0简介

中国是全球最大的建筑市场，竣工面积同比增长使得我国建筑面积存量不断增加。据研究报告《中国建筑节能年度发展研究报告（2018)》）显示，我国公共建筑面积已超过100亿平方米[1]。根据《中国建筑能耗研究报告》（ 2016)”由中国建筑节能协会（2016)）发布，我国建筑能耗总量已超过81亿吨标准煤，约占全国总量的20%能源消耗[1-3]。公共建筑的能源消耗强度明显高于住宅建筑，是我国建筑节能的重点之一。

我国建筑设备设施管理体系实际运行情况不容乐观。据有关调查显示，国内相当一部分楼宇自控系统的自动化控制程度较低[4-5]。调查问卷反映了我们当前楼宇智能系统“重硬件、轻软件、轻运维”的现状。中国建筑科学研究院2018-2020年对智能建筑行业进行的多项调查结果也显示，由于种种原因，大量智能项目无法全面正常运行。

现场调研表明，虽然大部分楼宇都部署了智能楼宇控制系统，但运维人员忙于各种日常维护和服务，大部分时间都待在现场。查看设备设施的运维数据受到运维人员知识背景和水平的限制。通过分析运行数据，很难发现系统问题，进而研究改进措施。在电脑使用时间难以保证的情况下，手机已成为接收和交换信息的主要媒介。据Point 2017年的统计，近50%的人每天使用手机的时间超过5小时，很多人在各种碎片化的时间看手机。使用手机终端实现对楼宇设备设施的管理是一种可行的方案，系统会自动分析结果并提示手机用户。

图1 手机日均使用时长统计

现有的设备设施管理平台大多依赖楼宇自控系统获取设备的各种数据，但无法获取和分析运维人员的工作行为数据。检查、维修报告和维护数据对于优化设备运行维护、预防事故和风险、发现潜在的系统问题、提高人员工作效率具有重要意义。使用移动终端作为设备设施管理的主要工作界面，在方便现场工作的同时，还可以获得相关人员数据。结合传感器数据和软件系统进行综合分析，进一步完善数据维度，提升设备设施运维水平。

1 基于移动管理终端的施工设备及设施管理系统架构

图2 基于移动管理终端的楼宇设备设施管理系统架构

移动端运维APP支持和IOS操作系统，由于楼宇冷柜等设备大多位于地下室，现场很难有Wi-Fi接入，所以本系统主要采用手机无线通信网络基于微服务架构的云服务器通信由云服务器中继，与本地综合楼宇集成平台进行数据交换。云服务器的应用程序采用基于微服务的系统架构，通过集中调度和相互调用的方式工作，所有的数据交换都通过HTTP请求完成。本地一体化楼宇集成平台采用BS架构，通过OPC通信接口或其他现场总线与楼宇自控平台和本地设备进行数据交换，形成移动端、云端和本地之间数据通信链路的最后一环.

2 移动终端设备设施管理系统功能分析

2.1个移动设备设施管理APP

移动端设施管理APP将取代传统PC端建设管理软件，成为用户的主要界面。由于移动端可以随时随地使用，大大简化了智能楼宇管理软件的使用，可以有效提高使用频率，促进设备设施管理水平的提高。考虑到移动端屏幕小、使用环境复杂的特点，在移动端实现的功能需要特别规划，PC端的软件设计思路无法直接复制。

管理APP针对不同的用户设计了不同的功能。施工管理人员主要在手机上完成全局浏览、维护服务和巡检任务执行进度巡查、告警信息处理进度巡查、任务分配督促等。运营商是移动设备设施管理APP的主要用户。使用频率高的功能有：全局浏览、维修任务承接、告警信息跟进处理、巡检任务完成、主要技术数据查询等功能。

图3 移动设备设施管理APP主要功能

2.2微信服务公众号

为楼宇用户提供服务是智能楼宇管理系统的一项重要任务。在传统的智能楼宇系统中，只有系统与设备之间的连接和交互，无法实现与用户的信息交互。微信作为手机上使用频率最高的APP，以微信公众号作为与用户的沟通渠道，广泛应用于各行各业。

在施工设备及设施管理微信端，主要提供信息概览、维修服务、生活服务、环评、本地设备管控等功能。用户首先关注公众号，然后通过扫描二维码获取位置信息，从而获取当地的温度、湿度和PM2.5等他们关心的环境参数，并反馈意见和建议关于当地环境。单位根据用户反映的问题进行整改或调整；用户还可以通过提交本地设备的维修服务信息发送物业处理信息；此外，物业可通过公众号提供团购、节日活动等服务信息，进一步加强物业与用户的沟通。沟通。授权用户还可以通过微信终端直接控制楼宇设备，实现对空调、照明、遮阳等设备的手机控制。

