Entwicklung hin zu einem intelligenten Anlagenverzeichnis

Die Verwaltung eines großen Bestands an Anlagen ist von Natur aus komplex und kostspielig. Nehmen wir als Beispiel eine große Wohnungsbaugesellschaft, die Hunderttausende von Wohnungen in London und im Südosten Englands betreut. Sie verwaltet eine Vielzahl von Anlagen, darunter mehrere hundert Aufzüge, Heizkessel, elektrische Tore und Wasserversorgungssysteme. Allein die jährlichen Ausgaben für Aufzüge können beträchtlich sein und Millionen Pfund erreichen.

Für solche Organisationen geht die Komplexität der Aufzugsverwaltung über rein finanzielle Aspekte hinaus. Die Vielfalt der vorhandenen Aufzugsmodelle bringt unterschiedliche Wartungspläne und Serviceanforderungen mit sich. Aufzüge von Siemens bieten beispielsweise zwar eine hohe Zuverlässigkeit und langfristige Wartungsverträge, sind jedoch mit höheren Anschaffungskosten verbunden. Günstigere Modelle asiatischer Hersteller hingegen haben zwar geringere Anschaffungskosten, führen jedoch zu einer höheren Störungshäufigkeit, höheren Wartungskosten und häufigen Reparaturen, was zu unerwarteten Ausfallzeiten führt. Während der Planungs- und Entwicklungsphase von Bauvorhaben werden solche Aspekte sehr oft übersehen oder nicht ausreichend berücksichtigt bzw. nicht einheitlich behandelt, was einen wesentlichen Faktor für diese Herausforderung darstellt.

Darüber hinaus unterscheiden sich die Aufzugshersteller auch hinsichtlich der Flexibilität ihrer Wartungsverträge. Es gibt Unternehmen wie KONE und Otis, die eher auf proprietäre Wartungsverträge setzen, und dann gibt es kostengünstigere Aufzüge, bei denen es im Allgemeinen keine Rolle spielt, wer die Wartung übernimmt, wie beispielsweise beim koreanischen Hersteller Sigma. Angesichts dieser dem System innewohnenden Vielfalt sind die derzeitigen manuellen Ansätze im Anlagenmanagement ineffizient, was zu erhöhten Kosten und einer suboptimalen Anlagenleistung führt.

Diese Situation wird durch den Bedarf an zeitnahen und genauen Informationen verschärft, die für fundiertere Entscheidungen erforderlich sind. 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 psychischen Auswirkungen, aufgrund eines unzuverlässigen Aufzugs „gefangen“ zu sein, können zu erheblicher Belastung und potenziellen psychischen Problemen führen, insbesondere in Sozialwohnungen oder großen Wohnblocks.

Darüber hinaus ist die Einhaltung von Sicherheitsvorschriften und den erforderlichen gesetzlichen Standards ein zentrales Anliegen von Immobilienunternehmen. Angesichts der Vielzahl unterschiedlicher Gebäudeanlagen (HLK-Anlagen (Heizung, Lüftung und Klimatisierung), Aufzüge, Sicherheitssysteme usw.) an zahlreichen Standorten und in verschiedenen Immobilienarten kann es zu einer gewaltigen Aufgabe werden, den Überblick über die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, Wartungshistorien und Wartungspläne zu behalten. Dies führt häufig dazu, dass die Instandhaltung eher reaktiv als proaktiv erfolgt.

Artefact das „Intelligent Asset Register“ entwickelt, um diesen Herausforderungen zu begegnen. Dieses Prognosetool empfiehlt auf der Grundlage der bisherigen Leistung der im Besitz des Kunden befindlichen Anlagen die für die jeweiligen Gebäudespezifikationen am besten geeignete Anlage.

Ein wesentlicher Vorteil moderner Anlagen, wie beispielsweise der im letzten Jahrzehnt installierten Aufzüge, ist ihre Fähigkeit, eine Vielzahl von data automatisch zu erfassen und zu protokollieren. Diese Anlagen sind mit hochmodernen Sensoren und Überwachungssystemen ausgestattet, die detaillierte Nutzungsstatistiken aufzeichnen, darunter die Anzahl der Fahrten, Lastgewichte, bestimmte Haltestellen, Wartezeiten und vieles mehr. Diese data kontinuierlich erfasst und in integrierten oder cloud Datenbanken gespeichert, wodurch die manuelle data entfällt und das Risiko menschlicher Fehler erheblich verringert wird.

Daher nutzt die Lösung diese automatisch erfassten data zusammen mit anderen data wie früheren Reparaturrechnungen, Aufzugsspezifikationen sowie Anschaffungs- und Wartungskosten, um zu ermitteln (d. h. vorherzusagen), welcher Aufzug bzw. welche Aufzüge im Laufe der Zeit den besten Kapitalrendite (ROI) erzielen und warum, um so die Anschaffungskosten der Anlage und die Wartungs- und Instandhaltungskosten optimal gegeneinander abzuwägen.

