Die Fortschritte in der Technologie von AI haben die Art und Weise revolutioniert, wie wir die "harten" Vermögenswerte von Immobilien verwalten und pflegen.

Eine neue Anwendung ist das intelligente Anlagenregister, das die Verwaltung kritischer Anlagen wie Aufzüge, elektrische Tore, Alarmanlagen und verschiedene Maschinen in umfangreichen Immobilienportfolios optimiert.

Die Herausforderung

Die Verwaltung eines großen Portfolios von Vermögenswerten ist von Natur aus komplex und kostspielig. Nehmen wir eine große Wohnungsbaugesellschaft, die Hunderttausende von Wohnungen in London und im Südosten verwaltet. Sie verwalten eine große Anzahl von Anlagen, darunter mehrere hundert Aufzüge, Heizkessel, elektrische Tore und Wassersysteme. Allein die jährlichen Ausgaben für Aufzüge können beträchtlich sein und Millionen von Pfund erreichen.

Für solche Organisationen geht die Komplexität der Aufzugsverwaltung über finanzielle Erwägungen hinaus. Die Vielfalt der vorhandenen Aufzugsmodelle bedeutet unterschiedliche Wartungspläne und Serviceanforderungen. Siemens-Aufzüge können beispielsweise eine hohe Zuverlässigkeit und langfristige Serviceverträge bieten, sind aber mit höheren Anschaffungskosten verbunden. Günstigere Modelle asiatischer Hersteller haben zwar niedrigere Anschaffungskosten, verursachen aber höhere Ausfallraten, Wartungskosten und häufige Reparaturen, was zu unerwarteten Ausfallzeiten führt. In der Planungs- und Entwicklungsphase von Konstruktionen werden solche Aspekte häufig übersehen oder nicht gebührend berücksichtigt, was einen wesentlichen Beitrag zu dieser Herausforderung leistet.

Darüber hinaus unterscheiden sich die Aufzugshersteller auch im Hinblick auf den Grad der Offenheit einer Servicevereinbarung. Es gibt Hersteller wie KONE und Otis, die proprietäre Wartungsverträge bevorzugen, und dann gibt es preiswertere Aufzüge, denen es im Allgemeinen egal ist, wer ihre Aufzüge wartet, z. B. der koreanische Hersteller Sigma. Angesichts dieser systemimmanenten Vielfalt sind die derzeitigen manuellen Asset-Management-Ansätze ineffizient und führen zu hohen Kosten und einer suboptimalen Anlagenleistung.

Diese Situation wird noch dadurch verschärft, dass zeitnahe und genaue Informationen benötigt werden, um fundiertere Entscheidungen treffen zu können. Nehmen wir zum Beispiel an, dass ein Aufzug in einem Hochhaus, in dem ältere oder behinderte Bewohner leben, häufig ausfällt. In diesem Fall handelt es sich nicht nur um eine Unannehmlichkeit, sondern um ein kritisches Problem, das das Wohlbefinden und die Sicherheit der Bewohner beeinträchtigt. Die psychologische Auswirkung, aufgrund eines unzuverlässigen Aufzugs "gefangen" zu sein, kann zu erheblichem Leid und potenziellen psychischen Problemen führen, insbesondere in Sozialwohnungen oder großen Wohnblocks.

Darüber hinaus ist die Einhaltung der Sicherheitsvorschriften und der erforderlichen Rechtsnormen ein wichtiges Anliegen von Immobilienunternehmen. Das Vorhandensein zahlreicher und unterschiedlicher Gebäudeanlagen (HLK-Systeme (Heizung, Lüftung und Klimaanlage), Aufzüge, Sicherheitssysteme usw.) an verschiedenen Standorten und in verschiedenen Immobilientypen kann dazu führen, dass die Einhaltung von Vorschriften, Wartungsverläufen und Wartungsplänen zu einer gewaltigen Aufgabe wird. Dies führt oft zu einer reaktiven statt einer proaktiven Wartung.

Die Lösung: ArtefactIntelligentes Anlagenregister

Artefact hat das Intelligent Asset Register entwickelt, um diesen Herausforderungen zu begegnen. Dieses prädiktive Tool empfiehlt die am besten geeignete Anlage für die gegebenen Spezifikationen eines Gebäudes auf der Grundlage der bisherigen Leistung der kundeneigenen Anlagen.

