Fem gode grunner til automatisk innsamling av energidata

Fem gode grunner til automatisk innsamling av energidata

Energi- og miljøoppfølging

Terje Uttian

Manuell datasamling hører til fortiden. Et energi- og miljøoppfølgingssystem effektiviserer datainnsamlingen og gir deg oversikt.

Før den digitale tidsalderen hadde man to eller tre energimålere i et bygg. Da holdt det å gå en runde hver mandag og lese av målerne. Man avgjorde om forbruket var akseptabelt ved å sammenligne med forrige ukes forbruk. Her får du fem gode grunner til å digitale prosessen.

Selv om mange påstår at alt var bedre før, er det utvilsomt ikke tilfellet når det gjelder innsamling av energidata. Det er lett å se ulempene med manuell datainnsamling. Det kan for eksempel ta en hel uke fra en feil oppstår til man oppdager den.

Les mer: Hva er et energi og miljøoppfølgingssystem?

 

1. Risiko for skader og enormt vannforbruk

Leser dere av vannmåleren hver mandag klokka 10, og det oppstår en lekkasje mandag klokka 10.30, er sannsynligheten stor for at den kan gå uoppdaget frem til neste mandags avlesning. Kommer det ikke opp eller frem vann noe sted, kan det gå enda lenger før byggdrifteren forstår at noe er galt, og dere kan ende opp med et enormt vannforbruk, i tillegg til potensielt store skader.

Det samme gjelder strømavlesing. Dersom vanen er å lese av én gang per uke, er det vanskelig å ha en detaljert oversikt. Ja, du kan registrere at strømforbruket ser høyt ut, men du vet ikke om det er en permanent feil, eller om det har vært fryktelig høyt i en kort periode, altså en effekttopp.

EBOK: Last ned neste generasjons energi- og miljøsystem her

smart-meter-energioptimalisering

 

2. Manuelt system er sårbart for feil

Et avlesningssystem som i så stor grad avhenger av manuell innsats, er også sårbart for menneskelige feil, eller noe så enkelt som fravær. Er byggdrifteren syk på måledagen, kan det bli forskyvninger i avlesningen, noe som igjen øker tiden det tar før man oppdager feil eller avvik. Derfor bør du velge automatisk avlesning og innsamling

Med automatisk avlesning unngår du ulempene med den manuelle prosessen. Målingene sendes automatisk, slik at du slipper å gå ned i kjelleren og lese av og punche data. Du bestemmer selv i hvilke intervaller målingene skal skje, og oppdateringene kan komme så ofte som en gang i timen.

Denne funksjonen vil i seg selv eliminere de fleste problemstillingene rundt manuell avlesning: Dataene kommer selv om byggdrifteren er syk noen dager, og de kommer som verdier man kan sammenligne. Dette gir muligheten til å se om forbruket er høyere over tid, eller om det kun var et blaff. Når man får beskjed om at det på onsdag mellom mellom 11 og 16 var en kjempetopp på forbruket, er det mye lettere å gå hendelsen etter i sømmene og nøste opp i hva som kan ha forårsaket avviket.

 

3. Et energi- og miljøoppfølgingssystem kan analysere data

Med flere målere i bygget kan man stykke opp forbruket ut fra ulike leietakere og se på det enkelte anlegg separat. Deler dere det opp slik at dere får timeverdier i alle deler og funksjoner i bygget, kan dere spore en hel hendelse og veksle fra en samlet oversikt til detaljerte målinger for å forstå hva som har skjedd.

Her kan du lese mer om hvordan du bruker et energi- og oppfølgingssystem

analyze-data-energioptimalisering

 

4. Systemet kan varsle når ting ikke fungerer

Et moderne EMOS er et smart system som kan ha en aktiv rolle når det gjelder å ta tak i avvik og tolke hva som har skjedd. Deretter kommer det med konkrete løsninger på de situasjonene som har oppstått. Dere kan også programmere energi- og miljøoppfølgingssystemet til å korrigere og justere det som trengs for å stabilisere funksjonene i bygget og komme tilbake til normalen.

Systemet kan for eksempel melde fra om at innstillingene for driftstid ikke ser ut til å fungere særlig godt. Når EMOS-et registrerer at en måler avviker fra den forventede forbrukskurven, sier det fra.

 

5. Glem post-it-lappene

Med et EMOS slipper byggdrifteren å gå rundt med Post-it-lappen eller mobiltelefonen for å notere verdier eller ta bilder av hva som har skjedd. Det er bare å punche resultatet rett inn i en mobilapp, og slik unngår dere hull i tidsserier, samtidig som dere sikrer god dataoppløsning, datakvalitet og datastabilitet.

 

New call-to-action

 

Subscribe to our blog!

Share your email so Ørn can send you guides and industry news.