Zukunftstechnologien in der Immobilienwirtschaft
Predicitve Maintenance - immer einen Schritt voraus
Ausfallende Heizungsanlagen, defekte Fahrstühle am Wochenende: So etwas kann für Immobilienverwalter zur Herausforderung und für Mieter zum Ärgernis werden. Vor allem wenn der eilig angerufene Notdienst nicht sofort helfen kann, weil ein Ersatzteil fehlt, das eine lange Lieferzeit hat.
Die gute Nachricht ist, dass solche Störungen im Immobilienbetrieb in Zukunft immer seltener auftreten werden. Der Grund dafür sind datengetriebene Predictive-Maintenance-Anwendungen, die vermehrt zum Einsatz kommen.
Predictive Maintenance bedeutet „vorausschauende Wartung“ und steht für mehrere miteinander verzahnte Systeme, durch die vorausberechnet werden kann, bei welchem Teil der Gebäudetechnik in absehbarer Zeit ein Defekt droht. Als Grundlage dafür dienen der Anwendung eine sehr große Menge historischer, aber auch Echtzeit-Daten aus dem Gebäude sowie ein intelligenter KI-Algorithmus. Die Gebäudeverwaltung hat so die Möglichkeit, das System rechtzeitig zu warten und instand zu setzen – ohne dass Ausfallzeiten entstehen.
Daten-Backbone ist das Gebäude-IoT
Die Wartung einer Anlage in fest vorgeschriebenen Intervallen gehört mit Predictive Maintenance der Vergangenheit an. Das spart Ressourcen, denn Ersatzteile werden nicht mehr nach einer festgelegten Laufzeit ersetzt – sondern nur dann, wenn Messwerte einen Hinweis darauf geben, dass ein Fehler durch Verschleiß unmittelbar bevorsteht.
Die Daten-Grundlage, mit der Predictive Maintenance arbeitet, ist dabei riesig. Dazu gehören alle relevanten (Sensoren-)Messwerte, die die IoT-Plattform (Internet of Things) des Gebäudes generiert. Idealerweise kann auch auf andere Variablen wie die klimatischen Bedingungen des Standorts oder die Exposition gegenüber den Elementen zugegriffen werden. Auch das (positive wie negative) Feedback der Mieter enthält oft wichtige Hinweise für die Gebäudetechnik. Last, but not least ist das ERP-System (Enterprise-Resource-Planning) Teil des Datenpools, über das die Verwaltergeschäfte wie Abrechnungen und Vertragsmanagement laufen.
Ein KI-Algorithmus steigert die Gebäude-Effizienz
Den „Datenschatz“, der durch die umfangreiche Gebäudedigitalisierung entsteht, zu überblicken und zu analysieren, ist für einen Menschen kaum möglich – für einen intelligenten Algorithmus aber schon. So kann die künstliche Intelligenz (KI) von Predictive-Maintenance-Systemen die Effizienz der Gebäudetechnik steigern und sowohl Ausfälle als auch unnötige Wartungen vermeiden.
Nicht zu vergessen ist auch der positive Effekt, den Predictive Maintenance für die digitale Mieterkommunikation hat. Eventuell auftretende Probleme im Gebäude können proaktiv und in Echtzeit an die Mieter kommuniziert werden. So wissen diese über Gründe und Dauer einer Maßnahme sofort Bescheid, was ihre Zufriedenheit steigert und die Verwaltung entlastet, weil Nachfragen und Beschwerden ausbleiben.
Spezialisierte Lösungen für den Immobilienmarkt
Auf dem Markt für Predictive-Maintenance-Anwendungen gibt es verschiedene Systeme, die speziell auf einen bestimmten Technikbereich zugeschnitten sind. Ein Beispiel dafür ist die Lösung der Aufzughelden. Die Aufzughelden-Box digitalisiert Fahrstühle, indem sie alle relevanten Daten aus dem Betrieb aufzeichnet und in der Cloud analysiert. Kleine Fehler wie ein verzögertes Öffnen der Türen oder eine zu langsame Fahrt werden registriert und ihre Ursache durch einen KI-Algorithmus eingegrenzt. So können Wartungsdienste tätig werden, bevor ein für die Mieter ärgerlicher Ausfall des Fahrstuhls auftritt.
Ähnlich funktioniert die Lösung des Unternehmens ENER-IQ, das eine Software zur KI-basierten, optimierten Betriebsführung von Heizungsanlagen entwickelt hat. Das Ziel des permanenten Anlagen-Monitorings ist dabei nicht nur die Vermeidung von Störfällen, sondern auch die Effizienz-Steigerung im Hinblick auf den Energieverbrauch – ein Aspekt, der durch die aktuelle Krise am Gasmarkt an Relevanz gewonnen hat.
Beide Anwendungen sind – gemeinsam mit anderen Anbietern und Lösungen – Teil der modernen Gebäudekonnektivität GK4.0, also der Digitalisierung und ganzheitlichen Vernetzung eines Immobilienbestands.
Installation in Bestandsimmobilien und Neubauten
Bei Predictive-Maintenance-Lösungen für Wasserleitungen spielt auch der Aspekt der Gebäudeversicherung eine besondere Rolle. Denn die zahlt meist nur im Schadensfall – und nicht für eine Wartung. Andererseits kann Predictive Maintenance ein gutes Verhandlungsargument bei der Festsetzung des Versicherungsbeitrags sein, da Schäden unwahrscheinlicher werden.
Übrigens: Für Predictive-Maintenance-Lösungen gilt, was auch die Smart-Building-Anwendungen der GK4.0 auszeichnet: Eine Nachrüstung von Bestandsimmobilien ist genauso problemlos möglich wie die Installation in Neubauten.
Predictive Maintenance als Mittel gegen den Fachkräftemangel
Die hohen Energiepreise, aber auch der Fachkräftemangel im Handwerk werden die Nachfrage nach Predictive-Maintenance-Lösungen weiter antreiben – und somit auch die Digitalisierung von Gebäuden, denn ohne „Big Data“, also einen umfassenden Dateninput als Grundlage, kann Predictive Maintenance nicht entstehen.
Das InWIS-Institut hat im Auftrag der Aareon AG eine Studie zur „Predictive Maintenance in der Wohnungswirtschaft in Deutschland“ erstellt. 79 Prozent der befragten Entscheider aus der Immobilienwirtschaft sehen demnach Predictive Maintenance als geeignetes Instrument, um angebundene Dienstleister effizienter zu steuern.
Gleichzeitig wird der Umgang mit digitaler Gebäudetechnik in der Wohnungswirtschaft zum „neuen Normal“ und bleibt nicht nur Experten vorbehalten. Dazu trägt auch die benutzerfreundliche Aufbereitung der Daten von Predictive-Maintenance-Anwendungen bei. Durch die einfache, oft grafisch aufbereitete Darstellung ist eine technische Ausbildung zur Nutzung der Anwendungen nicht nötig. Predictive Maintenance wird dadurch zu einem immer selbstverständlicheren Teil des Gebäude-Managements werden.
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