Wie man KI nutzt, um die Energietransparenz in Gebäuden zu verbessern

In den Vereinigten Staaten wird etwa ein Drittel der in Gebäuden verbrauchten Energie verschwendet, und Abfall verursacht jedes Jahr Verluste von bis zu 150 Milliarden US-Dollar. Heutzutage sind sich immer mehr Facility Manager von Gebäuden dessen bewusst und möchten alle verfügbaren Vermögenswerte identifizieren, um diese Kosten zu kontrollieren. Wie wir alle wissen, ist künstliche Intelligenz (KI) zu einem leistungsstarken Werkzeug für Branchenführer geworden, die die Energieeffizienz verbessern möchten. In Verbindung mit der Null-Gebäudeplanung schaffen Fortschritte in der künstlichen Intelligenz die Voraussetzungen für eine transformative Ära im Facility Management.

Daten Internationale Statistiken zur Energiebeschäftigung zeigen, dass die Bauindustrie bis zu 30 % des weltweiten Energieverbrauchs ausmacht und die Optimierung des Energieverbrauchs dazu beitragen kann, die Auswirkungen auf die Umwelt zu reduzieren. Künstliche Intelligenz kann Managern helfen, bessere, fundiertere und vorausschauendere Entscheidungen zu treffen, die eine Vielzahl von Zielen in der gebauten Umwelt ermöglichen können. Facility Manager, die KI nutzen, sehen spürbare Vorteile in Form von Energieeinsparungen, betrieblicher Effizienz und Gesamtkostensenkungen.

Eine Studie von Global Energy Deployment ergab, dass KI-Technologie Kosten einsparen kann, die mehr als 10 % der jährlichen Energiekosten vor Ort am Gebäude betragen. Eine weitere Studie mit 624 Schulgebäuden in Stockholm, Schweden, ergab, dass die Implementierung von KI dazu beitrug, den Heizenergieverbrauch um 4 %, den Stromverbrauch um 15 %, den CO2-Ausstoß um 205 Tonnen und die Beschwerden der Anwohner um 23 % zu senken.

Ein Weg zu mehr Effizienz und Nachhaltigkeit durch Edge-Automatisierung und -Steuerung, der Gebäudebetreibern den Schlüssel zum Management von Energieverschwendung und zur gleichzeitigen Bereitstellung von Dienstleistungen für die Bewohner gibt.

Im Jahr 2024 wird künstliche Intelligenz zu einem Schlüsselinstrument, dem man vertrauen kann, wenn man darüber spricht, wie man künstliche Intelligenz effektiv nutzen kann, um die Energieeffizienz von Gebäudestrategien zu verbessern und das Problem der mangelnden Machbarkeit zu lösen. Künstliche Intelligenz arbeitet nun an der Optimierung von Lösungen, um die Zeit von Facility Managern zu optimieren und ihre Fähigkeit zu verbessern, als Kunden und vertrauenswürdige Berater Probleme zu lösen.

Der digitale Imperativ

Eines der Haupthindernisse bei der Verbesserung der Energieeffizienz besteht darin, nicht zu wissen, wo man bei der Entwicklung des richtigen Fahrplans für eine Gebäudestrategie mit Netto-Null-Emissionen anfangen soll. Die drei Schritte der Dekarbonisierung – Strategieentwicklung, Digitalisierung und Dekarbonisierung – sind wichtige Aspekte des gesamten Energieeffizienz- und Dekarbonisierungsplans einer Organisation. Die Digitalisierung selbst ist der Schlüssel zur Verbesserung der Energieeffizienz von Gebäuden. Ohne eine angemessene Digitalisierung könnten die transformativen Vorteile fortschrittlicher Technologien verpasst werden.

Durch den Einsatz von Technologie zum Sammeln, Analysieren und Präsentieren von Daten können neue Erkenntnisse zu intelligenteren und optimierten Entscheidungen führen. Beispielsweise wertete die KI-Technologie in der oben genannten schwedischen Studie etwa eine Million Datenpunkte pro Tag aus, um Wärme und Strom deutlich zu steigern. Durch diese Datennutzung können verborgene oder nicht wahrnehmbare Aspekte eines Systems oder Prozesses sichtbar gemacht werden.

Die Digitalisierung ermöglicht es Gerätemanagern, eine nahtlose Integration der Technologie in digitale Systeme für eine effektive Überwachung und Steuerung sicherzustellen. Ohne Digitalisierung werden drei wichtige Schritte zur Dekarbonisierung erschwert: die Entwicklung einer Dekarbonisierungs-Roadmap, die Verfolgung des verkörperten Kohlenstoffs sowie die Messung und Überwachung von Energie und Kohlenstoff.

