Mengenai pemeliharaan sistem pembangunan prediktif, banyak orang, termasuk saya, bingung pada awalnya dan tidak tahu apa itu dan apa manfaat nyata yang bisa dibawanya! Singkatnya, ini adalah menggunakan berbagai cara teknis canggih, seperti pemantauan sensor, analisis data, dll.; Temukan peralatan di gedung terlebih dahulu, seperti sistem HVAC, lift, pasokan air dan peralatan drainase, yang mungkin memiliki masalah kesalahan, dan mempertahankannya sebelum benar -benar rusak untuk menghindari masalah yang disebabkan oleh downtime mendadak.
1. Pengumpulan data adalah fondasi yayasan! Dari mana asal data ini? Hal utama adalah memasang sensor pada berbagai peralatan utama di dalam gedung. Sensor -sensor ini dapat mengumpulkan berbagai parameter selama pengoperasian peralatan siang dan malam, seperti suhu, amplitudo getaran, apakah arus dan tegangan stabil, dan waktu operasi peralatan, dll. Data yang dikumpulkan harus akurat, jika tidak, akan tidak berguna untuk menganalisisnya secara langsung.
2. Kemudian hadir pemrosesan dan analisis data! Data mentah yang dikumpulkan berantakan dan ada banyak informasi yang tidak berguna. Anda harus membersihkan dan menyaringnya terlebih dahulu untuk mengekstrak data yang bermanfaat. Kemudian, gunakan beberapa algoritma (kata ini berarti "khusus". Jangan kaget bahwa saya tiba -tiba menggunakan ini, saya hanya memikirkannya dengan santai) seperti algoritma pembelajaran mesin, menganalisis data yang diproses untuk melihat apakah ada kelainan dan dapat memprediksi kapan perangkat mungkin memiliki masalah.
3. Konstruksi model juga sangat kritis! Model prediksi khusus harus ditetapkan berdasarkan karakteristik perangkat yang berbeda dan data operasinya di masa lalu. Model ini seperti "pakar interpretasi laporan pemeriksaan fisik" perangkat. Ini dapat menilai status kesehatan perangkat saat ini berdasarkan data yang dikumpulkan secara real time, dan juga dapat memprediksi probabilitas kegagalan di masa depan.
4. Langkah terakhir adalah keputusan peringatan dan pemeliharaan kesalahan! Ketika model prediksi menemukan bahwa perangkat mungkin memiliki risiko kegagalan potensial, sinyal peringatan dini akan dikeluarkan. Setelah melihat peringatan, staf yang relevan dapat merumuskan rencana pemeliharaan yang wajar berdasarkan faktor -faktor seperti keparahan peringatan, pentingnya peralatan, dan memutuskan apakah akan segera memperbaikinya atau menunggu sampai nyaman.
1. Pasang sensor yang sesuai! Ini bukan hanya masalah membeli sensor untuk menginstalnya! Anda harus memilih sensor yang sesuai sesuai dengan kondisi perangkat yang berbeda dan parameter apa yang ingin Anda pantau. Misalnya, sensor yang mengukur suhu dan sensor yang mengukur getaran memiliki kegunaannya sendiri dan tidak dapat digunakan tanpa pandang bulu. Selain itu, lokasi pemasangan sensor juga sangat khusus, dan data mungkin tidak akurat jika hampir selesai!
2. Pilih platform analisis data yang andal! Platform analisis data seperti otak manusia. Jika platform tidak baik, kemampuan analisisnya buruk. Bagaimana Anda dapat memprediksi kegagalan secara akurat? Jadi, Anda harus memilih platform dengan fungsi yang relatif kuat, meskipun mungkin agak rumit untuk beroperasi, tetapi baik untuk menggunakannya dan dapat berjalan secara stabil.
3. Merumuskan strategi pemeliharaan yang masuk akal! Bukannya Anda dapat memperbaiki dan membongkar dengan cepat ketika Anda memprediksi masalah kecil. Betapa mahalnya itu! Strategi pemeliharaan yang paling ekonomis dan efektif harus dirumuskan berdasarkan keparahan kegagalan peralatan, kemungkinan kegagalan, serta biaya dan manfaat pemeliharaan.
T: Apakah perawatan prediktif benar -benar jauh lebih baik daripada pemeliharaan preventif rutin?
Jawaban: Itu tentu saja pemeliharaan preventif rutin tradisional. Terlepas dari apakah peralatannya baik atau buruk, itu akan dipertahankan pada saat itu. Terkadang itu adalah buang -buang uang, dan mungkin juga menyebabkan peralatan yang baik rusak karena pemeliharaan yang berlebihan. Pemeliharaan prediktif didasarkan pada kondisi operasi peralatan yang sebenarnya. Ini akan dipertahankan kapan pun peralatan membutuhkan pemeliharaan. Ini dapat sangat mengurangi pekerjaan pemeliharaan yang tidak perlu, menghemat biaya pemeliharaan, dan memperpanjang umur layanan peralatan. Seberapa bagus itu
T: Pasti akan menghabiskan banyak uang untuk melakukan pemeliharaan sistem bangunan prediktif? Bisakah bangunan kecil digunakan?
Jawaban: Pada awalnya, sensor pembelian dan platform analisis memang membutuhkan uang, yang benar. Tetapi dalam jangka panjang, ini dapat membantu Anda mengurangi kerugian yang disebabkan oleh kegagalan dan shutdown peralatan, dan juga mengurangi biaya perawatan. Selama itu adalah bangunan yang sedikit lebih besar, setelah menggunakannya untuk jangka waktu tertentu, uang itu pasti akan lebih dari investasi awal! Adapun bangunan kecil, Anda harus melakukannya dengan hati -hati dan memutuskan apakah akan melakukannya jika itu layak atau tidak.
Saya pribadi berpikir bahwa meskipun pemeliharaan prediktif sistem bangunan mungkin sedikit merepotkan dan berinvestasi banyak di awal, manfaat yang dibawanya nyata dan pasti akan menjadi tren umum dalam manajemen peralatan konstruksi di masa depan! Jelas tidak ada salahnya memperkenalkan awal dan belajar menggunakan lebih awal.
Tinggalkan Balasan