26.08.2024 Künstliche Intelligenz: B&L senkt Energieverbrauch und Betriebskosten
Die B&L Property Management GmbH (B&L PM) hat mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) den Energieverbrauch in Objekten erheblich senken können. Das gilt sowohl für das unternehmenseigene Portfolio als auch für Kunden-Objekte, die von ihr betreut werden.
Zur Optimierung des eigenen Geschäftsfeldes setzt das Property Management seit Juni 2023 ein digitales Zwillingsgebäude ein, das sämtliche Abläufe in der realen Welt der Immobilie spiegelt. Noch steuert die KI das Objekt nicht selbstständig, liefert aber wertvolle Erkenntnisse zum Energieverbrauch und damit Erfahrungen zur besseren Bewirtschaftung von Immobilien und möglicher Kostenersparnis.
Die bisherige Bilanz fällt positiv aus: „Schon jetzt stellen wir fest, dass sich mit Hilfe der KI ermitteln lässt, wie hoch der Energiebedarf eines Gebäudes tatsächlich ist und wie viel bislang verschwendet wurde“, sagt Thomas Junkersfeld, Geschäftsführer der B&L PM.
Bereits nach diesem Winter könnte KI die komplette Gebäude-Steuerung übernehmen – wodurch weitere positive Ergebnisse zu erwarten sind. Bei B&L PM ist man optimistisch. „Für valide Aussagen benötigt man zwar alle Perioden eines Jahres, aber erste Vergleichsdaten zeigen bereits das enorme Potenzial der neuen Technologie beim Einsatz in der Gebäudebewirtschaftung“, sagt Thomas Wiese, Technischer Objektmanager bei B&L PM.
Der Fachmann ist sicher, dass der KI auch bei der Immobilienbewirtschaftung die Zukunft gehört und künftig entsprechende Systeme in jedem Neubau Einzug halten werden. Selbst bei Bestandsgebäuden lohne sich angesichts enormer Kostenersparnis eine Überprüfung.„Im Bestand ist der Einbau von KI durch die parallel eingesetzten unterschiedlichen Techniken allerdings eine Herausforderung“, so Wiese.
Die bisherigen Ergebnisse des Gebäudezwillings sind aus Sicht des B&L Property Managements eindeutig zukunftsweisend: Unter Einbeziehung sämtlicher verfügbarer Wetterdaten und -prognosen, konnten Steuerungsfehler erkannt und korrigiert werden. Der herkömmliche Energieverbrauch für Heizung, Kühlung, Lüftung, Warmwasser bis zum Fahrstuhleinsatz wurde um rund 20 Prozent reduziert. Dadurch konnten auch Wartungsintervalle angepasst werden, die wiederum zur Kostensenkung beitragen. Der Anteil der monatlichen Kosten an den Gesamtkosten für die KI liegen bei nur 1 bis 3 Prozent.
Der Hintergrund solcher Ergebnisse ist relativ einfach, so Wiese: Alle Gebäude seien permanent äußeren Einflüssen ausgeliefert – ob Sonneneinstrahlung, Regen, Sturm, Frost oder schlicht Hitze und Kälte. Mieter wollten jedoch gleichbleibende Temperaturen in ihren Büros, Küchen oder Konferenzräumen. „Bislang ist man bei der Steuerung sogenannter ‚Wunschtemperaturen‘ immer vom ‚Jetzt-Zustand‘ ausgegangen. Zeigte das Thermometer minus 4 Grad an, wurde entsprechend geheizt – unabhängig davon, wie warm es in den Räumen wirklich war“, erklärt Wiese. „Allein die Sonneneinstrahlung führt tagsüber im Winter zu erheblicher Erwärmung in den Räumlichkeiten.“
Mit Hilfe eines digitalen Zwillings kann inzwischen ermittelt werden, wie viel Energie tatsächlich notwendig ist, um eine Idealtemperatur zu erreichen. Denn die KI bezieht über entsprechende Logarithmen äußere Faktoren und auch Wetterprognosen mit ein, so dass schon frühzeitig darauf reagiert werden kann. Da ein Gebäude nicht so schnell auskühlt, können Heizungen schon mit Vorlauf heruntergefahren werden, wenn klar ist, dass die Temperaturen in den folgenden Tagen steigen werden. Dank der Trägheit von Immobilien kann rechtzeitig agiert, statt nur auf bereits eingetretene Situationen reagiert werden. Analog dazu lassen sich Immobilien auch rechtzeitig herunterkühlen.