Ein wesentlicher Vorteil moderner Anlagen, wie z. B. Aufzüge, die in den letzten zehn Jahren installiert wurden, ist ihre Fähigkeit, eine breite Palette von Betriebsdaten automatisch zu erfassen und zu protokollieren data. Diese Anlagen sind mit fortschrittlichen Sensoren und Überwachungssystemen ausgestattet, die detaillierte Nutzungsstatistiken aufzeichnen, darunter die Anzahl der Fahrten, das Gewicht der Lasten, bestimmte Haltestellen, Wartezeiten und mehr. Diese Daten data werden kontinuierlich erfasst und in bordeigenen oder cloudbasierten Datenbanken gespeichert, wodurch die manuelle Eingabe data überflüssig wird und die Gefahr menschlicher Fehler deutlich verringert wird.

Daher nutzt die Lösung diese automatisch protokollierte data zusammen mit anderen data Quellen wie frühere Reparaturrechnungen, Aufzugsspezifikationen sowie Anschaffungs- und Wartungskosten, um zu bestimmen (d. h. vorherzusagen), welche(r) Aufzug(e) im Laufe der Zeit die beste Kapitalrendite erbringt (erbringen) und warum, um die anfänglichen Kosten für den Kauf der Anlage und die Wartungs- und Instandhaltungskosten optimal auszugleichen.

Die Lösung funktioniert folgendermaßen:

  • Der Kunde verfügt über eine Benutzeroberfläche, in die er wichtige Informationen wie die Anzahl der Stockwerke, die Anzahl der Einheiten, die erwartete Lebensdauer des Gebäudes, die Anzahl der Bewohner und den Gebäudetyp eingeben kann.

  • Diese data wird in unser überwachtes maschinelles Lernmodell eingespeist, das dann eine Rangliste der empfohlenen Aufzugstypen erstellt. Jede Empfehlung enthält wichtige Gründe für ihre Einstufung, darunter Faktoren wie die Investitionsrendite (ROI) über einen bestimmten Zeitraum, Wartungspläne, Vorlauf- und Wartungskosten sowie die Gesamtlebensdauer der Anlage.

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Wichtigste Vorteile

Die Einführung des intelligenten Anlagenregisters bringt mehrere bedeutende Vorteile mit sich. In erster Linie bietet es einen schnellen Zugang zu wichtigen Erkenntnissen, so dass die Entscheidungsträger die Auswahl der Anlagen umgehend optimieren können. Die Skalierbarkeit des Registers gewährleistet eine kontinuierliche Erfassung und Analyse von data und hilft bei der Zukunftssicherung, wenn das Anlagenportfolio wächst.

Dieser AI-gesteuerte Ansatz verringert die Abhängigkeit von manuellen Prozessen und minimiert die Abhängigkeit von Tabellenkalkulationen und Schlüsselpersonal. Die Liste der Anlagentypen wird für einen Entwickler mit weniger Anlagentypen gestrafft, was zu einer geringeren Komplexität der Verwaltung, höheren Skaleneffekten bei den Reparaturrechnungen und einer größeren Vertrautheit mit bestimmten Modellen führt. All dies ermöglicht eine verbesserte interne Erfassung von data und beschleunigt den Prozess der Erkenntnisgewinnung, so dass sich die Führungskräfte auf strategische Entscheidungen und künftige Empfehlungen konzentrieren können, anstatt sich mit der Erfassung und Analyse von data zu beschäftigen.

Neben der Immobilienverwaltung kann das Intelligente Anlagenregister in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden:

  • Gesundheitswesen: Der NHS kann das Tool nutzen, um die Auswahl von Geräten zu optimieren, um ein Gleichgewicht zwischen Kosten und Zuverlässigkeit herzustellen, die Patientenversorgung zu verbessern und die Einhaltung von Sicherheitsvorschriften zu gewährleisten.

  • Bildung: Universitätsgelände können Laborgeräte, Heiz- und Kühlsysteme und Aufzüge in mehreren Gebäuden verwalten und so eine effiziente Nutzung der Budgets sicherstellen.

  • Verkehrswesen: Verkehrsbehörden, z. B. TfL, können die Anschaffungs- und Wartungskosten sowie die Zeitpläne für Rolltreppen, Aufzüge und Fahrkartensysteme im gesamten öffentlichen Verkehrsnetz ausgleichen und so die betriebliche Effizienz und Nachhaltigkeit steigern.

  • Gewerbliche Immobilien: Baugruppen können den effizienten Betrieb kritischer Infrastrukturen wie Aufzüge und HLK-Systeme in Bürogebäuden und Einzelhandelsflächen sicherstellen.

