Crawl, Walk, Run: KI-gestützte Gebäude

Der Prozess der Maximierung der Effizienz von Gebäuden erfolgt schrittweise. So wie die Leute lernen müssen, zu krabbeln und dann zu gehen, bevor sie rennen können, müssen Gebäudemanager zuerst relevante Basisdaten zum Energieverbrauch von Systemen wie HLK und Beleuchtung sammeln. Wie wir alle wissen, wenn Sie es nicht messen können, können Sie es nicht reparieren.

Als Nächstes können Gebäudemanager die gesammelten Daten verwenden, um schrittweise Verbesserungen in Bereichen wie Energieeffizienz, Betrieb und Komfort vorzunehmen.

„Walk (Laufen)“ findet im Kontext des Gebäudemanagements statt, wenn Daten aus unterschiedlichen Quellen innerhalb eines Gebäudes und sogar aus mehreren Gebäuden in Echtzeit integriert, analysiert und verarbeitet werden, autonom auf der Grundlage von KI.

Meiner Ansicht nach sieht die Zukunft der Gebäude wie folgt aus: nachhaltige, autonome Gebäude mit niedrigeren Wartungskosten.

In gewisser Weise ist diese Zukunft da

Sensoren einsetzen und verbinden

Das größte Hindernis für nachhaltigere und rentablere Gebäude ist der Mangel an Daten über Gebäudesysteme und Betriebsabläufe. Wir müssen die Datenerfassung lösen, sowohl in Phase eins als auch in Phase zwei, und das erfolgt durch den Einsatz von Sensoren und die Verbindung zum vorhandenen Gebäudemanagementsystem vor Ort.

HVAC-Systeme verbrauchen bis zu 70 % der jährlichen Energie, die in Gebäuden verbraucht wird, und Schwankungen von Faktoren wie Luftstrom, Luftfeuchtigkeit, Druck und Temperatur beeinflussen die Leistung von Systemen. Sensors, die solche Variablen verfolgen, erzeugen eine Fülle von Informationen, die von KI-Algorithmen ausgenutzt werden können, um ein Maß an Effizienz zu erreichen, das sonst nicht möglich wäre. In ähnlicher Weise können Belegungs- und Bewegungssensoren Echtzeitdaten über die Nutzung eines Gebäudes generieren, die zur Steigerung der Effizienz genutzt werden können.

Das Sammeln von Daten ist von entscheidender Bedeutung, und die Aggregation von Daten aus mehreren Quellen — wie Gebäudeautomation und Gebäudemanagementsystemen — vervielfacht Ihre Fähigkeit, die Rentabilität und Effizienz innerhalb eines einzelnen Gebäudes und auch mehrerer Gebäude in einem Portfolio zu steigern. Weil Gebäude für 40 % des gesamten Energieverbrauchs weltweit verantwortlich sind, die Reduzierung des Energieverbrauchs in diesem Sektor hat Auswirkungen auf das globale Klima.
KI-gestützte Analysen können auch dazu beitragen, Systemausfallzeiten zu reduzieren und die Effizienz zu steigern, indem sie anomales Verhalten von Systemkomponenten wie Ventilen erkennen und einen Wartungsalarm auslösen.

Da die Wartung und das erneute Training der Building X-Algorithmen automatisch erfolgen, behalten die Modelle weiterhin ihre Genauigkeit bei, wenn sich die Bedingungen und die damit verbundenen Daten ändern. Wir glauben, dass die beste KI die ist, die im Hintergrund arbeitet und es den Kunden ermöglicht, sich auf ihr Geschäft zu konzentrieren.

Wir haben Algorithmen in Building X eingebaut, die es Ihnen ermöglichen, ein gewisses Maß an Optimierung für etwa ein Dutzend verschiedene Aspekte der Nachhaltigkeit, für verschiedene Aspekte des Energieverbrauchs und für verschiedene Aspekte der Sicherheit und des Betriebs durchzuführen. Es ist eine Reise, und wir haben diese Reise gerade erst begonnen.

Zukunftschancen mit autonomem Verhalten

Angesichts der Notwendigkeit, intelligente Infrastruktur- und Automatisierungslösungen für Gebäude, denen sie immer noch fehlen, auszubauen, haben wir Siemens Xcelerator. Building X ist Teil dieser offenen digitalen Geschäftsplattform, die es Kunden ermöglicht, ihre digitale Transformation einfacher, schneller und skalierbar zu beschleunigen. Siemens Xcelerator ist unsere Einladung an Partner, Kunden und Entwickler, zusammenzuarbeiten — und KI industrietauglich zu machen. Und da immer mehr Sensoren eingesetzt werden und die KI immer leistungsfähiger wird, stellen wir uns zusätzliche Möglichkeiten vor, das Gebäudemanagement nachhaltiger, produktiver und rentabler zu gestalten.

Heute kann KI proaktiv Fehler erkennen, bevor sie auftreten, aber in Zukunft könnte sie so konfiguriert werden, dass sie auf der Grundlage der gesammelten Daten Maßnahmen ergreift, wie zum Beispiel das Auslösen eines Arbeitsauftrags. Es könnte auch die Raumnutzung optimieren, um die Energieeffizienz zu fördern, indem Arbeitsorte für Mitarbeiter innerhalb eines Gebäudes vorgeschlagen werden, sodass sie sich in einem zentralen Bereich konzentrieren, der je nach Jahreszeit beheizt oder gekühlt wird.

Wenn die KI jedoch autonomer wird, wird sie sich immer noch an den Parametern orientieren, die Gebäudemanager für sie definieren. Die Algorithmen könnten beispielsweise die Luftaustauschrate anpassen, um die Gesundheit der Besetzer während der Erkältungs- und Grippesaison zu schützen, oder ein Gebäudeeigentümer könnte das System anweisen, die HLK-Komponenten zu optimieren, um die Lebensdauer des Systems zu verlängern.

Phase drei ist autonomes Verhalten, wo all das ständig von selbst passiert. Wir haben noch einen langen Weg vor uns, um weitere Funktionen hinzuzufügen und jede einzelne Gebäudeanlage zu optimieren. Die potenziellen Vorteile — für das Geschäftsergebnis von Organisationen und für die Umwelt, die wir alle teilen — sind immens.

Rahul Chillar ist Senior Vice President und Leiter von Building X bei Siemens Smart Infrastructure