Como a IoT pode ajudar com Big Data HVAC:Parte 2

Os sensores IoT (Internet of Things), que são incorporados aos componentes eletrônicos, software e atuadores de um sistema HVAC típico, fornecem uma grande quantidade de informações valiosas que podem ser analisadas posteriormente para fins de consumo de energia, redução de demanda de pico e eficiência de sistemas. A riqueza de informações fornecidas por esses sensores IoT elimina a necessidade de auditorias manuais demoradas e menos eficientes, afirma Kevin Burns é o presidente da Bob Jenson ar condicionado .

Os resultados acionáveis ​​da análise de construção incluem agentes ambientais otimizados, medição do desempenho do sistema em relação aos padrões da indústria, alcance de metas de sustentabilidade, benchmarking de cargas de plugues e iluminação e otimização do desempenho financeiro. (Veja também:- Por que o big data e a análise de construção não estão indo a lugar nenhum:Parte 1)

Detecção e previsão automatizadas

Os sistemas de construção automatizados têm o benefício adicional de usar sistemas de detecção e soluções baseadas em dados para descobrir problemas como excesso de tempo de execução, erros de programação, vazamentos de válvula, amortecedores emperrados e falhas de equipamento. Essa capacidade é conhecida como AFDD, ou detecção e diagnóstico automatizado de falhas, e pode ser usada para prevenir problemas antes que ocorram ou identificar tendências e problemas anteriores. O uso de AFDD estende a vida útil do equipamento existente, reduz os custos totais para reparar esse equipamento e diminui o tempo de inatividade perturbador.

Além disso, esses dados podem ser usados ​​progressivamente por equipes de design para melhor alinhar a relação entre seus produtos e as necessidades dos clientes, incluindo a produtividade do serviço e reparos futuros ou preocupações de substituição.

Conforto

A principal prioridade do sistema HVAC de qualquer edifício é, obviamente, o conforto para as pessoas dentro desse edifício. A análise de dados cria sistemas de ventilação para fazer com que todos os ocupantes de edifícios residenciais e comerciais se sintam confortáveis.

Redução de poluentes transportados pelo ar

O governo federal fez da má qualidade do ar interior uma de suas principais metas para reduzir o risco ambiental; por exemplo, compostos orgânicos voláteis (VOCs) que se tornam presentes dentro de edifícios comerciais em um dia quente típico podem causar uma ampla gama de efeitos adversos à saúde de curto e longo prazo.

Sensores e monitores em tempo real ajudarão na ventilação desses compostos orgânicos voláteis, junto com outros poluentes do ar que podem agravar alergias, desencadear ataques de asma e causar náuseas ou dores de cabeça crônicas.

Temperatura e umidade

Os funcionários trabalham melhor com ar mais fresco, e os proprietários se sentem melhor quando a temperatura e a umidade dentro de suas casas são mantidas em níveis razoáveis. Os dados em tempo real fornecidos por sistemas automatizados manterão os padrões da indústria, regulando a temperatura e reduzindo a umidade. Os benefícios adicionais de um edifício tão bem conservado incluem a redução de poluentes, odores ruins, mofo, ácaros e bactérias que contribuem para problemas de saúde.

Em muitas indústrias - como processamento de alimentos e farmacêutica - a consistência da qualidade do ar é fundamental para operações comerciais bem-sucedidas. Confiar em sistemas de construção de alta qualidade, rigorosos e automatizados nesses e em ambientes de trabalho semelhantes é de extrema importância.

O take away

Big data e construção de análises simplesmente não vão desaparecer; eles são essenciais para a crescente demanda por crescimento sustentável e eficiência energética. Eles têm muito poucas barreiras à implementação, e as barreiras existentes são marginais e não superam os benefícios de custo.

O surgimento da nuvem como um recurso para computar conjuntos de dados em grande escala tornou o big data uma das soluções mais escalonáveis ​​para as empresas hoje, e a utilização de análises de construção em um modelo de software como serviço é a forma mais econômica de longo prazo modelo e o mais confiável, principalmente quando comparado ao uso de consultores da indústria e sistemas customizados.

A demanda só aumentará à medida que mais organizações adotarem análises para seus propósitos. Pesquisa da Bain &Company mostrou que, embora apenas 4% das empresas tenham aproveitado ao máximo o big data e a construção de análises, esses primeiros usuários são duas vezes mais prováveis ​​ estar no quartil superior para o desempenho financeiro de seu setor.

O autor deste blog é Kevin Burns é o presidente da Bob Jenson Ar Condicionado

Sobre o autor

Kevin Burns é o presidente da Bob Jenson Air Conditioning em San Diego, com mais de 29 anos de experiência no campo de HVAC. Ele trabalhou em todos os aspectos da indústria e treinou dezenas de pessoas. Ele tem paixão por fazer o que é certo para cada família e cliente e define esse padrão para toda a sua equipe