Predictive Maintenance basiert auf einer Kombination aus SensorenSensoren: Bezeichnet alle Geräte, die dazu dienen, Daten über Umweltbedingungen oder Ereignisse zu sammeln., IoTIoT steht für „Internet of Things“ und beschreibt die Vernetzung von Geräten und Gegenständen des täglichen Lebens untereinander und mit dem Internet. Die Idee dahinter ist, dass die Geräte miteinander kommunizieren und autonom Entscheidungen treffen können, um den Alltag der Nutzer z.B. einfacher oder sicherer zu gestalten. Im Bereich der…, Datenanalyse und Künstlicher Intelligenz (KI), um die WartungWartung: Die Wartung bezeichnet die regelmäßige Inspektion und Instandhaltung von technischen Geräten oder Systemen, um deren Funktionstüchtigkeit und Sicherheit zu gewährleisten. von Gebäuden zu automatisieren und zu optimieren.
Sensoren und IoT
Sensoren sind das Herzstück der Predictive Maintenance. Sie überwachen kontinuierlich verschiedene Parameter wie Temperatur, LuftfeuchtigkeitLuftfeuchtigkeit – Der Wasserdampfgehalt in der Luft, ausgedrückt als Prozentsatz der maximalen Menge an Wasserdampf, die die Luft bei einer bestimmten Temperatur aufnehmen kann., Vibrationen und EnergieverbrauchEnergieverbrauch: Dieses Fachmagazin beschäftigt sich mit dem Energieverbrauch von Gebäuden und Infrastrukturen. Es untersucht die verschiedenen Faktoren, die den Energieverbrauch beeinflussen, und die Möglichkeiten der Reduzierung des Energieverbrauchs. in Echtzeit. IoT (Internet of ThingsInternet of Things (IoT) bezieht sich auf die Vernetzung von vormals unvernetzten Geräten und Gegenständen, um Daten zu sammeln und zu analysieren, die dann genutzt werden können, um Prozesse zu automatisieren oder neue Anwendungen zu entwickeln.) verbindet diese Sensoren mit einer zentralen Plattform, auf der die Daten gesammelt und analysiert werden. Dadurch kann der Zustand der Gebäudetechnik jederzeit überwacht werden.
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
KI-Algorithmen und maschinelles Lernen sind entscheidend für die Analyse der gesammelten Daten. Durch die Auswertung von Sensorinformationen kann KI potenzielle Probleme und Anomalien erkennen, die auf bevorstehende Wartungsbedarfe hinweisen. KI-gestützte Modelle lernen das Verhalten der Anlagen und identifizieren Abweichungen, die auf VerschleißVerschleiß ist der Abnutzungsprozess eines Materials oder Gegenstands durch Gebrauch und Belastung. Verschleiß kann zu Veränderungen in der Beschaffenheit des Materials führen und sollte bei der Auswahl von Bodenbelägen berücksichtigt werden. oder andere Probleme hindeuten.
Cloud Computing und Datenanalyse
Cloud Computing ermöglicht die Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen, die durch die Sensoren und IoT-Geräte gesammelt werden. Die Cloud bietet eine zentraleZentrale: Eine Zentrale ist eine Einrichtung, die in der Sicherheitstechnik als Steuerungszentrum für verschiedene Alarmvorrichtungen fungiert. Sie empfängt und verarbeitet Signale von Überwachungseinrichtungen und löst bei Bedarf Alarm aus. Plattform für die Datenanalyse und erleichtert die standortunabhängige ÜberwachungÜberwachung: Die Überwachung bezeichnet die systematische Kontrolle eines bestimmten Bereichs oder Objekts mithilfe von technischen Sensoren oder menschlichem Personal, um mögliche Gefahren zu erkennen und rechtzeitig zu reagieren. und Wartungsplanung. In Kombination mit fortschrittlicher Datenanalyse können Wartungsmaßnahmen gezielt und effizient geplant werden.
Edge Computing
In einigen Fällen wird Edge Computing eingesetzt, bei dem die Daten direkt an der Quelle, also im Gebäude, verarbeitet werden. Dadurch können Probleme sofort erkannt und Maßnahmen in Echtzeit ergriffen werden, ohne auf externe Server oder die Cloud angewiesen zu sein.
Praxisbeispiel: In einem Bürokomplex in Deutschland wurden Sensoren zur Überwachung der HLK-Anlage installiert. Durch die Echtzeitüberwachung und vorausschauende Wartung konnte der Energieverbrauch um 15 % gesenkt und die Lebensdauer der Anlage verlängert werden.