Smart Building Maintenance

الصيانة التنبؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي للممتلكات

تقوم Klugsys بتنفيذ أنظمة الذكاء الاصطناعي للصيانة التنبؤية لمؤسسات إدارة الممتلكات التي تسعى إلى خفض تكاليف الصيانة ومنع أعطال المعدات. تقوم الحلول بتحليل أنظمة المباني وسجل الصيانة والبيانات التشغيلية للتنبؤ بالمشكلات قبل حدوثها.

الذكاء الاصطناعي للصيانة التنبؤية

قدرات الصيانة التنبؤية

التنبؤ بالأعطال

نماذج الذكاء الاصطناعي تحلل بيانات المعدات وأنماط الاستخدام والصيانة التاريخية للتنبؤ بالأعطال المحتملة.

جدولة الصيانة

جداول صيانة محسنة بناءً على الاحتياجات المتوقعة بدلاً من الفترات الثابتة أو الإصلاحات التفاعلية.

تحسين التكلفة

تقليل إصلاحات الطوارئ ووقت توقف المعدات من خلال التخطيط الاستباقي للصيانة.

تخطيط الموارد

تخطيط أفضل لموظفي الصيانة والمقاولين ومخزون القطع بناءً على الاحتياجات المتوقعة.

نهج التنفيذ

تكامل البيانات

الاتصال بأنظمة إدارة المباني وأجهزة استشعار إنترنت الأشياء وقواعد بيانات سجل الصيانة.

تطوير النموذج

تطوير وتدريب النماذج التنبؤية باستخدام بيانات الصيانة والأعطال التاريخية.

نظام التنبيه

تنبيهات آلية لاحتياجات الصيانة المتوقعة مع الإجراءات الموصى بها والتوقيت.

التعلم المستمر

تتحسن النماذج بمرور الوقت مع جمع المزيد من بيانات الصيانة والنتائج.

الأنظمة المراقبة

أنظمة التدفئة والتهوية وتكييف الهواء

التنبؤ بأعطال أنظمة التدفئة والتبريد والتهوية واحتياجات التحسين.

الأنظمة الكهربائية

المراقبة للمشكلات الكهربائية وجودة الطاقة وتدهور المعدات.

أنظمة السباكة

اكتشاف مخاطر التسرب ومشاكل الضغط وتآكل المعدات.

أتمتة المباني

مراقبة الأنظمة الآلية بما في ذلك التحكم في الوصول والإضاءة والضوابط البيئية.

الفوائد

خفض التكاليف

تكلفة الصيانة الاستباقية أقل بكثير من إصلاحات الطوارئ واستبدال المعدات.

إطالة عمر المعدات

الصيانة في الوقت المناسب تطيل عمر المعدات وتقلل من النفقات الرأسمالية.

تقليل وقت التوقف

الصيانة المخططة تقلل من التأثير على المستأجرين مقارنة بالأعطال غير المتوقعة.

تحسين التخطيط

احتياجات الصيانة القابلة للتنبؤ تتيح تخطيط أفضل للميزانية وتخصيص الموارد.

الأسئلة الشائعة

تتطلب الأنظمة سجلات الصيانة التاريخية ومواصفات المعدات والبيانات التشغيلية من أنظمة المباني وبيانات أجهزة الاستشعار حيثما كانت متاحة. المزيد من البيانات يحسن دقة التنبؤ.
تختلف الدقة حسب نوع المعدات وتوافر البيانات. الأنظمة المنفذة بشكل جيد عادة ما تتنبأ بـ 60-70% من الأعطال مع وقت كافٍ للإجراءات الوقائية.
نعم. يمكن أن تعمل الأنظمة مع بيانات الصيانة التاريخية والفحوصات الدورية. أجهزة استشعار إنترنت الأشياء تحسن دقة التنبؤ لكنها ليست إلزامية.

دعنا نصنع شيئًا
استثنائيًا.

وكلاء ذكيون مصممون لسير عمل معقد، وعائد استثمار قابل للقياس، وميزة تنافسية حقيقية.