In der Anfangsphase der Erstellung einer Dekarbonisierungs-Roadmap kann die Identifizierung der für die Gebäudestrategie erforderlichen Tools und digitalen Lösungen dabei helfen, eine Basislinie für CO2-Emissionen zu erstellen und mithilfe von Technologie die Lücken zu bewerten, die zwischen der Basislinie und den Zielen der Organisation gestärkt werden müssen. und bereiten Sie die Roadmap für die Bereitstellung von Informationen vor.

Die Digitalisierung ist der zweite Schritt und kann in die Bau- und Betriebsphase jeder Anlage integriert werden. Bei jedem Bauprojekt ermöglicht die Integration von Building Information Modeling (BIM) in digitale Systeme eine sorgfältige Verfolgung des verkörperten Kohlenstoffs und liefert wichtige Einblicke in nachhaltige Baupraktiken. Facility Manager können mit fortschrittlichen Technologielösungen wie 6D-BIM-Plattformen mit integrierten Kohlenstofffunktionen digitalisieren und dekarbonisieren. Diese Tools berechnen die Kosten und den Kohlenstoffgehalt von Gebäudekomponenten und ermöglichen eine detaillierte Analyse und Berichterstattung über den gesamten CO2-Fußabdruck eines Projekts und den Beitrag einzelner Elemente. Durch die Kombination von BIM mit der integrierten CO2-Bilanzierung können Facility Manager aktiv an frühen Entwurfsdiskussionen teilnehmen, Materialauswahlen bewerten und langfristige Energieauswirkungen bewerten, um nachhaltige Baupraktiken effektiv zu unterstützen.

Im dritten Schritt schließlich überwacht die Dekarbonisierung in der Regel die Umsetzung digitaler Assets zur Verbesserung der Energieeffizienz und beginnt, den Facility Managern nun die Möglichkeit zu geben, den Energieverbrauch und die CO2-Emissionen genau zu überwachen. Die Zentralisierung von Energieversorgungs- und Versorgungsdaten, das Verständnis des Primärenergieverbrauchs und die Implementierung cloudbasierter Analysen sind Schlüsselelemente, die durch die Digitalisierung ermöglicht werden und es Facility Managern ermöglichen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, die eine effektive Dekarbonisierung fördern.

Für viele Führungskräfte moderner Anlagen umfassen die letzten Phasen der Dekarbonisierung die Elektrifizierung von Gebäudeanlagen zur Interaktion mit einem grünen Netz, Prosumer-Vereinbarungen mit Versorgungspartnern wie Auto-Grid und die Einbeziehung von Mikronetzen für den Einsatz erneuerbarer Energien vor Ort sorgen sowohl für Dekarbonisierung als auch für kritische Gebäuderesilienz.

Dieser dreistufige Ansatz – Strategie entwickeln, digitalisieren, dekarbonisieren – ist eine bewährte Strategie, die Facility Managern dabei helfen kann, den Wunsch nach Netto-Null-Kohlenstoff-Gebäuden in konkrete Maßnahmen zur Erreichung dieses Ziels umzusetzen.

Einsatz aufschlussreicher Sensoren

Ein Haupthindernis für die Verbesserung der Energieeffizienz ist der Mangel an Werkzeugen, die erforderlich sind, um fundierte Entscheidungen zu treffen und kosteneffektive Inputs zu erhalten. Die Nutzung von KI erfordert den Einsatz aufschlussreicher Sensoren und Überwachungssysteme. Diese fortschrittlichen Technologien bieten Echtzeit-Einblicke in die Nuancen des Energieverbrauchs und ermöglichen es Facility Managern, Bereiche mit Ineffizienz zu identifizieren und gezielte Verbesserungsstrategien zu entwickeln. Durch die Erfassung von Daten zu Beleuchtung, HVAC-Systemen, Belegung und anderen energiebezogenen Elementen ermöglichen KI-gestützte Sensoren Facility Managern, fundierte Entscheidungen zu treffen, die über herkömmliche Energiemanagementpraktiken hinausgehen.

Darüber hinaus kann KI Arbeitsabläufe rationalisieren und die Problemlösungsfähigkeiten verbessern, was vertrauenswürdigen Beratern, die Kunden betreuen, großen Nutzen bringt. Algorithmen der künstlichen Intelligenz können riesige Datenmengen analysieren, die von leistungsstarken Sensoren rund um ein Gebäude gesammelt werden, und den Beratern umsetzbare Erkenntnisse liefern, die es ihnen ermöglichen, ihre Zeit zu optimieren und die Bedürfnisse der Kunden effektiver zu erfüllen.