Daher sehen wir die folgenden allgemeinen Vorteile für alle Branchen:

  • Data-gesteuerte Entscheidungsfindung: Bereitstellung eines robusten, data-gesteuerten Ansatzes für die Auswahl von Vermögenswerten, der die Abhängigkeit von Intuition und subjektivem Urteilsvermögen verringert.

  • Risikominderung: Minimieren Sie das Risiko der Auswahl suboptimaler Anlagen durch die Berücksichtigung umfassender Kosten und Leistungen data.

  • Lebenszyklus-Management: Bieten Sie Einblicke in den gesamten Lebenszyklus von Vermögenswerten, um eine langfristige Planung und Nachhaltigkeit zu gewährleisten.

  • Skalierbarkeit: Ermöglicht Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit, um den Anforderungen wachsender Organisationen oder expandierender Einrichtungen gerecht zu werden.

  • Erhöhte Effizienz: Verbessern Sie die betriebliche Gesamteffizienz, indem Sie die am besten geeigneten und zuverlässigsten Anlagen für jeden spezifischen Anwendungsfall empfehlen.

Sicherstellung von Genauigkeit und Zuverlässigkeit

Um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit eines Tools für überwachtes Lernen zu gewährleisten, das für die Empfehlung von Vermögenswerten und die Bereitstellung von Erkenntnissen entwickelt wurde, werden die folgenden Schritte unternommen:

  • Umfassende data Grundlage: Das Tool basiert auf einem robusten Datensatz, der umfangreiche Informationen zu verschiedenen Anlagen enthält und ein umfassendes Verständnis der Leistungskennzahlen in verschiedenen Szenarien gewährleistet.

  • Fortgeschrittene maschinelle Lerntechniken: Wir verwenden hochmoderne Algorithmen des überwachten Lernens, die sorgfältig darauf abgestimmt sind, ein Gleichgewicht zwischen Anschaffungskosten, Wartungskosten und Lebensdauer der Anlagen herzustellen, um optimale, auf die spezifischen Anforderungen des Kunden zugeschnittene Empfehlungen zu gewährleisten.

  • Strenger Validierungsprozess: Um die Wirksamkeit des Tools zu gewährleisten, setzen wir Kreuzvalidierungstechniken und branchenrelevante Leistungskennzahlen ein. Dieser strenge Testprozess garantiert, dass unser Modell gut auf neue data verallgemeinert werden kann und konsistente, genaue Empfehlungen liefert.

  • Transparenz und Erklärbarkeit: Unser Tool umfasst Erklärungsmethoden wie SHAP und LIME und bietet klare Einblicke in die Gründe für jede Empfehlung. Diese Transparenz gewährleistet, dass der Kunde den Entscheidungsprozess versteht und den Ergebnissen vertrauen kann.

  • Kontinuierliche Verbesserung: Das Modell wird regelmäßig mit neuen data und Rückmeldungen aktualisiert, um die sich entwickelnden Bedingungen widerzuspiegeln und seine Vorhersagefähigkeiten zu verbessern, damit es aktuell und effektiv bleibt.

  • Experten-Validierung: Wir arbeiten eng mit Branchenexperten und wichtigen Stakeholdern des Kunden zusammen, um die Empfehlungen unseres Tools zu validieren. So stellen wir sicher, dass sie praktisch und relevant sind und den realen Anforderungen und Erwartungen des Kunden entsprechen.

  • Real-World-Tests: Unser Werkzeug wurde umfangreichen Praxistests unterzogen, um seine Zuverlässigkeit und Genauigkeit in praktischen Anwendungen zu beweisen. Dieser gründliche Testprozess stellt sicher, dass das Werkzeug unter tatsächlichen Arbeitsbedingungen gut funktioniert.

  • Integration von Benutzer-Feedback: Wir schätzen und integrieren das Feedback der Nutzer und entwickeln das Tool kontinuierlich weiter, um die Kundenbedürfnisse besser zu erfüllen. Diese Feedbackschleife erhöht die Zuverlässigkeit des Tools und stellt sicher, dass es sich als Reaktion auf die Erfahrungen und Erkenntnisse der Kunden weiterentwickelt.

Erkennen von Beschränkungen

Die Komplexität: Eine große Herausforderung besteht darin, dass zum Trainieren eines effektiven Modells große Mengen hochwertiger data benötigt werden. Wenn die Website data nicht digitalisiert ist, müssen die Informationen zunächst mit OCR (Optical Character Recognition) aus handschriftlichen Dokumenten und Rechnungen extrahiert werden. Dieser Prozess kann besonders schwierig sein und zu Ungenauigkeiten führen, wenn die Dokumente unkonventionelle oder komplexe Tabellenformate haben. In Fällen, in denen OCR nicht durchführbar ist, wäre eine manuelle Eingabe data und Digitalisierung erforderlich, was zeit- und ressourcenaufwändig sein kann.

