historia

This is an old revision of the document!


Ewolucja metod zarządzania w Facility Management

Zarządzanie infrastrukturą budynkową (Facility Management) przeszło w ostatnich dekadach drogę od prostych napraw awaryjnych do zaawansowanych systemów predykcyjnych. Zmiany te są ściśle powiązane z rozwojem technologii informatycznych i koncepcją Przemysłu 4.0.

Rozwój ten można podzielić na cztery główne etapy.

Model znany jako “Run-to-Fail”. W tym okresie działania techniczne podejmowano wyłącznie w momencie wystąpienia awarii.

  • Narzędzia: Papierowe dzienniki, zgłoszenia telefoniczne, brak cyfryzacji.
  • Charakterystyka: Naprawiamy urządzenie dopiero, gdy przestanie działać.
  • Wady: Wysokie koszty nagłych awarii, długie przestoje, brak możliwości planowania budżetu.

Wprowadzenie harmonogramów przeglądów Serwis odbywa się w stałych odstępach czasu, niezależnie od faktycznego stanu maszyny.

  • Narzędzia: Arkusze kalkulacyjne (Excel), proste systemy kalendarzowe.
  • Charakterystyka: “Wymieniamy filtr co 3 miesiące”, nawet jeśli jest czysty.
  • Wady: Marnotrawstwo części i roboczogodzin (wymiana sprawnych elementów) oraz ryzyko awarii pomiędzy zaplanowanymi przeglądami.

Początek ery BMS (Building Management Systems). Decyzje podejmowane są na podstawie bieżących odczytów z czujników.

  • Narzędzia: Systemy BMS, SCADA, czujniki progowe (alarmy).
  • Charakterystyka: System wysyła powiadomienie, gdy parametr przekroczy normę (np. “Temperatura > 25°C”).
  • Wady: Działanie reaktywne na alarm. Operatorzy są zalewani tysiącami powiadomień dziennie, co prowadzi do ignorowania ostrzeżeń.

Wykorzystanie Uczenia Maszynowego (ML) i Internetu Rzeczy (IoT). System nie tylko monitoruje stan obecny, ale analizuje trendy, aby przewidzieć przyszłość.

  • Narzędzia: Chmura obliczeniowa, algorytmy Machine Learning, Big Data.
  • Charakterystyka: System wykrywa subtelne anomalie (np. zmianę wibracji łożyska), które zwiastują awarię za 2 tygodnie.
  • Zalety: Możliwość naprawy przed wystąpieniem usterki, optymalizacja zużycia energii, redukcja kosztów operacyjnych.
Model Działanie Koszty serwisu Ryzyko przestoju
Reaktywny Naprawa po awarii Bardzo wysokie Wysokie
Prewencyjny Naprawa wg kalendarza Wysokie (nadmiarowe) Średnie
Oparty na stanie Reakcja na alarm Średnie Średnie
Predykcyjny (ML) Naprawa przed awarią Optymalne Minimalne
  • historia.1769117297.txt.gz
  • Last modified: 2026/01/22 21:28
  • by admin