Proaktive Energieoptimierung durch Predictive Analytics

Algorithmen der künstlichen Intelligenz können zukünftige Energieverbrauchstrends vorhersagen, indem sie historische Daten analysieren und Muster identifizieren. Dadurch können Facility Manager Maßnahmen ergreifen, um die Nutzung proaktiv zu optimieren. Diese Vorhersagefähigkeit verhindert Energieverschwendung und stellt sicher, dass Gebäude mit größerer Wahrscheinlichkeit Spitzeneffizienzniveaus erreichen.

Die Bedeutung künstlicher Intelligenz im Gebäudemanagement geht über die Energieeinsparung hinaus; sie umfasst auch die Schaffung intelligenter, reaktionsfähiger Umgebungen. Algorithmen der künstlichen Intelligenz können aus dem Verhalten der Bewohner lernen und Beleuchtung, Temperatur und andere Umgebungsfaktoren anpassen, um sie an Vorlieben und Nutzungsmuster anzupassen. Dies verbessert nicht nur den Komfort der Bewohner, sondern spart auch mehr Energie, indem unnötiger Verbrauch in Leerlaufzeiten vermieden wird.

Zum Beispiel können Produkte wie Insight Sensor Parameterinformationen wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Schallpegel erfassen, die Belegung genau bestimmen und schnell anpassen. Damit können mit diesen Sensoren verbundene KI-Algorithmen für prädiktive Analysen nun die Raumtemperaturen innerhalb von zwei Minuten auf die Leerbelegungswerte zurücksetzen, anstatt auf Bewegungsmelder warten zu müssen, was früher bis zu 15 Minuten dauern konnte.

Da die Baubranche von Pensionierungen und Fachkräftemangel betroffen ist, können prädiktive Analysen auch die betriebliche Effizienz und Effektivität verbessern und die entscheidende Rolle der Belegschaft im Facility Management stärken. Während KI für die Dekarbonisierung von entscheidender Bedeutung ist, wird sie auch eine Schlüsselrolle bei der Lösung der Lieferkettenkrise für Fachkräfte spielen und eine einzigartige Lösung für den Kompetenzmangel im Facility Management bieten.

Für unterbesetzte Anlagenteams kann ein Digital-First-Service-Ansatz hilfreich sein, der Remote- und Vor-Ort-Techniker mit digitalen Tools und Daten verbindet, um Probleme effizient zu lösen und Serviceanforderungen zu erfüllen. Dieser Ansatz stärkt das Vertrauen an vorderster Front und sorgt für wirkungsvolle Ergebnisse. Im Jahr 2023 nutzten wir beispielsweise die Aufgaben von EcoStruxure Building Advisor, um uns mit unseren Teams zu koordinieren, was direkt zu einem effizienten Gebäudebetrieb und einer Reduzierung der CO2-Emissionen beitrug, was einer Entfernung von etwa 2.200 Autos von der Straße entspricht.

Die Zukunft der künstlichen Intelligenz im Facility Management

Letztendlich liefert die KI-Revolution im Baugewerbe eine Fülle verwertbarer Informationen. Die bevorstehende breite Einführung künstlicher Intelligenz und Analytik markiert einen wichtigen Meilenstein bei der Integration künstlicher Intelligenz in die Struktur der gebauten Umwelt. Viele machen sich Sorgen darüber, wie schnell sich künstliche Intelligenz branchenübergreifend durchsetzt. Für Facility Manager und ihre vertrauenswürdigen Berater handelt es sich jedoch um ein entscheidendes, leistungsstarkes Instrumentarium, das ihren Gebäuden dabei helfen kann, für eine Generation in die nächste nachhaltige Entwicklung überzugehen.

Künstliche Intelligenz hat großes Veränderungspotenzial. Durch den Einsatz fortschrittlicher Sensoren, den Einsatz prädiktiver Analysen und den Aufbau vertrauenswürdiger Partnerschaften kann die Gewerbeimmobilienbranche das volle Potenzial künstlicher Intelligenz ausschöpfen, um die Umweltauswirkungen der gebauten Umwelt zu reduzieren. Auf dem Weg zur vollständigen Einführung nachhaltiger Baupraktiken ist die Nutzung der Kraft der künstlichen Intelligenz ein Leuchtturm, der uns in eine umweltfreundlichere und effizientere Zukunft führt.

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