Historische Verzerrung: Die Empfehlungen des Tools beschränken sich auf Anlagen, die in der Vergangenheit verwendet wurden. Folglich kann es aufgrund unzureichender langfristiger data keine Erkenntnisse über neue oder kürzlich eingeführte Anlagen liefern. Diese Einschränkung bedeutet, dass neue Modelle und Innovationen möglicherweise nicht in die Empfehlungen aufgenommen werden, was dazu führen kann, dass veraltete Anlagen vorgeschlagen werden, die durch fortschrittlichere Optionen abgelöst worden sind. Eine Möglichkeit, diese Einschränkung zu überwinden, ist die Extrapolation von data für neue Modelle, bei denen es sich lediglich um aktualisierte Versionen bestehender Modelle desselben Herstellers handelt.

Kosten und Anforderungen

Um ein effektives Tool zur Empfehlung von Anlagen zu erstellen, benötigen wir umfassende data, einschließlich detaillierter betrieblicher data , wie Nutzungsstatistiken, Wartungsaufzeichnungen und Leistungskennzahlen für Anlagen, sowie finanzielle data , die die Anschaffungskosten, die bisherigen Wartungskosten und die voraussichtlichen Kosten für neue Anlagen umfassen. Darüber hinaus benötigen wir Spezifikationen zu bestehenden und früheren Anlagen sowie alle relevanten Gebäudeinformationen darüber, wo diese Anlagen in Betrieb sind oder waren. Dementsprechend hängen die Kosten für die Einführung des intelligenten Anlagenregisters von Artefactin hohem Maße von der zu beantwortenden Prüfungsfrage, der Qualität der verfügbaren data und dem Umfang des Projekts ab, einschließlich der Anzahl und der verschiedenen Arten von Anlagen. Die Kosten für die Lösung des intelligenten Anlagenregisters dürften bei ca. 70 000 £ aufwärts beginnen.

Darüber hinaus erfordert die erfolgreiche Einführung der Lösung eine enge Zusammenarbeit mit wichtigen Interessengruppen und Branchenexperten, um die Empfehlungen des Modells zu validieren und die Übereinstimmung mit bewährten Verfahren und regulatorischen Standards zu gewährleisten. Um die erfolgreiche Einführung des Tools und seine kontinuierliche Verbesserung zu erleichtern, können wir unsere Kunden mit Benutzerschulungen und der Einrichtung eines Feedback-Mechanismus unterstützen. Dies trägt dazu bei, dass unsere Lösung die sich entwickelnden Bedürfnisse der Kunden effektiv erfüllen kann.

Warum Artefact?

Artefact ist ein führendes globales Beratungsunternehmen, das die Einführung von data und AI beschleunigt, um Menschen und Organisationen positiv zu beeinflussen. Wir sind spezialisiert auf data Transformation und data Marketing, um greifbare Geschäftsergebnisse in der gesamten Wertschöpfungskette von Unternehmen zu erzielen. Artefact bietet das umfassendste Angebot an data Lösungen, die auf fundierter data Wissenschaft und modernsten AI Technologien basieren und AI Projekte in großem Umfang im Immobiliensektor in Großbritannien durchführen.

Wir sind vertrauenswürdige Partner für Immobilienunternehmen in den Bereichen Wohnen, Gewerbe, Industrie und spezielle Anlageklassen. Zu unseren Partnern gehören börsennotierte FTSE-350-Unternehmen und private Organisationen ähnlicher Größe. Unser engagiertes Immobilienteam verfügt über mehr als 20 Jahre Erfahrung in den Bereichen Immobilienbewertung, Stadtplanung, Entwicklung und Finanzierung und besteht aus Experten und Fachleuten.

Unsere bisherige Arbeit reicht von der Entwicklung dynamischer Strategien mit unseren Kunden ( data), die sie darüber informieren, wo sie spielen und wie sie auf den von ihnen gewählten Märkten gewinnen können, bis hin zu größeren operativen Veränderungen, wie der Einführung neuer Geschäftszweige und Angebote. Wir haben in jeder Phase des Immobilienlebenszyklus gearbeitet, vom Grundstückserwerb bis zur laufenden Instandhaltung, und wir haben mit unseren Kunden zusammengearbeitet, um diese Prozesse wissenschaftlich zu verbessern.