Automatisierung reicht nicht aus: Gebäude brauchen KI-gesteuerte Intelligenz

Gebäude waren schon immer einer der eifrigsten Nutzer von IoT-Geräten. Insbesondere intelligente Gebäude nutzen vernetzte Geräte, um alles von Temperatur, Beleuchtung, Luftqualität, Lärm, Vibration, Belegung und Energieverbrauch zu messen, und das ist nur die Spitze des Eisbergs.

Die Gebäudeautomation nimmt immer mehr zu: Allein in den Vereinigten Staaten gibt es mehr als 6 Millionen Gewerbegebäude und schätzungsweise 2,2 Milliarden vernetzte Geräte. Im Jahr 2022 wird der globale Markt für Gebäudeautomationssysteme etwa 80 Milliarden US-Dollar erreichen.

Diese Art der Automatisierung ist auf eine große Anzahl von IoT-Geräten angewiesen. Viele bedingte Maßnahmen erfolgen automatisch; wenn ein Brand erkannt wird, wird der Alarm automatisch ausgelöst, häufig mit einem Sprachbefehl, und die Feuerwehr wird benachrichtigt. Dies galt vor dem Aufkommen des Internets der Dinge; heute sind Feuermelder über das Internet und in zweiter Linie über Mobilfunk verbunden.

Der Wert des IoT, insbesondere in der Gebäudeautomation, liegt in zwei Hauptbereichen:

• Die von Innengeräten erzeugten Daten und wie diese Daten analysiert und genutzt werden.
• Betrieb und Management durch Gebäudeautomationssysteme.

Reichhaltige, kontinuierliche Datenströme liefern wertvolle Einblicke in den Gebäudebetrieb, aber es gibt ein Problem: Große Geräteflotten erzeugen riesige Datenmengen, die Menschen allein nicht richtig analysieren und verstehen können. Um die potenziellen Vorteile des Einsatzes dieser Sensoren (und Kameras) auszuschöpfen, sind künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) erforderlich, um Datenflüsse kontinuierlich zu überwachen und auszuwerten.

Automatisierung allein reicht nicht aus

Bis 2020 lag der Schwerpunkt der intelligenten Gebäudesysteme, einschließlich der Gebäudeautomation, in der Verantwortung des Facility Managements. Dann verlagert sich der Schwerpunkt zusätzlich zum Facility Management auf Mitarbeiter-Wellness- und ESG-Programme. Dies eröffnet den Bedarf an ML-fähigen Funktionen.

Zum Beispiel könnte ein KI-System die Luftqualität untersuchen und Zusammenhänge mit Belegungsbeschränkungen finden. Es kann auch lernen, wie Besprechungsräume und Kabinen im Hinblick auf Belegung und Belüftung neu zugewiesen werden können, um den physischen Abstand zwischen den Mitarbeitern zu maximieren, die Luftqualität zu verbessern und so das Krankheitsrisiko der Mitarbeiter zu verringern.

KI kann auch dabei helfen, die Nutzung von Wasserleitungen und die Wassertemperatur zu analysieren, um Warnungen auszugeben, wenn das Risiko von Legionellen und anderen schädlichen Krankheitserregern steigt. Legionellen gedeihen in warmem Wasser innerhalb eines bestimmten Temperaturbereichs.

Die Relevanz neuer KI-Funktionen schließt traditionelle Funktionen wie die Verfolgung und Verwaltung des Energieverbrauchs nicht aus. Mit einer KI-gesteuerten Plattform können Gebäude Bereiche absperren, die nicht genutzt werden, und zu unterschiedlichen Zeiten unterschiedliche Vorhangeinstellungen ausprobieren, um den Energieverbrauch zu minimieren. Experimentieren und lernen Sie gleichzeitig. Unter dem Strich handelt es sich dabei um ein Thema, das aufgrund der Energiepreise im Jahr 2022 noch wichtiger werden wird.

KI kann sogar eine Rolle bei der Reinigungseffizienz spielen, indem sie erkennt, welche Tische verwendet wurden und welche Toiletten häufiger genutzt wurden. Im Zeitalter von COVID-19 konzentrieren sich Facility Manager auf die Reinigung.

KI kann auch Systeme, die die physische Sicherheit unterstützen, erheblich verbessern. Sobald das System versteht, was normales Zugangs- und Bewegungsverhalten ist, kann es abnormales Verhalten erkennen und Sicherheitswarnungen auslösen. Andere KI-gesteuerte Anwendungen können Nötigungssituationen und zurückgelassene Objekte erkennen, Waffen identifizieren, Schüsse lokalisieren – und Notaussperrungen durchführen.

