 Диагностическое обслуживание используется для прогнозирования потенциальных проблем или потребности в техническом обслуживании, в то время как превентивное обслуживание является планируемым и рутинным.
Когда речь идет об традиционных диагностических тестах - анализе вибрации, анализе масла и анализе системы охлаждения - все это сводится к попытке определить условия, прежде чем они проявляются, либо проблемы с оборудованием или даже то, что можно бы обнаружить при физическом осмотре. И умное, подключенное оборудование заходит на один шаг дальше, используя данные, которые машина генерирует все время для последовательного запуска прогнозного анализа и оповещения об потенциальных проблемах.
Два плана обслуживания могут также быть взаимосвязанными друг с другом. При использовании обоих методов, владельцы зданий и операторы могут обеспечить правильное обслуживание оборудования. Интеллектуальное обслуживание может помочь правильно составить планы обслуживания, помогая определить, когда следует провести работы по техническому обслуживанию, а не просто полагаться на график.
Связанные продукты помогут владельцам здания путем предоставления новой информации, чтобы помочь им лучше сделать свою работу. Представьте себе чиллер в крупном коммерческом офисном помещении, который является достаточно умными, чтобы предупредить оператора о предстоящей проблемы в противном случае оставшейся незамеченной вплоть до катастрофического провала. В конечном счете, этот вид обслуживания может привести к повышению надежности и безотказной работе, которые, очевидно, станет важно для людей в коммерческих зданиях.
Большинство нежилых зданий с системами автоматизации зданий уже имеют эту возможность. Однако остается еще много зданий, которые не имеют какой-либо системы автоматизации, или же системы автоматизации в них являются устаревшими
Компания Trane устанавливала микропроцессорные системы управления на оборудовании для кондиционирования воздуха в течение более 20 лет для того, чтобы изучить критические параметры и помочь владельцам лучше управлять своими системами. Очевидно, что тогда еще не было облачных хранилищ. Неизвестно, какие возможности могут быть, но облако может помочь в использовании эти данные. Микропроцессоры уже установлены на оборудовании, и они контролируют все данные. Но отбор этих данных и их использование на пользу для владельца здания является действительно важным. Это именно то, что следующий уровень связанности и интеллектуальных зданий будет делать для клиентов - ввести эти данные в действие, и помочь им сэкономить деньги, предотвратить крупный катастрофический сбой, и помочь лучше управлять зданием.
Сложность аналитики растет. В эпоху подключенного оборудования, можно увидеть тенденции и акты на эти тенденции, которые будут экономить на стоимости крупной замены. Ввод этих тенденций в действие для владельцев действительно является тем, что технология позволяет им делать.
|
