生命科学制造是出了名的能源密集型，通常是因为必须使用洁净室。然而，CIM的EMEA运营和客户成功主管Cillian Casey认为，解决方案在于HVAC节能策略，该策略可以针对未经验证的区域，并为高消耗的经过验证的区域提供可操作的洞察
分解后，大部分能源消耗在制造工厂的经过验证的洁净室区域内，通常比未经验证的区域多消耗2到50倍的能源。
由于该扇区的性质及其超严密的洁净室控制，一旦洁净室的温度、湿度和压差经过验证，就很少进行更改。所有这些都必须在严格的条件和严格的监管环境下进行。
这有时会导致一种“设置并忘记”的心态，不幸的是，这种心态蔓延到生产设施的非验证区域，导致HVAC系统很少发生变化——你可能称之为“设置，调整和忘记”。
所有这些都使得暖通空调成本往好里说是不受监管，往坏里说是在一些生命科学设施中近乎失控。至关重要的是，这一切都发生在制造业控制能源成本和改善环境足迹的压力越来越大的时候。
我们需要的是一种策略，积极解决非验证区域的HVAC消耗，同时确保以最有效的方式实现洁净室区域的验证合规性。大多数生命科学站点将有两个建筑物管理系统(bms)，用于其已验证和未验证的区域，这一事实有助于这个两阶段的过程。
对于设备和维护团队来说，第一个巨大的机会是经常被忽视的未经验证的区域。这通常包括冷水机组、空气处理机组以及蒸汽和热水系统，这些系统既用于制造过程，也用于一般加热和清洁，以帮助员工舒适。
虽然BMS是运营商业建筑的重要组成部分，但在为生命科学制造基地制定连贯的节能策略时，它并不是应该考虑的唯一信息来源。
设备传感器数据、电力供应、暖通空调和公用事业设备数据，以及天气和人员数据，都应该放在混合数据中。对于那些负责整个站点的能源消耗的人来说，危险在于很难从这些不同的系统收集到的大量数据中找到真正的洞察力。
我们需要的是一个平台，可以将所有这些数据转化为可操作的见解。这就是专家构建收集和分析多个数据集的分析平台可以非常有效的时候。这些平台位于BMS之上，可以转换来自建筑智能、机器学习和技术工程支持等不同领域的指标和见解。
然后，这些信息可以转化为可操作的信息，可以查明低效率和改进机会。例如，如果一个未经验证的区域的温度超出了正常范围，这可能是由于许多潜在的原因。关键在于使用数据来查明根本原因，无论是泵的机械故障还是温控器的缺陷。
另一种典型的情况是，操作员和FM团队之间经常存在一堵无形的墙，这也可能导致能源过度使用。操作员可以被要求在换班时取消设置，然后在不被告知恢复到原始设置的情况下完成换班。覆盖设置的目的是短期的，然后不检查的时间比需要的长，在这个过程中消耗额外的能量。
维护团队面临的另一个问题是优先级。对于维护经理来说，每天上班时都要面对几十个通宵响起的警报，导致我们所说的“警报疲劳”，这并不是不可能的。问题是:哪些是优先考虑的?
我们经常发现，维护团队在BMS警报的驱动下，完全处于被动状态。更好的方法是将警报分为需要紧急关注的警报和可以作为正常维护计划一部分处理的警报。这通常是开发更具有预测性的暖通空调设备维护方法的第一步。
许多系统缺乏外部人力资源来帮助确定优先级，这就是为什么新一代平台是由人类“客户成功”团队支撑的。
这些人员的任务是确定最优先级的修复，例如保持覆盖，以确保立即处理。这使得设施经理(FMs)和维护团队在完成验证和设置参数后，经常害怕调整已验证的区域。
一个常见的问题是，与实际需要相比，对温度和湿度的控制更严格。例如，一个系统可以通过验证将相对湿度(RH)控制在30-60%，但严格控制在45% RH，这将消耗更大的电量。
另一个问题是不维护已验证的参数，这可能导致验证区域出现各种问题。通常，这些包括空气的过量输送，或者当洁净室中高风险过程的参数也用于低风险区域时，如包装。
在这些场景中，构建分析平台的作用是确定验证的设置是否实际上交付了预期的结果，以及它们是否以最有效的方式交付了预期的结果。最终，生命科学制造业在控制能源消耗方面有很大的工作要做。
如果向FM和维护团队提供正确的信息，未验证的区域是可以快速处理的低挂果实。但是，处理未经验证的地区只能是协调能源战略的一部分，该战略还必须包括对已验证地区的监测，以确保它们不会在没有人注意到的情况下，无意中滑出预定范围。