Intelligente Systeme zur Bekämpfung von Infektionskrankheiten können lernen, lokale Infektionsratendaten zu nutzen. KI-Systeme können Dinge tun, die Menschen nicht können, wie zum Beispiel 20 Jahre lang auf eine Wand zu starren und nach Anzeichen von Veränderungen im Beton zu suchen, die auf einen bevorstehenden Struktureinsturz hinweisen könnten.

Anwendung künstlicher Intelligenz auf intelligente Gebäude

Natürlich besteht der Standardausgangspunkt für ein neues KI-gesteuertes System darin, sie zu unterrichten. Der Prozess beginnt mit einer Datenbank, die die Realität darstellt, mit der das System konfrontiert sein wird. Viele werden jedoch feststellen, dass es keine guten grundlegenden Trainingsdaten für intelligente Gebäudesysteme gibt. Die Antwort könnte darin bestehen, Trainingsdaten durch die Durchführung von „Experimenten“ in physischen Gebäuden zu erstellen.

In Bezug auf den Energieverbrauch können Sie beispielsweise das System trainieren, indem Sie Vorhänge und Klimaanlage experimentell an die Tageszeit und die Bürobelegung anpassen und so Ihre Klimaanlagenrechnung senken, ohne manuelle Übersteuerungen auszulösen. Ein solches System könnte auf Temperatursensoren und Belegungswerten sowie auf der Sonnenlichterkennung basieren.

Es gibt einige grundlegende Best Practices, die Sie befolgen sollten. Gehen Sie beim Sammeln von Ground-Truth-Datensätzen wissenschaftlich fundiert vor und sammeln Sie Daten aus mehreren Quellen, um die Sicherheit zu erhöhen, dass Ihre Stichprobe repräsentativ ist.

KI-gesteuerte Systeme können aus den Belegungsmustern bestimmter Bürobereiche lernen und dabei helfen, menschliche Fehler bei der Raumplanung zu reduzieren. Die Modernisierung des Raums ist teuer und die Aufrechterhaltung der Flexibilität ist von entscheidender Bedeutung. Raumnutzung und -belegung sind während der Pandemie eindeutig zu einem Gesundheitsproblem geworden. Mitarbeiter versammeln sich jetzt möglicherweise lieber auf einem Balkon oder einer Terrasse unter freiem Himmel, um sich zu unterhalten und Kaffee zu trinken, als in einem kleinen Pausenraum.

Wohin entwickelt sich das KI-gesteuerte Baumanagement?

Künstliche Intelligenzsysteme können Veränderungen im Facility Management vorschlagen und das Gebäudemanagement prädiktiver machen. Apropos Reaktionsfähigkeit: Sie können auch effektiver auf unerwartete Herausforderungen reagieren. Ein aktuelles Beispiel: Vor 2020 war es nicht möglich, Mitarbeiter mit Fieber zu identifizieren und die Wahrscheinlichkeit einer Infektion zu verringern, aber dieses Problem kann im Rahmen der derzeitigen Möglichkeiten gelöst werden.

Es erfordert sorgfältige Überlegungen und Zeitaufwand, um die grundlegenden Fakten richtig zu verstehen. Viele Gewerbegebäude verfügen über digitale Zwillinge; Architekten liefern sie an Gebäudeeigentümer oder -verwalter. Als Ausgangspunkt dürften digitale Zwillinge zu einem Testgelände für KI-gesteuertes Facility Management und intelligentes Gebäudemanagement werden.

Wir gehen davon aus, dass IT, Facility Management, HR und Sicherheit stärker integriert werden und KI stärker nutzen werden. Die Verknüpfung von Informationssilos zur Schaffung von Datenflüssen für KI-Anwendungen könnte eine Reihe von Vorteilen haben.

Die Bedeutung gesunder Arbeitsplätze, physischer Sicherheit und Energieeinsparung macht es dringend erforderlich, über die einfache Automatisierung hinauszugehen und zuverlässige KI-basierte Gebäudebetriebssysteme zu entwickeln, die auf einer starken Grundlage aktueller Daten basieren . Jede dieser Anwendungen unterstützt ein starkes Geschäftsszenario. Alles in allem ist es ein überzeugendes Argument dafür, dass das Facility Management KI-gesteuerte Anwendungen in Betracht ziehen sollte, um intelligente Gebäude zu betreiben und Gebäude intelligenter zu machen.

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