从被动响应到主动管理，Akila重塑建筑智能运维
传统建筑设施的运维管理依赖人工巡检和被动响应机制，这种模式在日益复杂的现代建筑系统中显得力不从心。
据研究报告显示
全球 500 强企业每年因非计划停机时间造成的损失高达 1.5 万亿美元，相当于其总收入的 11%。
这一数字背后，是传统运维模式带来的生产力停滞、维修成本激增和管理精力的流失。
传统运维模式的痛点：
- 难以基于实际维护需求来制定运维计划，导致过度维护或维护不足
- 故障严重时才被发现，难以及时识别细微异常，维修成本增加
- 大规模设备的人工排查耗时耗力，还有错漏风险
从“被动抢修”到“主动预防”，数字化运维管理是发展的必然趋势。Akila基于数字孪生技术和设施维护套件推出了基于设备状态的运维解决方案，可以实现：
01
直观的降本增效
- 为技术人员每月节省多达8个小时人工
- 非计划停机时间最多可减少40%
- 维护成本最高可降低20%
02
智能灵活的管理
- 通过真实数据，动态调整维护策略
- 及时发现细微异常，预测潜在故障
- 快速排查问题，降低人力依赖
Akila基于设备状态的运维解决方案分为哪五步？
第一步：简化维护操作与人员培训
- 数字孪生建模：为建筑及设备创建高精度虚拟复刻，新操作员可通过3D可视化界面快速掌握设备布局和运行逻辑。
- 实时数据联动：工单系统不仅提供基础维修信息，还直接关联设备的实时性能数据。当异常发生时，运维人员可一键定位问题设备，查看历史运行记录，大幅缩短诊断时间。
第二步：以能效数据驱动智能维护
- 能效指标监控：设备故障往往伴随能效异常，通过实时分析设备能耗、运行效率等关键参数，自动识别低效异常。
- 智能预警触发：当数据超过预设阈值时，系统自动生成警报，触发检查工单。
第三步：AI助力预测性维护
- 助力预测性维护：利用振动分析技术可实现设备故障预警，提前检测70%以上机械故障
- AI算法赋能：Akila利用传感器实时监测，结合AI算法和ISO标准动态调整报警阈值，实现智能分析，智慧运维。
第四步：多站点资产的全局管理
- 跨站点监控：统一追踪所有设施的警报状态和工单进度，确保关键问题优先处理。
- 风险热点识别：通过历史数据分析，标记高频故障设备或区域，针对性预防维护。
- 资源优化配置：对比不同站点的运维绩效，合理调配人力与备件，避免某些区域过度维护而其他区域支援不足。
第五步：追溯根源与持续优化
- 透明数据追溯：每台设备的运行记录、维修历史、环境参数均完整存档。当故障发生时，可对比历史数据快速定位成因。
- 持续优化分析：通过分析记录，可积累经验，持续优化维护策略和操作规范，形成良性循环。
在建筑运维智能化转型的浪潮中，Akila 通过创新的技术架构和行业实践，推动整个行业向更高效、更可持续的运营模式演进。
我们相信，数据驱动的智能运维不仅是技术升级，更是企业构建核心竞争力的战略选择，它将重新定义建筑资产管理的价值标准。
