Ocena:
Obecnie brak opinii czytelników. Ocena opiera się na 2 głosach.
W ostatnich latach wprowadzono wiele nowych technologii, które napędzają cyfrową transformację w branży utrzymania budynków. Obecny trend w cyfrowej ewolucji obejmuje podejmowanie decyzji w oparciu o dane, co otwiera nowe możliwości dla modelu konserwacji skoncentrowanego na energii. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe pomagają zespołowi konserwacyjnemu osiągnąć kolejny poziom inteligencji konserwacji, aby zapewnić wczesne ostrzeganie w czasie rzeczywistym o nieprawidłowej wydajności sprzętu.
Niniejsza edycja opiera się na tej samej metodologii, co pierwsza. Zawiera szczegółowe opisy najnowszych technologii związanych ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym, które umożliwiają oparte na danych procesy decyzyjne dotyczące działania i konserwacji sprzętu.
Tematy techniczne omówione w książce obejmują
⬤ Różne rodzaje konserwacji i potrzeba konserwacji skoncentrowanej na energii.
⬤ Model Utrzymania Ruchu.
⬤ Proces konserwacji skoncentrowany na energii.
⬤ Mierniki wydajności i efektywności sprzętu i konserwacji.
⬤ Model utrzymania ruchu oparty na danych:
⬤ Zadania utrzymania ruchu oparte na technologii cyfrowej.
⬤ Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe w utrzymaniu ruchu zorientowanym na energię.
⬤ Możliwości modelu i zasady analizy.
⬤ Schematy systemu zarządzania budynkiem.
Książka zawiera szczegółowy opis procesu cyfrowej transformacji większości zadań związanych z przeglądami konserwacyjnymi, w miarę jak odchodzą one od ręcznego uruchamiania. Książka skierowana jest do operatorów budynków, a także firm zajmujących się automatyzacją budynków, które nieustannie pracują nad cyfryzacją procedur obsługi i konserwacji budynków. Korzyści to zmniejszenie wskaźnika awaryjności sprzętu, poprawa niezawodności sprzętu, zwiększenie wydajności sprzętu i wydłużenie jego żywotności.