3 应用案例研究

过去，楼宇自动化系统的数据分析主要集中在对传感器获取的数据进行分析。本系统通过手机APP采集运维人员的行为数据，并结合其他类型数据进行深入分析，从而获取大量有意义的信息。下面以某项目中移动管理平台的应用数据分析为例，介绍运维数据的价值。截取项目部分运行数据，巡检数据总数6010条，报警数据5740条，统计小时数1350小时，用户数8。

本项目中移动端完成的一项重要任务是设备的扫描和检查。图 4 显示了日常检查数据。从趋势线可以看出，随着手机APP的使用越来越熟练，巡检数据量呈现稳步上升趋势，运营商越来越倾向于使用手机APP完成巡检工作。

图4 日检数据量分析

图5为巡检时的数据统计分析，即记录不同时间发生的巡检行为次数。从图中可以看出，绝大多数巡视发生在9:00到18:00之间。由于项目保证24小时不间断运行，实际管理规定是每6小时左右进行一次巡查。但在实际巡查过程中，员工夜间巡查的行为与管理要求存在一定差距，可能造成系统运维风险。 .

图5 时刻检测数据量分析

图6统计了漏检次数和漏检次数。从图中可以看出，部分子系统的漏检次数明显高于其他子系统。需要与工作人员深入讨论，加强对相关设备和系统的检查。努力了解里面的东西。

图6漏检次数和漏检次数统计分析

图7显示了8个检查组的工作质量统计分析。对不同检查组的漏检次数和漏检比例进行排序。通过向员工展示成果，或与绩效挂钩等方式，利用数据激励相关工作团队，提高工作质量，实现精细化管理。

图7 漏检次数及比例

图 8 分析了每台空调在检查过程中记录的温度数据。可以看出，虽然要求的室内温度范围（24±1℃）相同，但不同空调的回风温度差异很大。部分空间室内温度超出规定范围，存在环境温度超标问题；部分空间室内温度低于下限，具有节能空间。

图8空调温度运行数据对比

综上所述，通过对移动端获取的示范项目运行数据进行分析楼宇自控系统的功能，可以实现对人员工作和设备工况的深度挖掘，逐步实现精细化管理；设备问题，对重点高危设备进行故障排除，防患于未然；如果进一步引入自动计量报警数据、能耗计量数据、设备计量数据，可以产生更大的数据价值。

4 次讨论

通过对楼宇运行数据的深入分析和挖掘，可以实现设备运行模式、设定值、传感器精度、控制策略、人员运维质量、频繁故障设备等对影响的影响设备运行效率和建筑节能水平。因素进行合理优化。在一些工程实践中，通过引进高素质的咨询团队，可以在不进行系统实质性整改的情况下，大幅降低项目运维成本，显着提升项目运行效果。然而，在近二十年的工程实践中，这种模式并未得到广泛推广。缺乏高素质的运营分析师和繁忙的日常工作使得深入的数据分析难以实现。智能建筑系统应该能够在没有人为干预的情况下进行分析工作，并通过友好及时的工作界面将分析结果和直接合理化建议发送给运维人员，有望解决这一困境。

从以上数据分析可以看出，通过人员行为维度的信息分析，有助于实现设备设施的精细化运维管理。进一步，在用户授权同意的前提下，如果将人员行为信息与人员定位技术分析相结合，帮助管理者了解运维人员的位置和行为，实现基于工作量和具体情况的优化工作调度。运维人员定位，协助查找运维工作中的漏洞，优化运维。流程和组织管理系统。

通过移动终端现场使用多种数据源。结合移动终端用户的行为数据，为楼宇设备及设施管理系统提供更全面的解决方案，创造多种新的工作场景。

参考文献

1、于震、刘学良、李怀。基于移动的楼宇设备设施管理系统及其运维数据分析[J].智能建筑, 2018, (09):69-7 4.

2、清华大学建筑节能研究中心，中国建筑节能年度发展研究报告2018[M]，北京。

3、中国建筑节能协会，中国建筑能耗研究报告（2016)[M]..

4、陈哲良，王福林，马锐，公共建筑智能化系统问卷调查分析[J]. 2015(3), 13-18

5、王美婷,王福林,姜子燕.《建筑设备监控系统工程技术规范》中标准化功能描述方法介绍[J].智能建筑,2012年10期,23- 25

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