САМОВОССТАНАВЛИВАЮЩИЕСЯ УМНЫЕ ЗДАНИЯ
Автор: Noah Reding
Ключевые моменты
— Самовосстанавливающиеся здания используют данные датчиков и аналитику для автоматического обнаружения отклонений и запуска корректирующих действий, сокращая объем ручного обслуживания.
— Переход на автономные системы обусловлен экономическими, эксплуатационными и стратегическими потребностями, включая продление срока службы и повышение энергоэффективности.
— Ключевые технологии включают датчики Интернета вещей, аналитику на основе искусственного интеллекта, IWMS и облачные системы управления и мониторинга зданий (CMMS), которые интегрированы для комплексного управления активами и автоматизации.
— Оценка рентабельности инвестиций включает отслеживание таких показателей, как время безотказной работы, стоимость за квадратный фут и использование пространства, с помощью централизованных панелей управления для обоснования инвестиций.
— Дальнейшие разработки будут направлены на сокращение ручного вмешательства, а предиктивная аналитика на основе искусственного интеллекта позволит еще быстрее решать проблемы и оптимизировать производительность здания.
Для современных владельцев зданий и управляющих объектами обслуживание крупных, стареющих объектов означает постоянное жонглирование приоритетами: от бюджетных ограничений до сокращения штата офисных сотрудников и устаревания инфраструктуры.
Умные здания стали невероятно полезным инструментом, сняв нагрузку с управляющих объектами и сократив потребность в контроле и ручном труде, освободив время для действительно важной работы. Прогнозируется, что к 2032 году мировой рынок умных зданий вырастет до 550 миллиардов долларов, и мы продолжаем наблюдать стремительные инновации в технологиях умных зданий, которые повышают производительность, снижают затраты и способствуют долгосрочному планированию.
Однако будущее зданий не просто умное, оно самовосстанавливающееся.
ОТ РЕАКТИВНОГО К САМОВОССТАНАВЛИВАЮЩЕМУСЯ ОБСЛУЖИВАНИЮ
Самовосстанавливающиеся здания идут на шаг дальше, чем обычные умные здания, благодаря расширенному интеллекту, который может использовать данные о внутренних активах для сокращения ручного труда, необходимого для их обслуживания. Например, данные, полученные от использования пространства, технического обслуживания и эксплуатационных характеристик здания, могут быть использованы для автоматического обнаружения отклонений и автоматического запуска корректирующих действий с минимальным вмешательством человека.
Этот повышенный уровень автоматизации позволяет заменить традиционный и зачастую обременительный подход к обслуживанию, основанный на реактивном устранении проблем, на проактивный, оптимизированный. Результат: увеличение времени безотказной работы, повышение эффективности эксплуатации и лучшее соответствие долгосрочным стратегическим целям.
АРГУМЕНТЫ В ПОЛЬЗУ САМОВОССТАНВЛИВАЮЩИХСЯ ЗДАНИЙ
Переход от традиционных систем управления объектами к более автономным, саморегулирующимся системам обусловлен сочетанием экономических, эксплуатационных и стратегических факторов. По мере того, как здания становятся всё более сложными и дорогостоящими в обслуживании, растёт необходимость максимально использовать потенциал каждого пространства и актива, одновременно оправдывая ожидания заинтересованных сторон и демонстрируя окупаемость инвестиций. Самовосстанавливающиеся здания становятся решением этой проблемы.
Проактивный подход, обеспечиваемый самовосстанавливающимися зданиями, не только гарантирует оптимизацию текущих показателей, но и окупается в долгосрочной перспективе. Хорошо обслуживаемые здания могут работать эффективнее в течение более длительного времени, продлевая жизненный цикл зданий и инфраструктуры.
Выявляя проблемы на ранней стадии и планируя профилактическое обслуживание, вы можете решать небольшие проблемы до того, как они перерастут в более серьезные. Интеллектуальное программное обеспечение для управления объектами играет ключевую роль в получении комплексного представления о тенденциях состояния объектов и потребностях в обслуживании. Каждое своевременное вмешательство экономит деньги, предотвращает сбои и сокращает объем ручного труда, необходимого для обслуживания объектов.
Самовосстанавливающиеся здания также являются мощным инструментом достижения более масштабных стратегических целей, особенно в области устойчивого развития. Постоянно контролируя и оптимизируя системы, включая отопление, вентиляцию и кондиционирование воздуха, освещение и коммунальные услуги, можно сократить ненужное потребление энергии и минимизировать отходы. По оценкам Министерства энергетики США, использование интеллектуальных технологий позволяет сократить энергопотребление в зданиях более чем на 35%. Со временем это может не только уменьшить углеродный след здания, но и сэкономить деньги за счет повышения энергоэффективности.
Планирование капитальных вложений также может выиграть от использования самовосстанавливающихся зданий. Надежное прогнозирование расходов на техническое обслуживание и ремонт позволяет руководителям принимать более взвешенные инвестиционные решения. Интеллектуальные системы самовосстанавливающихся зданий используют передовые аналитические данные, которые помогают руководству моделировать, оценивать и постоянно оптимизировать строительные портфели. Такая прозрачность также усиливает способность организации делиться своим влиянием с заинтересованными сторонами, делая более четкими аргументы в пользу цифровой трансформации и инвестиций.
ТЕХНОЛОГИИ, ЛИДИРУЮЩИЕ В СФЕРЕ САМОВОССТАНОВЛЕНИЯ, И ОЦЕНКА ОКУПАЕМОСТИ ИНВЕСТИЦИЙ
При внедрении возможностей самовосстановления важно иметь доступ к необходимым инструментам, которые позволяют собирать и обрабатывать данные, объединять необходимые данные и использовать эти данные для автоматизации принятия обоснованных стратегических решений.
Такие технологии, как датчики Интернета вещей, аналитика на основе искусственного интеллекта, интегрированные системы управления рабочими местами (IWMS) и облачные автоматизированные системы управления техническим обслуживанием (CMMS), — все это ведущие технологии к самовосстановлению зданий. Ключ к достижению настоящей автоматизации — возможность интеграции различных компонентов, включая данные об активах, данные о рабочих процессах технического обслуживания, управление коммунальными услугами и датчики, в единую платформу.
Оценивая рентабельность инвестиций в самовосстанавливающиеся системы технического обслуживания, организации отслеживают совокупную стоимость владения как зданиями, так и активами. Такие показатели, как стоимость за квадратный фут, среднее время безотказной работы активов, среднее время ремонта, использование пространства и показатели соответствия требованиям, могут дать полную картину общих преимуществ с точки зрения экономии средств и повышения эффективности.
Организациям следует заранее определить эти показатели и отслеживать их на централизованных панелях управления, чтобы обеспечить измеримый эффект и обоснование инвестиций.
БУДУЩЕЕ САМОВОССТАНАВЛИВАЮЩИХСЯ ЗДАНИЙ
В перспективе отрасль будет двигаться к внедрению этих интеллектуальных аналитических данных с ещё меньшим ручным вмешательством, чем это требуется сегодня. Такие возможности, как обнаружение проблем и автоматическое перераспределение ресурсов, позволят быстро решать проблемы, часто ещё до их возникновения.
Лучшие в своём классе объекты будут достигать самой низкой совокупной стоимости владения при минимальном ручном вмешательстве. Можно также ожидать, что принятие решений будет ещё больше зависеть от ИИ и предиктивной аналитики. Хотя контроль человеком всегда будет играть важную роль в управлении объектом, самовосстанавливающиеся здания представляют собой новый этап в развитии интеллектуальных зданий, и время подготовиться к этому — уже сейчас.