智能建筑可让您更好地控制建筑物的环境和操作。维护是设施管理中有利于进行额外控制的领域之一。在维护方法上很难达到适当的平衡。一方面，提前更换潜在的优质零件可能会浪费时间和金钱。另一方面，等到设备出现故障可能会中断关键业务流程或对建筑物的舒适度产生负面影响。在智能建筑中，预测性维护使您可以更好地控制维护过程，从而可以实现更好的平衡，减少浪费并避免代价高昂的中断。继续阅读以了解有关预测性维护工作原理以及如何在建筑物中使用它的更多信息。智能建筑：重要的预测性维护。我们将智能建筑物定义为使用物联网（IoT）设备，传感器，软件和在线连接来监视各种建筑物特征，分析数据并生成有关使用模式和趋势的见解的建筑物。从而优化建筑物的环境和运行。相同的物联网技术还支持预测性维护。其工作原理如下：IoT传感器连接到您的机器和设备，并不断收集有关其操作的数据。例如，在商用制冷装置上，传感器可以收集任何数据，从进出压缩机的冷却液温度到压缩机启动和停止的次数，再到压缩机运行的时间（依此类推）。借助机器学习和算法，可以挖掘这些数据并确定模式。正常运行期间收集的数据可作为性能基准；随着时间的流逝，异常数据可能表明存在当前问题或该问题正在发展。对设备有如此深刻的了解意味着您可以更好地计划维护活动。您可以在最需要时确定维护的优先级，并更有策略地部署人员。您还可以使用数据洞察力在发生故障之前订购零件或新设备，以便更快地进行维修。预测性维护真的有回报吗？关于智能建筑的预测性维护的好处的统计数据很多（您知道它的成本比预防性维护低44％吗？），但是真正的价值证明来自采用该技术的公司。举几个例子：Enertiv是一家商业房地产维护公司，在实施了预测性维护后，已将主要设备故障减少了50％，并且其设备寿命至少延长了20％。纸浆厂MercerCelgar的灾难性设备故障率从每年50台显着减少到每年5台，泵的更换数量从2007年的123台减少到2018年的15台。仅对HVAC系统进行了预测性维护，一家29台的设备经理高层办公楼每年可节省超过16,700美元的运营成本和32,300美元的维护成本。预测性维护可以节省成本，还有其他好处：一项研究表明，使用预测性技术进行维护的北美公司的安全性能比不使用预测性技术的公司高27％。 （紧急维修工作对维修人员来说更加危险，并使更多的工人处于危险之中。）作为预测性维修计划的一部分而收集的数据可用于帮助解决保修索赔。例如，卡车车队的维护经理能够从制造商那里收回零件更换成本的75％，因为他拥有的数据记录可以证明该故障是长期且重复的。实施预测性维护预测性维护对任何建筑和任何行业都非常有用。根据我们的经验，与预测性维护相关的当前大多数活动都是围绕机械设备进行的，从生产线上的小型执行器到HVAC电机。 （请注意，由于对新的冠状肺炎流行的担忧，最近，运转良好的HVAC系统的重要性有所提高。）在IotaComm，我们可以帮助您实施预测性维护。我们通常从以下三个方面开始：从维护的角度来看，您的痛点在哪里？从业务的角度来看，我们将与您讨论故障反复发生的位置以及哪些故障最具破坏性。我们可以部署哪些类型的传感器来警告故障？在这里，我们的专家将参与帮助设计可以准确预测故障的系统。除其他因素外，设计这样的解决方案还需要对设备，设备的使用频率以及故障的确切指示有充分的了解。值得吗？仅仅因为您可以使用技术来预测故障，并不意味着您在任何情况下都应该这样做。 （有时，预防性维护是