Skip to main content
このページは自動翻訳を使用して表示されます。 元の英語を表示しますか?
インフラ

建物の効率化は既存の建物から始まります

投稿者:建築技術担当Portfolio Manager、エリック・ハーティングさん

建物の所有者や運営者にとって、業績向上は必ずしも大規模な資本プロジェクトから始める必要はありません。多くの既存の米国の建物では、最初の機会は、すでに設置されている資産からより多くのことを引き出すことです。エネルギーが無駄になっている場所を理解し、パフォーマンスが低下しているシステムを特定し、より良い制御を行って機器をより効率的に運用することです。電力需要が増加し、所有者が競合する資本需要を比較検討するにつれて、その機会はますます重要になっています。米国の電力需要は平均して増加しています 2.1パーセントです 米国エネルギー情報局によると、過去5年間は毎年、2050年まで成長を続けると予測されています。

それは建物のエネルギー効率の経済性を変えます。所有者は、効率性を主に持続可能性への取り組みと見なしたり、次の大規模な設備交換サイクルを待ったりする代わりに、建物自体の物理的な運用状況を見渡すことができます。エネルギーはどこで不必要に消費されていますか?どの資産が予想範囲外で運用されていますか?今できる調整はどれですか?また、本当に資本が必要な設備の問題はどれですか?

米国の建物の所有者と運営者にとって、エネルギーコストと排出量を削減する最速の方法は、多くの場合、すでに所有している建物から始まります。ビジネスケースは運用可能です。完全な改造や交換サイクルを待たずに、より良いデータと制御を活用して、廃棄物の削減、機器の性能の向上、資本の優先順位付けを行います。

エネルギー効率を高めれば、4つの価値プールが生まれます

すべてのメリットを交換可能なものとして扱うのではなく、潜在的な価値源を切り離すことで、エネルギー効率を構築するためのビジネスケースがより明確になります。

最初で最も直接的なのは、エネルギー消費のコストです。不必要な暖房、冷却、換気、その他の負荷を減らすことで、消費量と運営費を削減できます。適切な基準に照らして測定すると、それは非常に大きなメリットです。

2つ目は、メンテナンスと資産寿命です。建物のデータは、オペレーターが機器の異常な挙動を確認したり、必要に応じてメンテナンスを行うのに役立ちます。財務的影響は関係する建物や設備によって異なりますので、想定するのではなく、省エネとは別に評価する必要があります。

3つ目は、オペレーショナル・レジリエンスです。ビルシステムのパフォーマンスをよりよく可視化することで、運用チームは問題を早期に認識し、重要な資産についてより多くの情報に基づいた意思決定を行うことができます。エネルギー需要が高まり、電力網の状態が事業計画にとってより重要になるにつれて、建物がどのように、いつ、どこでエネルギーを消費するかを知ることは、単なる持続可能性の指標ではなく、運用能力になります。

4つ目は入居条件です。温度、湿度、空気の質、および一貫した環境条件は、職場、学校、その他の占有スペースでは重要です。しかし、経済的利益は誇張してはいけません。屋内の状態が良くなると、所有者のより広い目的が支持される可能性がありますが、生産性、稼働率、リース料金、または収益性に関する主張には、建物やユースケースに特有の証拠が必要です。居住者の快適さを犠牲にして建物の運営を変更するべきではありません。

これら4つの価値プールを分けることは重要です。これにより、所有者は測定可能な節約を、他の貴重ではあるが状況に依存する運用上の利点と区別できます。

既存の建物の最適化により、最初からやり直す必要がなくなります

ここで、アメリカの既存の建築資材の経済性が特に重要になります。

所有者が建物を白紙のように扱うことはめったにありません。建物には、異なる時期に設置されたHVAC機器、複数世代の制御、さまざまなメーカーのコンポーネント、およびまだ耐用年数が残っているシステムが含まれている場合があります。大規模な近代化が正当化されたとしても、すべてを一度に取り替えることは、財政的にも運用的にも実現可能ではないかもしれません。

そのため、既存の建物の最適化は、主に相互運用性の問題になります。すでに存在するシステムから有用な情報を取得し、それをより良い運用上の決定に変えるにはどうすればよいでしょうか?

