Wie IoT bei HLK-Big Data helfen kann:Teil 2

IoT-Sensoren (Internet of Things), die in die Elektronik, Software und Aktoren eines typischen HLK-Systems eingebettet sind, liefern eine Reihe wertvoller Informationen, die später zum Zwecke des Energieverbrauchs, der Reduzierung des Spitzenbedarfs und der Systemeffizienz analysiert werden können. Die Fülle an Informationen, die diese IoT-Sensoren liefern, macht zeitaufwändige und weniger effiziente manuelle Audits überflüssig, sagt Kevin Burns, Präsident von Bob Jenson Airconditioning .

Umsetzbare Ergebnisse der Gebäudeanalyse umfassen optimierte Umgebungsfaktoren, die Messung der Systemleistung anhand von Industriestandards, das Erreichen von Nachhaltigkeitszielen, das Benchmarking von Steckerlasten und Beleuchtung und die Optimierung der finanziellen Leistung. (Siehe auch:- Warum Big Data und Gebäudeanalysen nirgendwo hinführen:Teil 1)

Automatisierte Erkennung und Vorhersage

Automatisierte Gebäudesysteme haben den zusätzlichen Vorteil, dass sie Erkennungssysteme und datengesteuerte Lösungen verwenden, um Probleme wie übermäßige Laufzeit, Programmierfehler, Ventillecks, festsitzende Dämpfer und Geräteausfälle aufzudecken. Diese Fähigkeit wird als AFDD oder automatisierte Fehlererkennung und -diagnose bezeichnet und kann verwendet werden, um Probleme zu verhindern, bevor sie auftreten, oder um vergangene Trends und Probleme zu erkennen. Die Verwendung von AFDD verlängert die Lebensdauer vorhandener Geräte, reduziert die Gesamtkosten für die Reparatur dieser Geräte und verringert die Anzahl der störenden Ausfallzeiten.

Darüber hinaus können diese Daten von Konstruktionsteams nach und nach verwendet werden, um die Beziehung zwischen ihren Produkten und den Kundenbedürfnissen besser abzustimmen, einschließlich der Serviceproduktivität und zukünftigen Reparatur- oder Austauschproblemen.

Komfort

Oberste Priorität bei der HLK-Anlage eines Gebäudes hat natürlich der Komfort für die Menschen im Inneren des Gebäudes. Datenanalysen schaffen Lüftungssysteme, damit sich jeder Bewohner von Wohn- und Gewerbegebäuden wohl fühlt.

Reduktion von Luftschadstoffen

Die Bundesregierung hat die schlechte Luftqualität in Innenräumen zu einem ihrer Hauptziele zur Reduzierung des Umweltrisikos gemacht; zum Beispiel können flüchtige organische Verbindungen (VOCs), die an einem typischen heißen Tag in gewerblichen Gebäuden vorhanden sind, eine Vielzahl von kurz- und langfristigen negativen Auswirkungen auf die Gesundheit haben.

Echtzeitsensoren und -monitore helfen bei der Belüftung dieser VOCs, zusammen mit anderen Luftschadstoffen, die Allergien verschlimmern, Asthmaanfälle auslösen und Übelkeit oder chronische Kopfschmerzen verursachen können.

Temperatur und Luftfeuchtigkeit

Mitarbeiter arbeiten besser mit frischer Luft, und Hausbesitzer fühlen sich besser, wenn Temperatur und Luftfeuchtigkeit in ihren Häusern auf einem angemessenen Niveau gehalten werden. Echtzeitdaten, die von automatisierten Systemen bereitgestellt werden, halten Industriestandards ein, indem sie die Temperatur regulieren und die Luftfeuchtigkeit reduzieren. Zu den zusätzlichen Vorteilen eines so gut gepflegten Gebäudes gehören die Reduzierung von Schadstoffen, schlechten Gerüchen, Schimmel, Hausstaubmilben und Bakterien, die zu einer schlechten Gesundheit beitragen.

In vielen Branchen – wie der Lebensmittel- und Pharmaindustrie – ist eine gleichbleibende Luftqualität für den erfolgreichen Geschäftsbetrieb von größter Bedeutung. Das Vertrauen auf hochwertige, strenge und automatisierte Gebäudesysteme in diesen und ähnlichen Arbeitsumgebungen ist von größter Bedeutung.

Das Essen zum Mitnehmen

Big Data und Building Analytics werden einfach nicht verschwinden; sie sind für die wachsende Nachfrage nach nachhaltigem Wachstum und Energieeffizienz unerlässlich. Sie haben nur sehr wenige Hindernisse bei der Umsetzung, und die bestehenden Hindernisse sind marginal und wiegen die Kostenvorteile nicht auf.

Das Aufkommen der Cloud als Ressource zur Berechnung großer Datensätze hat Big Data heute zu einer der skalierbarsten Lösungen für Unternehmen gemacht, und die Nutzung von Gebäudeanalysen in einem Software-as-a-Service-Modell ist langfristig die kostengünstigste Modell und am zuverlässigsten, insbesondere im Vergleich zum Einsatz von Branchenberatern und kundenspezifischen Systemen.

Die Nachfrage wird nur zunehmen, wenn immer mehr Unternehmen Analytics für ihre Zwecke einsetzen. Forschung von Bain &Company hat gezeigt, dass zwar nur 4 % der Unternehmen Big Data und Gebäudeanalysen voll ausgeschöpft haben, diese Early Adopters jedoch zweimal wahrscheinlicher sind um im obersten Quartil für die finanzielle Leistung ihrer Branche zu stehen.

Der Autor dieses Blogs ist Kevin Burns ist der Präsident von Bob Jenson Air Conditioning

Über den Autor

Kevin Burns ist der Präsident von Bob Jenson Air Conditioning in San Diego mit über 29 Jahren Erfahrung im HLK-Bereich. Er hat in allen Bereichen der Branche gearbeitet und Dutzende von Menschen ausgebildet. Er hat eine Leidenschaft dafür, das Richtige für jedes Zuhause und jeden Kunden zu tun und setzt diesen Standard für sein gesamtes Team.