Testläufe haben demonstriert, dass binnen einer Woche mit identischen Temperaturen im Juli und im September allein durch die Steuerung mit KI der Energiebrauch um 3,4 Megawatt gesunken ist. „Während im Juli noch 3,9 Megawatt verbraucht wurden, kamen wir im September auf nur 0,5 Megawatt“, sagt Wiese. „Unserer Prognose zufolge lassen sich durch vorausschauende Planung mittels KI innerhalb von zwölf Monaten Betriebskosten und Energieverbrauch um jeweils gut 17 Prozent einsparen. Die Emissionswerte lassen sich zudem um 19,4 Prozent reduzieren. Ein Dreifachgewinn für Unternehmen, Mieter und Umwelt.“
Zur Optimierung des eigenen Geschäftsfeldes setzt das Property Management seit Juni 2023 ein digitales Zwillingsgebäude ein, das sämtliche Abläufe in der realen Welt der Immobilie spiegelt. Noch steuert die KI das Objekt nicht selbstständig, liefert aber wertvolle Erkenntnisse zum Energieverbrauch und damit Erfahrungen zur besseren Bewirtschaftung von Immobilien und möglicher Kostenersparnis.
Die bisherige Bilanz fällt positiv aus: „Schon jetzt stellen wir fest, dass sich mit Hilfe der KI ermitteln lässt, wie hoch der Energiebedarf eines Gebäudes tatsächlich ist und wie viel bislang verschwendet wurde“, sagt Thomas Junkersfeld, Geschäftsführer der B&L PM.
Bereits nach diesem Winter könnte KI die komplette Gebäude-Steuerung übernehmen – wodurch weitere positive Ergebnisse zu erwarten sind. Bei B&L PM ist man optimistisch. „Für valide Aussagen benötigt man zwar alle Perioden eines Jahres, aber erste Vergleichsdaten zeigen bereits das enorme Potenzial der neuen Technologie beim Einsatz in der Gebäudebewirtschaftung“, sagt Thomas Wiese, Technischer Objektmanager bei B&L PM.
Der Fachmann ist sicher, dass der KI auch bei der Immobilienbewirtschaftung die Zukunft gehört und künftig entsprechende Systeme in jedem Neubau Einzug halten werden. Selbst bei Bestandsgebäuden lohne sich angesichts enormer Kostenersparnis eine Überprüfung.„Im Bestand ist der Einbau von KI durch die parallel eingesetzten unterschiedlichen Techniken allerdings eine Herausforderung“, so Wiese.
Die bisherigen Ergebnisse des Gebäudezwillings sind aus Sicht des B&L Property Managements eindeutig zukunftsweisend: Unter Einbeziehung sämtlicher verfügbarer Wetterdaten und -prognosen, konnten Steuerungsfehler erkannt und korrigiert werden. Der herkömmliche Energieverbrauch für Heizung, Kühlung, Lüftung, Warmwasser bis zum Fahrstuhleinsatz wurde um rund 20 Prozent reduziert. Dadurch konnten auch Wartungsintervalle angepasst werden, die wiederum zur Kostensenkung beitragen. Der Anteil der monatlichen Kosten an den Gesamtkosten für die KI liegen bei nur 1 bis 3 Prozent.
Der Hintergrund solcher Ergebnisse ist relativ einfach, so Wiese: Alle Gebäude seien permanent äußeren Einflüssen ausgeliefert – ob Sonneneinstrahlung, Regen, Sturm, Frost oder schlicht Hitze und Kälte. Mieter wollten jedoch gleichbleibende Temperaturen in ihren Büros, Küchen oder Konferenzräumen. „Bislang ist man bei der Steuerung sogenannter ‚Wunschtemperaturen‘ immer vom ‚Jetzt-Zustand‘ ausgegangen. Zeigte das Thermometer minus 4 Grad an, wurde entsprechend geheizt – unabhängig davon, wie warm es in den Räumen wirklich war“, erklärt Wiese. „Allein die Sonneneinstrahlung führt tagsüber im Winter zu erheblicher Erwärmung in den Räumlichkeiten.“
Mit Hilfe eines digitalen Zwillings kann inzwischen ermittelt werden, wie viel Energie tatsächlich notwendig ist, um eine Idealtemperatur zu erreichen. Denn die KI bezieht über entsprechende Logarithmen äußere Faktoren und auch Wetterprognosen mit ein, so dass schon frühzeitig darauf reagiert werden kann. Da ein Gebäude nicht so schnell auskühlt, können Heizungen schon mit Vorlauf heruntergefahren werden, wenn klar ist, dass die Temperaturen in den folgenden Tagen steigen werden. Dank der Trägheit von Immobilien kann rechtzeitig agiert, statt nur auf bereits eingetretene Situationen reagiert werden. Analog dazu lassen sich Immobilien auch rechtzeitig herunterkühlen.
Testläufe haben demonstriert, dass binnen einer Woche mit identischen Temperaturen im Juli und im September allein durch die Steuerung mit KI der Energiebrauch um 3,4 Megawatt gesunken ist. „Während im Juli noch 3,9 Megawatt verbraucht wurden, kamen wir im September auf nur 0,5 Megawatt“, sagt Wiese. „Unserer Prognose zufolge lassen sich durch vorausschauende Planung mittels KI innerhalb von zwölf Monaten Betriebskosten und Energieverbrauch um jeweils gut 17 Prozent einsparen. Die Emissionswerte lassen sich zudem um 19,4 Prozent reduzieren. Ein Dreifachgewinn für Unternehmen, Mieter und Umwelt.“