答えは、自動的に総入れ替えになるべきではありません。

オープンで相互運用可能なデジタルビルディングシステムは、既存のインフラストラクチャ全体にレイヤーを構築できるため、所有者は使用可能な資産を保護しながら運用データを接続し、可視性を向上させることができます。たとえば、シーメンスのBuilding Xは、建築データをリアルタイムで収集して分析するための中心的な基盤として設計されており、複数のベンダーの建築システムを統合するためのオープンAPIs を提供しています。Siemens によると、このプラットフォームを使用する顧客はエネルギー効率を上げています 最大 30% の節約 データ主導のエネルギー効率の最適化を通じて。ただし、この数値はお客様から報告された結果であり、すべての建物で保証される結果ではありません。

大きな点は、個々のプラットフォームよりも重要です。デジタル化は、所有者が技術の近代化と物理的な交換を同時に行うのではなく、所有者がすでに所有している資産の経済性を向上させるのに役立つ場合に、最大の価値を生み出します。

より良い建物のエネルギー管理はデータを行動に変えます

データだけではエネルギーを節約できません。

その価値は、可視性、診断、制御、検証といった運用チェーンにあります。

まず、所有者は建物とその主要システムが実際に何をしているのかを可視化する必要があります。エネルギーと運転データにより、いつ、どこで消費が発生しているかが明らかになり、変化を測定するためのベースラインを確立できます。

そこから診断が始まります。オペレーターは、高負荷または高変動システムを調査して、無駄や誤動作を示す動作パターンを探すことができます。つまり、機器が不要なときに稼働したり、暖房と冷房が矛盾したり、過剰な換気や制御設定が占有率や用途に対応しなくなったりします。

次に、コントロールが来ます。原因がわかれば、オペレーターはスケジュール、セットポイント、シーケンスを調整したり、意図したとおりに機能していない機器に対処したりできます。

いよいよ検証です。介入は実際にベースラインと比較して消費量またはコストを削減しましたか?そうでなければ、どうして?

この最後のステップは重要です。というのも、ビルのエネルギー管理を活動の集まりから反復可能なビジネスプロセスに変えるからです。所有者は、測定可能な結果をもたらす変化とそうでない変化を区別でき、その証拠を使用して、次の1ドルの資本または運営予算をどこに置くべきかを決定できます。

米国の建物の所有者と運営者にとって、エネルギーコストと排出量を削減する最速の方法は、多くの場合、すでに所有している建物から始まります。ビジネスケースは運用可能です。完全な改造や交換サイクルを待たずに、より良いデータと制御を活用して、廃棄物の削減、機器の性能の向上、資本の優先順位付けを行います。

既存の建物の改善に優先順位を付ける方法

実践的なアプローチは、テクノロジーの買い物リストから始まるわけではありません。それは一連の操作上の質問から始まります。

1。ベースラインを確立してください 現在のエネルギー消費量、稼働スケジュール、主要負荷を理解してください。信頼できる出発点がなければ、節約を確認するのは難しいです。

2。高負荷システムと高分散システムを特定してください 消費量が最も多い場所、またはパフォーマンスが予想パターンから大幅に外れている場所に注目してください。暖房、冷房、換気は建物の負荷を制御できるため、HVACはしばしば調査すべき重要な分野です。

3。既存の統制を最適化してください 機能している資産を交換する前に、スケジュール、セットポイント、換気レベル、および順序を実際の建物の使用状況とより一致させることができるかどうかを判断してください。

4。機器に関する最大の問題を解決してください データと運用分析は、非効率的な運用と、本当に修理、近代化、または交換が必要な機器を区別するのに役立ちます。

5。結果を確認してください パフォーマンスをベースラインと比較して、改善が意図した節約につながったかどうかを確認してください。

このシーケンスにより、より統制のとれた資本配分方法も生まれます。いくつかの機会は、主に運営されているかもしれません。その他は設備投資が必要になります。重要なのは、卸売代替品をデフォルトの答えとして扱う前に、どれがどれであるかを特定することです。

