监控系统。通过将物联网传感器安装到管道中以监测水质,无需费力就可以跟踪水温和污染风险。

  对于客户来说,这些传感器将建筑物的维护人员从常规的手动监控中解放出来,同时在泄漏等重大问题出现之前提醒他们注意。借助我们的解决方案,维护团队将他们花费在水质合规上的时间减少了 81%。

  智能清洁。预测性维护工具也可用于实施智能清洁。通过使用传感器来监控客流量、空间使用情况和用户反馈,可以优化清洁计划以提高效率并瞄准最常用的位置。

  通过确保正确的人员在正确的时间出现在正确的地点,这个成功的预测性维护计划使公司能够节省资金、提高客户满意度并提高员工保留率。

  建筑保护。即使是最古老的建筑也可以从最新技术中受益。例如Infogrid帮助维护皇家歌剧院和皇家芭蕾舞团的所在地,这是一座精致的历史建筑,内有专业的电气和机械设备。

  Infogrid部署了水质检测、泄漏检测和湿度传感器,节省了数以百计的人工监测工时。由于传感器,我们还能够提供有价值的数据来帮助维持特定的环境条件。

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来源:Infogrid

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