什么是建筑物的預見性維修?｜智能百科

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在建筑維護領域的流行術語中，預測性維修大有耳聞。近年來，這個術語在工業(yè)和制造業(yè)與工業(yè)設備有關的術語中日益突出。然而，這個術語的含義遠不止于此。隨著物聯(lián)網(wǎng)(IoT)在整個建筑環(huán)境領域的擴展，預測性維護正在為解決建筑系統(tǒng)和設備維護需求的革命鋪平道路。

什么是建筑物的預見性維修?

預測維修是一種依靠實時監(jiān)測設備狀態(tài)和數(shù)據(jù)來預測設備故障的設備維護策略。高級數(shù)據(jù)模型、分析和機器學習(ML)可以可靠地評估最有可能發(fā)生故障的時間和地點，包括哪些組件最有可能受到影響。

預測性維護是如何工作的?

預測維修技術使用連接的建筑系統(tǒng)和設備的歷史和實時數(shù)據(jù)來模擬性能、監(jiān)控條件，并在設備或系統(tǒng)故障發(fā)生之前預測。來自設備、系統(tǒng)、傳感器和環(huán)境因素的歷史數(shù)據(jù)被用于模擬所謂的P-F曲線。

P-F曲線描述了一個設備或系統(tǒng)在一段時間內(nèi)的性能，并表示了設備可能發(fā)生故障的點——潛在故障或方程式中的“P”，以及設備確實發(fā)生故障的點——功能故障或等式中的“F”。提供給該模型的數(shù)據(jù)越多，預測性維護程序就越能更好地確定潛在故障點和功能故障點之間的間隔。

為了實現(xiàn)這一點，構建系統(tǒng)集成是預測性維護策略的關鍵組成部分。也就是說，一個成功的項目是通過物聯(lián)網(wǎng)、ML和系統(tǒng)集成的戰(zhàn)略融合來實現(xiàn)的。

當這些技術協(xié)同工作時，會利用產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)來模擬P-F曲線。該曲線可以精確地確定可能發(fā)生故障的時間間隔，準確率無可挑剔。然后，建筑工程師和維修團隊通過軟件訪問這些信息，如集成建筑管理平臺(IBMP)，以便在故障發(fā)生時解決故障。

成功實現(xiàn)預測性維護需要什么?

如前所述，成功的預測性維護策略依賴于物聯(lián)網(wǎng)、ML和系統(tǒng)集成的戰(zhàn)略融合。目前市場上的許多預測性維護解決方案缺乏這種戰(zhàn)略融合，但不是故意的，而是因為建筑物比工業(yè)設備、車輛或任何其他使用預測性維護的實體要復雜得多。

這種復雜性意味著影響P-F曲線所需的數(shù)據(jù)通常被孤立在各自的系統(tǒng)中，使得在原始狀態(tài)下幾乎不可能應用先進的機器學習能力，這些能力依賴于多個因素來通知P-F曲線模型。一個具有獨立數(shù)據(jù)層(IDL)的智能建筑集成平臺解決了這個問題。

通過簡化和規(guī)范化來自建筑生態(tài)系統(tǒng)中不同實體的數(shù)據(jù)，這些中間件技術充當預測性維護背后的大腦和神經(jīng)系統(tǒng)。一旦數(shù)據(jù)被簡化和規(guī)范化，機器學習就可以開始分析整個建筑生態(tài)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，以識別表明潛在故障點的事件。

為了實現(xiàn)利用智能建筑集成平臺和IDL的預測性維護解決方案，首先需要確定建筑是否已經(jīng)已做好數(shù)字化準備，以及哪些系統(tǒng)和技術可以輕松集成到預測性維護軟件中。

如果建筑已做好數(shù)字化準備，那么應該能夠相對快速地開始獲得預測性維護策略的好處。但，如果發(fā)現(xiàn)建筑缺乏進入智能建筑集成平臺的必要要求，就可能需要可信賴的主系統(tǒng)集成商的幫助。

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