Med lyd som datakilde

Næringsbygg inneholder mange kompliserte systemer for oppvarming, avkjøling og ventilasjon. Vedlikehold av disse systemene er en ressurskrevende jobb, og gjennomføres ofte som en kombinasjon av planlagte, periodiske inspeksjoner og sporadiske utrykninger.

Denne fremgangsmåten har to ulemper: Den ene er at det medfører en del bortkastet tid på å inspisere velfungerende systemer. Det andre er når et vedlikeholdsbehov først oppstår, at feilen har allerede gitt uønskede konsekvenser for leietager.

Vedlikehold av systemer i næringsbygg

Vårt mål er å effektivisere vedlikehold av systemer i næringsbygg ved å utvikle en modell for automatisk avviksdeteksjon basert på sanntidsdata fra mikrofoner og vibrasjonssensorer i tekniske rom.

Systemfeil manifesterer seg ofte som lydavvik, og i vibrasjoner fra pumper, motorer og annet maskineri. Vi utarbeider modellen slik at den kan oppdage relevante avvik i vanlig driftsmønster, men samtidig være i stand til å overse uinteressante lyder som forbigående støy og sesongbaserte driftsvariasjoner.

Modellen skal også gi nok informasjon slik at vaktmester eller annen teknisk personale kan avgjøre hva slags problem det gjelder og hvor akutt det er. Verktøyet vil ikke kreve detaljer om utstyret som overvåkes eller sensorenes plassering og vil derfor kunne brukes i ulike settinger.

Kort vei mellom forskning og anvendelse

EarOnEdge er et samarbeidsprosjekt mellom NR, SoundSensing, SINTEF Digital og prosjektets brukerpartner, Eiendomshuset Malling & Co. Etter hvert som modellene blir utviklet og kvalitetssikret, får bruker tilgang på varslinger. Fordelen med kort vei fra forskning til anvendelse er at det blir enklere å jobbe målrettet med systemdelene som gir verdi for sluttbrukeren.