大幅な改善が正当化される場合は、資金調達もその計算の一部になります。Siemens、それ以上の成果を上げたと報告しています 1,000件のパフォーマンス契約 20億ドルの運用コストと省エネ効果を生み出しています。省エネ実績契約では、プロジェクトによって生み出された節約分をインフラ改善の資金に充てることができます。

既存の建物は、目に見えるほどの省エネを実現できます

既存のインフラストラクチャが出発点になったときに、このアプローチがどのようになるかについての証拠はすでにあります。

AIを活用した最適化がその一例です。 Oxoia 既存のSiemens ビルディングオートメーションに接続し、HVACシステム、センサー、占有率、室内の気候、天気からの情報を分析します。調整を推奨したり、それらの入力に基づいてHVACの運用を自動的に最適化したりできます。Siemens によると、この技術は100を超える建物に導入されており、最大35パーセントの省エネが実証されており、通常の投資回収期間は12か月で、ハードウェアの交換は不要です。インストール中に操作を中断する必要はありません。

これらの数字は、普遍的な貯蓄予測として解釈されるべきではありません。建物の種類、既存の業績、設備、気候、占有率、運営慣行はすべて機会に影響します。しかし、この例は基本的な原則を示しています。既存の物理システムの運用方法を交換する前に変更することで、測定可能な改善が得られることがあります。

これはAI構築の最適化が役立つところでもありますが、基本が整った後に限られます。

人工知能は、手動では把握するのが難しい運転パターンを分析し、占有率、室内の状態、天候の変化などの変数に応じてHVACの運用を継続的に調整できます。たとえば、Oxoia は建物のデータを継続的に分析し、HVAC設定を自動的に調整しながら、施設管理者が可視性を保って介入できるようにします。

順序は重要です。AIは、使用可能な建物データ、機能制御、または健全な運用慣行の代わりにはなりません。システムが非効率性を検出して対処するために必要な情報を確実に提供できれば、その価値は高まります。

建物の効率化は、より良い運営への架け橋です

既存の建物を改善するための最も強力なビジネスケースは、私たちが時々作るよりも単純かもしれません。

今日支払われるエネルギーから始めましょう。既存の資産のパフォーマンスを理解してください。回避可能な正しい廃棄物。本当に投資が必要な機器を特定してください。節約額を確認してください。次に、建物の指示に従って次の改善点を決定してください。

そのアプローチは、持続可能性を所有者がすでに理解していること、つまり経営成績に結び付けます。

また、テクノロジーの役割も変わります。質問から始めるのではなく、 どんな新しいシステムをインストールすべきですか? 既存の建物の最適化は、もっと役に立つ質問から始まります: 最初からやり直さなくても、この建物で何を改善できますか?

Siemens では、ますますそのように機会を見出しています。などのデジタルプラットフォーム Building X は、一元化されたリアルタイムの建物データを提供し、エネルギー、運用、メンテナンスのユースケースをサポートします。一方、AIベースの最適化により、その基盤をますます継続的で自動化された運用に拡張できます。しかし、テクノロジーは成功要因であり、経済的な議論ではありません。

議論は建物そのものです。

増大するエネルギー需要、老朽化したシステム、限られた資本を乗り切る所有者にとって、効率性は、現在のインフラと将来必要となる高性能ビルとの間の架け橋となります。エネルギー消費量を抑えることで、運用コストを削減できます。より良い情報は、メンテナンスや資本に関する決定を的確に行うことができます。より迅速な制御により、日常業務を強化できます。そして、改善が確認されるたびに、所有者は次に何をすべきかを決定するためのより強力な証拠が得られます。

一番早い方法は、最初からやり直さないことかもしれません。それはあなたがすでに持っている建物をより良くするためかもしれません。

公開日:2026年11月9日