Wie jeder weiß, kann die Einstellung eines Thermostats in vielen Haushalten ein heikles Thema sein. Man möchte es gemütlich haben, aber kein Geld verschwenden. Wenn man diese Herausforderung nun auf Gewerbegebäude überträgt, wird das Raumklima zu einem wichtigen Thema.
In Tallinn, Estland, hatten die Partner KONE, Mainor Ülemiste und R8 Technologies eine clevere Idee: Daten aus Aufzügen könnten genutzt werden, um Heiz- und Kühlsysteme zu optimieren und so den Komfort und die Nachhaltigkeit auf dem Geschäftscampus zu verbessern.
Der Ausgangspunkt war folgender: Die Aufzüge von KONE und die vorausschauende Wartung von KONE sammeln bereits Daten, um den Betrieb von Aufzügen effizienter zu gestalten. Beispielsweise erfassen Aufzüge Informationen für die vorausschauende Wartung und darüber, wie sich Menschen zu verschiedenen Tageszeiten im Gebäude bewegen. Dadurch können die Kabinen proaktiv positioniert werden, um Wartezeiten und unnötige Fahrten zu minimieren.
„Wir hatten bereits zuvor mit KONE zusammengearbeitet und Daten zur Optimierung des Personenflusses genutzt, aber wir fragten uns, was man mit den Aufzugsdaten noch alles machen könnte. Könnten sie auch auf andere Weise zur Verbesserung der Energieeffizienz genutzt werden?“, sagt Rene Klesment, CTO von Mainor Ülemiste.
Test City als realer Teststandort für Zukunftstechnologien
Mainor Ülemiste ist der Entwickler des größten Geschäftszentrums im Baltikum, Ülemiste City. Das Unternehmen bringt engagierte Innovatoren zusammen und verfügt sogar über eine spezielle Teststadt, um intelligente Lösungen in realen Umgebungen zu erproben. Die Partner beschlossen, ein acht Jahre altes Gebäude mit dreizehn Stockwerken und sechs Aufzügen zu nutzen, um die Idee zu testen.
HLK-Anlagen verbrauchen bis zu 70 % der Energie eines Gebäudes, weshalb ihre Energieeffizienz für die Reduzierung von Emissionen von entscheidender Bedeutung ist.
Der Plan bestand darin, spezifische Algorithmen zu entwickeln und die Daten der Aufzugssensoren als Indikatoren für die Belegung zu verwenden. Wenn beispielsweise alle zu einer Besprechung in den fünften Stock gingen, konnten die HLK-Systeme die Temperaturen auf jeder Etage entsprechend anpassen.
„Unser Ziel war es, die Energieeffizienz zu steigern und gleichzeitig den Komfort für die Mieter zu gewährleisten“, sagt Klesment. „Es war ein gutes Projekt für uns, bei dem wir mit Unternehmen zusammenarbeiteten, um intelligentere, datenbasierte Gebäude zu bauen.“
KI-Lösung integriert Aufzugsdaten
Die Partner entwickelten datengestützte innovative Lösungen, um die Leistung der HLK-Systeme in Ülemiste City zu verbessern.
„Wir nutzen allgemeine Prognosen zum Nutzerverhalten und sorgen gleichzeitig für die Verwaltung signifikanter Abweichungen“, sagt Siim Täkker, CEO von R8 Technologies. „Das System kann beispielsweise lernen, dass 90 % der Menschen das Büro freitags in der Regel um 17 Uhr verlassen, aber was ist mit Feiertagen, an denen niemand zur Arbeit kommt? Oder wenn in einem Stockwerk abends eine große Bürofeier stattfindet? Auch solche ungewöhnlichen Ereignisse müssen wir automatisch verwalten.“
R8 Technologies ist ein wachsendes Technologieunternehmen, das mit R8 Jenny eine menschenzentrierte KI-Lösung zur Optimierung von HLK-Systemen entwickelt hat. R8 Jenny kommuniziert mit Gebäudeautomationssystemen und optimiert proaktiv Heizungs-, Kühlungs- und Lüftungssysteme, um das gewünschte Raumklima mit den geringsten Energiekosten zu erzielen.
„Unsere Software lässt sich in andere digitale Systeme des Gebäudes integrieren, daher haben wir gerne mit KONE zusammengearbeitet, um Aufzüge als Datenquelle zu nutzen. KONE hat uns genau das geboten, was wir brauchten“, fährt Täkker fort. „Wir mussten keine neuen Sensoren oder Kameras hinzufügen, da wir Aufzüge als Informationsquelle nutzen konnten. Das war eine großartige Möglichkeit, die vorhandene Infrastruktur optimal zu nutzen.“
Das ideale Raumklima schaffen
Die Ergebnisse des Testversuchs waren beeindruckend.
Die Partner konnten den Energieverbrauch und die Emissionen im Vergleich zu einem nicht optimierten Gebäude um bis zu 36 % senken. Das Testgebäude konnte bis zu 50.000 € einsparen und die CO2-Emissionen um 140 Tonnen pro Jahr reduzieren. Täkker hält es für durchaus realistisch, dass auch in Gebäuden, die zuvor durch andere Gebäudemanagementsysteme optimiert wurden, erhebliche Einsparungen erzielt werden können.
„Dies ist ein großartiges Beispiel dafür, was durch Zusammenarbeit erreicht werden kann“, sagt Tero Hottinen, Vizepräsident und Leiter für strategische Partnerschaften bei KONE. „Wir konnten unsere Aufzugsdaten sozusagen ‚aus dem Schacht holen‘, sie mit fortschrittlichen Algorithmen kombinieren und diese als KONE-Geheimrezept zur Optimierung von HLK-Systemen nutzen.“
Er freut sich bereits darauf, weitere innovative Möglichkeiten für die Nutzung der Aufzugsdaten und Erkenntnisse von KONE zu finden.
„In Zukunft können wir neue Verwendungszwecke für diese Daten finden, beispielsweise die Planung von Wartungs- oder Reinigungsarbeiten, um die Belästigungen für die Nutzer der Gebäude zu reduzieren. KONE ist bereits an einem Projekt beteiligt, bei dem Restaurants Predictive Analytics einsetzen, um den Gästefluss und die Anzahl der Gäste genauer einzuschätzen und Lebensmittelabfälle zu reduzieren. Es gibt viele Möglichkeiten, Aufzugsdaten für umfassendere Nachhaltigkeitsthemen und eine bessere Benutzererfahrung zu nutzen.“
Das Experiment in Ülemiste City führte auch zu einer besseren Erfahrung für die Nutzer des Gebäudes.
„Wie jeder Immobilienverwalter weiß, wird ein unzufriedener Mieter dies auch mitteilen. Wenn jemandem zu warm oder zu kalt ist, wird er dies ebenfalls mitteilen“, sagt Klesment. „Wir haben keine einzige Beschwerde erhalten. Sie haben nichts bemerkt!“
Zufriedene Nutzer machen zufriedene Immobilienbesitzer. Diese dreifache Partnerschaft hat gezeigt, dass intelligente Lösungen auf Basis von Aufzugsdaten nicht nur zur Optimierung der Aufzugsbenutzung und -wartung, sondern auch der HLK-Systeme im Gebäude eingesetzt werden können. Dies führt wiederum zu geringeren Kosten und Emissionen – eine Win-Win-Situation für alle.
