Инвестиционная привлекательность проектов строительства интеллектуальных зданий
Одной из проблем развития отечественного рынка решений для ИЗ специалисты называют медленную, по мнению заказчиков, отдачу от проектов. Дело даже не в планируемых (в пределах 3 лет) сроках окупаемости инвестиций ¾ любой здравомыслящий человек понимает, что по сравнению со сроками службы здания это очень немного, а в том, что окупаться инвестиции начинают не сразу. Объясняется это довольно просто ¾ на адаптацию здания к «поселенцам» и наоборот требуется некоторое время. Каждый, кто имел опыт переезда как с квартиры на квартиру, так и из офиса в офис, представляет себе, что на то, чтобы полностью обжиться на новом месте, требуется несколько месяцев. Готовый проект ИЗ потребует приблизительно столько же времени на то, чтобы все «устоялось», срок же внесения значительных корректив в его конфигурацию составит целый год.
Год ¾ срок не приблизительный, а вполне конкретный, так как это время полного цикла смены времен года и сезонных колебаний бизнеса; он охватывает все праздники, отпуска, все периоды профилактики и ремонта в коммунальных службах. За год владелец накапливает всю необходимую для анализа функционирования здания статистику, на основе которой он может сделать последние обобщающие выводы и утвердить базовую (в смысле настроек системы) конфигурацию ИЗ. Конечно, окупаться (в смысле реального снижения расходов) ИЗ начнет раньше, чем истечет первый год, поскольку многие меры приносят результаты еще до окончательной оптимизации всех процессов. Впрочем, заказчики могут быть готовы и подождать возврата инвестиций, но в этом случае они все равно захотят получить зримые результаты в виде реакции ИЗ на определенные события или явного повышения комфортабельности. Приблизить сроки приведения системы к окончательному варианту можно за счет грамотного планирования конфигурации ИЗ заранее, еще до того, как оно будет окончательно построено. Во многом эта задача ложится на плечи заказчика, так как именно ему придется обживать ИЗ.
В нашем определении интеллектуального здания мы упомянули его способность реагировать на события и их комбинации. Эта способность будет тем выше, чем более полное дерево ситуаций мы сможем описать и смоделировать, а затем отразить в программах соответствующих подсистем. Возьмем такой излюбленный менеджерами по маркетингу пример, как пожар. Мы оставим в стороне очевидные для любой, не обязательно интеллектуальной в нашем понимании, системы действия, как разблокирование дополнительных проходов и выходов, спуск лифтов на первый этаж, оповещение сотрудников и т. п., и перейдем сразу к более сложному анализу.
Пожар возникает либо по причине самовозгорания из-за каких-либо технических неисправностей, либо в результате неумышленных или умышленных действий людей. В крупной организации возможность поджога никогда нельзя исключить. Помимо прочего, в случае поджога всех покидающих здание людей требуется каким-то образом локализовать, чтобы не дать злоумышленнику ускользнуть. Поскольку такие мероприятия накладываются на главное ¾ сохранение жизни людей ¾ и заметно его усложняют, поджог желательно было бы определить с возможно большей степенью достоверности. Для этого системе требуется описать его признаки. Самый очевидный из них ¾ в момент возгорания кто-то находился в помещении. Близкий к этому случай ¾ в момент возгорания дверь в загоревшееся помещение была открыта (при надлежащем режиме безопасности двери в помещения по умолчанию закрыты). Дальнейший анализ приведет еще и к такому неоднозначному, но вполне вероятному признаку поджога, как наличие кого-то в помещении за некоторое время до возгорания. Поразмыслив, вы можете определить еще несколько ветвей ситуационного дерева и задать на их основе правила анализа событий в окрестностях очага возгорания за некоторый предшествующий период.
В продолжение темы обеспечения безопасности жизни людей отметим, что пожар ¾ не единственное чрезвычайное событие. В офисном здании ситуации, приводящие ко всеобщей панике, маловероятны, но поскольку концепция ИЗ применима и к промышленным объектам (где существен техногенный фактор), и к крупным торговым центрам (для которых характерно большое скопление людей), то вопрос этот сбрасывать со счетов нельзя.
Моделирование ситуаций касается не только экстремальных ситуаций, но и других вопросов, в частности энергосбережения, когда режим эксплуатации отдельных помещений может динамически (и притом внепланово) меняться в течение дня или недели. Например, система контроля доступа зафиксировала, что все сотрудники покинули помещение в здании. Помещение автоматически переходит в энергосберегающий режим, перестает вентилироваться и отапливается на половину мощности. Вдруг через некоторое время кто-то возвращается в помещение и остается там на длительный срок. Вариантов может быть много ¾ уборщица моет пол, техник меняет лампы, начальник зашел поработать с какими-то хранящимися в кабинете документами, зачем-то вернулся один из сотрудников. Этот человек может остаться поработать еще на час-два, а может скоро покинуть помещение.
Технически такая ситуация обрабатывается просто ¾ системе задается период длительности события, например 10-15 минут, и если оно завершается раньше, чем он истечет, то система на него никак не реагирует, т. е. событие считается как бы и не произошедшим. Соответственно, как-то надо оценить время, в течение которого систему не стоит выводить из режима энергосбережения, а также каким-то образом знать, что человек засидится. С другой стороны, у помещения есть тепловая инерция, поэтому переход на энергосберегающий режим можно начать и до того, как человек уйдет.
Для того чтобы знать, на какой срок предполагает задержаться сотрудник, ненадолго вернувшийся на работу, систему нужно специально проинформировать. Сотрудник должен сообщить об этом охраннику, а тот, пропуская его в здание, внести соответствующую отметку в систему. Если, кстати, он засидится дольше, то его попросят либо связаться с охранником и сообщить, сколько он еще намерен пробыть, или применят какие-либо режимные меры. Не все подобные ситуации, очевидно, удастся предугадать, и восполнять пробелы придется именно в первый год эксплуатации системы.
Анализ накопленной за первичный период эксплуатации ИЗ информации позволяет сделать далеко идущие выводы. Например, статистика системы контроля доступа в помещения позволяет определить динамику перемещений сотрудников по зданию. Проанализировав полученную динамику, владелец здания может сделать ряд полезных выводов, например, какие группы сотрудников постоянно задерживаются на работе допоздна. Этих сотрудников желательно будет разместить достаточно компактно, чтобы они не потребляли поодиночке ресурсы (электричество, климат-контроль, тепло), рассчитанные на целую комнату или целый этаж. Оптимизация размещения сотрудников, конечно, процесс многокритериальный, здесь придется учитывать также их принадлежность к подразделениям и взаимодействие с другими сотрудниками.
Исходя из той же динамики перемещений, можно определить, как много времени сотрудники тратят на вынужденные переходы из одного отдела в другой. В случае, когда перемещения занимают слишком много времени, это может послужить поводом для того, чтобы задуматься о более оптимальном размещении отделов. Поскольку ИЗ проектируется и с целью упрощения процесса перемещения рабочих мест, никаких заметных проблем такая реорганизация вызвать не должна. Кстати, это позволяет сформулировать еще одно свойство ИЗ ¾ накладные расходы на внесение изменений в его конфигурацию в подавляющем большинстве случаев не обесценивают достигаемый в результате этих изменений эффект.