Sensortechnologien sind bei der Überwachung von Industrieanlagen (im laufenden Betrieb) weit verbreitet. Aber wie nützlich sind IoT-Technologien für die Wartung von Anlagen in gewerblich genutzten Gebäuden? In diesem Artikel betrachten wir, wie Sensordaten die Effektivität der Gebäudeinstandhaltung verbessern können, und dies von der Anlagenüberwachung und Warnmeldungen bis hin zu intelligenter, vorausschauender Gebäudeinstandhaltung.
Reaktive, vorbeugende und vorausschauende Wartungsansätze
Welcher Wartungsansatz eignet sich für Ihr Gebäude? Nicht kritische Gebäudeelemente können ausfallen, ohne dabei größere Probleme zu verursachen. Sie können üblicherweise schnell und preisgünstig ausgetauscht werden (z. B. Leuchtmittel). Bei kritischeren Anlagen sind die Ausgaben für vorbeugende Wartung fast immer geringer als die Kosten, die Ihnen durch tatsächliche Ausfälle, ungeplante Ausfallzeiten und korrektive Maßnahmen entstehen. Für Gebäudekomponenten, die nicht sehr anfällig für plötzliche, unvorhergesehene Ausfälle sind, ist eine vorbeugende, geplante Wartung eine angemessene Strategie. Vorbeugende Wartungsintervalle sind zeit- oder nutzungsabhängig, und die optimale Wartungsfrequenz wird anhand von Standards, Erfahrungen und Anweisungen von Anlagenherstellern bestimmt. Bei der geplanten Wartung wird auf Basis der „durchschnittlichen“ Leistung versucht ein Gleichgewicht zwischen zu viel Wartung (zu hohe Kosten) und zu wenig Wartung (Ausfallzeiten, schlechtes SLA) zu finden.
Vorausschauende Wartung geht noch einen Schritt weiter, indem präzise vorausgesagt wird, wann ein Geräteausfall wahrscheinlich ist und die erforderlichen Wartungsmaßnahmen so abgestimmt werden, dass dieser nicht eintritt. Eine solche Strategie ist darauf ausgelegt, Ausfälle vorherzusagen, bevor sie auftreten. So bleibt ausreichend Zeit, ohne Unterbrechung der Arbeitsabläufe Abhilfe zu schaffen und dabei gleichzeitig den Lebenszyklus der Ausrüstung zu verlängern.
Es muss jedoch gesagt werden, dass jeder Ansatz seine Vorteile und Grenzen hat. Beispielsweise erfordert die Planung einer vorausschauenden Wartung Expertenwissen, was nicht in jedem Fall den Aufwand lohnt. Unternehmen wird daher empfohlen, je nach ihren Aktivitäten (z. B. Bürogebäude, Lagerhallen, Gesundheitseinrichtungen, Verkehrsinfrastruktur, Kraftwerke), der Art der Gebäude und ihrer Bedeutung für ihre Geschäftstätigkeit unterschiedliche Wartungsstrategien zu verfolgen.
Da die globale Erwärmung zum immer drängenderen Problem wird, sollten die Gebäudeinstandhaltung und der Austausch von Anlagen auch als Chance gesehen werden, die ökologische Nachhaltigkeit zu erhöhen und die Energiewende zu beschleunigen.
Problemerkennung und Warnmeldungen
„Management by Walking Around oder Führung durch Herumlaufen“ mag sympathisch klingen, ist aber im Fall des Gebäudemanagements eine schlechte Idee, insbesondere wenn Ihr Portfolio mehrere Gebäude oder Standorte umfasst. In diesem Fall werden kontinuierliche Überwachung und Sensordaten nahezu unverzichtbar, um das Gebäudemanagementteam schnell auf Unstimmigkeiten hinzuweisen und Ausfälle zu verhindern oder zu minimieren. Vernetzte Sensoren, die verschiedene Parameter überwachen (Temperatur, Feuchtigkeit, CO2, VOCs, Luftdruck, Energieverbrauch, Schwingungen durch sich bewegende Teile usw.) geben Hinweise auf fehlerhafte Systeme wie verstopfte Luftfilter in HLK-Systemen, eine defekte Umwälzpumpe oder Undichtigkeiten.
Automatisierte Nachverfolgung durch workflow-basierte Software
Problemerkennung ist der erste Schritt, der nächste ist es, eingehende Warnmeldungen in Aktionen umzusetzen. Mit workflow-basierter Software können Sie automatische Prozesse mit einer „Wenn-dann“-Logik einrichten, Warnmeldungen in Arbeitsaufträge umwandeln und sie dem internen Gebäudemanagementteam oder externen Wartungspartnern zuweisen. Wird beispielsweise eine eingestellte Temperaturschwelle im Serverraum überschritten, wird ein Arbeitsauftrag zur Überprüfung der HLK übermittelt. Oder wenn Sensoren eine Fehlfunktion eines Laderampentors in einem Lager erkennen, wird ein Arbeitsauftrag versendet, um das Problem zu beheben. Dieser Prozess lässt sich hochgradig automatisieren, sodass Lieferanten eine Übersicht über die auszuführenden Arbeiten erhalten, und dies oft noch bevor die Nutzer überhaupt ein mögliches Problem feststellen.
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Intelligente, vorausschauende Gebäudeinstandhaltung
Vorausschauende Instandhaltung ist zustandsabhängig. Sie legt die Fälligkeit einer Wartung nicht nach festen Zeitintervallen oder Nutzungshäufigkeit fest. Intelligente, vorausschauende Gebäudeinstandhaltung nutzt kontinuierliche Überwachung, Fehlererkennung, und maschinelles Lernen für die Entscheidung, ob ein Geräteausfall wahrscheinlich ist. Wenn ein Fehler entsteht, wird dies von Sensoren erfasst, sodass die Wartung nur bei Bedarf durchgeführt werden kann und unnötige Kosten eingespart werden. Dieser Ansatz hat auch das Potenzial, (irreversible) Schäden an einer Anlage zu verhindern.
Der Lernprozess basiert auf Fehlererkennungsmodellen (Dritter). Diese bestimmen und zeigen das normale Verhalten einer Anlage. Wenn die eingehenden Daten auf eine Abweichung von diesem normalen Muster hindeuten, wird ein Fehler erkannt. Die Machine Learning Engine interpretiert die Modelle und sorgt dafür, dass Maßnahmen ergriffen werden (z. B. wird die Anlage intensiver genutzt als erwartet, so dass die Wartung früher angesetzt werden muss). Durch die Beeinflussung von Einstellpunkten wird aus dem präventiven Plan ein vorausschauender Wartungsplan mit rechtzeitigen Eingriffen und intelligenter Terminierung. Die Grundlage hierfür ist Ihre CMMS/CAFM-Software, die Ihre Anlagen, Räume, Prozesse, Mitarbeiter und die Wartungsplanung integriert.
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