智慧楼宇：东京建物引入“ZETA+AI_物联监测方案，实现楼宇预测性维护

数字化浪潮席卷全球，带来了建筑管理的新模式，智能建筑已成为建筑智能化的发展趋势。物联网技术、人工智能和云计算的兴起为智能建筑注入了新的活力，带来了巨大的效益。目前，楼宇管理主要依靠后期维护和预防性维护，是“被动”管理，依靠人力来完成工作，人工成本率为57.7%，属于“劳动密集型”，成本效益低，再加上人力短缺的现实，企业的营业利润率低至2.4%。因此，提高建筑物的维修效率是当务之急。

传统的楼宇监控基本上是由“人、纸、笔”组成的，需要大量的人力才能完成。人工作业存在劳动密集度高、检查不及时、人的经验有误差、错误检查泄漏等问题，从长远来看，运行成本较高。各种分散管理系统效率低下传统楼宇监控系统孤立分散，集成水平低，需要定期检查、修理、更换和维护设备，采购备件费用高，任务繁重，作业资源占用过多，效率低下。近年来，为了适应智能化管理的趋势，越来越多的企业利用物联网和人工智能技术对建筑物和传感器的状态进行实时监控，并进行数据分析，使建筑管理能够进行“主动”的预测性维护。自2018年以来，东京都政府大楼已在Yaesu大楼、Nihonbashi大楼等地实施了ZETA网络监测计划，并在关键监测点安装了ZETA传感器，收集水位、水压、液压和电流等操作数据，以集中监测整个建筑。Amazon Lookout for Equipment使用独特的机器学习模型来实时分析传入的传感器数据，并识别机器故障的早期预警信号，从而帮助管理人员做出预先决策，实现预测性维护，降低长期运营成本并提高生产率。

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7/7实时监控

智能监控与建筑物内的ZETA网络、传感器和亚马逊云计算服务（以下简称AWS）相结合，构成了一个用于建筑物智能监控的硬硬与硬的综合管理系统。这些工具可对建筑物和设备的状况进行7小时全天候监控，预测所需的维护任务，减少人工劳动，减少不必要的检查和维护次数，避免因过度维护而导致采购成本增加。

泵压力试验图显示大楼内泵水压和杂废水

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“状态愿景，云应用”

及时准确地发现问题并通知楼宇管理系统预警涉及大量的监控点和终端设备，从而造成网络问题和安全响应问题，影响正常的数据通信和实时监控。

云应用传感器可视化功能HAKKEN是一个基于ZETA服务器的云应用程序，它提供ZETA通信状态的可视化和故障排除。通过ZETA服务器API查找、分析和显示数据，您可以快速发现问题并及时获得准确的信息。此外，预警通知信息可以通过电子邮件等方式发送，帮助管理员有效地预防和准确处理问题。

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ZETA+AI可以检测到早期设备异常

Amazon Lookout for Equipment会根据建筑物中现有的ZETA传感器将传感器数据发送到AWS，AI工具会自动分析数据以评估正常或健康的模式。然后，它将从数据中学习到的知识进行训练，构建适合建筑管理环境的模型，并将预测结果反馈到检测异常设备行为。

与污水泵水压、电流监测等点检查一样，以前都是手工日常检查，但问题缓慢，成本高，效率低，给建筑物的维护带来了很大的不便。

“ZETA+AWS”引入了机器学习ML，该ML输入泵的正常运行负载数据并进行学习，从而能够通过人工智能分析快速准确地预测人类无法检测到的设备异常，从而自动确定设备的“正常”和“异常”行为。传统的传感器监测，当泵的运行数据超过规定的阈值时，可以实时报警或关闭设备，以减少故障后的损耗。当机器学习被引入时，如果它没有超过预定的阈值，它可以提前三天发出异常现象的警告。通过模型的监督学习，ML甚至可以通过发现相同的异常来提前10天发出警告。这使管理员能够实现“主动”的预测性维护，并在故障发生之前进行预防。这些结果预示着未来的设备管理维护，可以通过传感器数据和人工智能学习从现有的预防性维护演变为预测性维护。

此外，Amazon Lookout for Equipment使管理员能够从从边缘计算收集的ZETA传感器中获取更多价值。ZETA传感器能够准确地识别机器故障的早期预警信号，帮助客户及时做出决策，改进管理流程，并实现真正的预测性维护。未来，它将与ZETA楼宇监控解决方案相结合，并与各种物联网解决方案、人工智能和云计算系统深度集成，助力楼宇管理变得智能化。