Die Lösung funktioniert wie folgt:

Die Einführung des Intelligent Asset Register bringt mehrere wesentliche Vorteile mit sich. In erster Linie ermöglicht es einen schnellen Zugriff auf wichtige Erkenntnisse, sodass Entscheidungsträger ihre Anlagenauswahl umgehend optimieren können. Seine Skalierbarkeit gewährleistet data kontinuierliche data und -analyse und trägt so dazu bei, die Anlagenportfolios für die Zukunft zu rüsten, wenn diese wachsen.

Dieser AI Ansatz verringert die Abhängigkeit von manuellen Prozessen und minimiert damit den Bedarf an Tabellenkalkulationen und Schlüsselpersonal. Er strafft die Liste der Anlagentypen für einen Bauträger, wobei eine geringere Anzahl von Anlagentypen zu einer geringeren Komplexität der Verwaltung, zu größeren Skaleneffekten bei Reparaturkosten und zu einer besseren Vertrautheit mit bestimmten Modellen führt. All dies ermöglicht data verbesserte interne data und beschleunigt den Prozess der Erkenntnisgewinnung, sodass sich Führungskräfte auf strategische Entscheidungen und zukünftige Empfehlungen konzentrieren können, anstatt sich data und -analyse zu befassen.

Über die Immobilienverwaltung hinaus kann das „Intelligent Asset Register“ in verschiedenen Branchen eingesetzt werden:

Daher lassen sich branchenübergreifend folgende allgemeine Vorteile feststellen:

Um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit eines auf überwachtes Lernen basierenden Tools zu gewährleisten, das dazu dient, Vermögenswerte zu empfehlen und Erkenntnisse zu liefern, werden folgende Schritte unternommen:

Komplexität: Eine wesentliche Herausforderung besteht darin, dass data Training eines effektiven Modells große Mengen an hochwertigen data benötigt werden. data eines Kunden nicht digitalisiert, müssen die Informationen zunächst mithilfe von OCR (Optical Character Recognition) aus handschriftlichen Dokumenten und Rechnungen extrahiert werden. Dieser Prozess kann besonders schwierig und fehleranfällig sein, wenn die Dokumente unkonventionelle oder komplexe Tabellenformate aufweisen. In Fällen, in denen OCR nicht möglich ist, wären manuelle data und Digitalisierung erforderlich, was zeitaufwändig und ressourcenintensiv sein kann.

Historische Verzerrung: Die Empfehlungen des Tools beschränken sich auf Vermögenswerte, die in der Vergangenheit verwendet wurden. Folglich kann es aufgrund unzureichender data keine Erkenntnisse zu neuen oder kürzlich eingeführten Vermögenswerten liefern. Diese Einschränkung bedeutet, dass neue Modelle und Innovationen möglicherweise nicht in die Empfehlungen einfließen, was dazu führen kann, dass veraltete Vermögenswerte vorgeschlagen werden, die inzwischen durch fortschrittlichere Optionen abgelöst wurden. Eine Möglichkeit, diese Einschränkung zu überwinden, besteht jedoch darin, data neue Modelle zu extrapolieren, bei denen es sich lediglich um aktualisierte Versionen bestehender Modelle desselben Herstellers handelt.

Um ein effektives Tool zur Anlagenempfehlung zu entwickeln, benötigen wir umfassende data, darunter detaillierte data Nutzungsstatistiken, Wartungsprotokolle und Leistungskennzahlen der Anlagen sowie data Anschaffungskosten, historischen Wartungsausgaben und prognostizierten Kosten für neue Anlagen. Darüber hinaus benötigen wir Spezifikationen zu bestehenden und früheren Anlagen sowie alle relevanten Gebäudeinformationen darüber, wo diese Anlagen eingesetzt werden oder wurden. Dementsprechend hängen die Implementierungskosten für das Intelligent Asset Register Artefactstark von der zu beantwortenden Fragestellung, der Qualität der verfügbaren data dem Umfang des Projekts ab, einschließlich der Anzahl und der verschiedenen Arten von Anlagen. Daher würden die Kosten für die Intelligent Asset Register-Lösung vernünftigerweise bei ca. 70.000 £ beginnen.

Darüber hinaus erfordert die erfolgreiche Implementierung der Lösung eine enge Zusammenarbeit mit wichtigen Stakeholdern und Branchenexperten, um die Empfehlungen des Modells zu validieren und die Übereinstimmung mit Best Practices und regulatorischen Standards sicherzustellen. Um die erfolgreiche Einführung und kontinuierliche Weiterentwicklung des Tools zu fördern, unterstützen wir unsere Kunden durch Anwenderschulungen und die Einrichtung eines Feedback-Mechanismus. So stellen wir sicher, dass unsere Lösung den sich wandelnden Anforderungen unserer Kunden effektiv gerecht wird.

Artefact ein weltweit führendes Beratungsunternehmen, das sich darauf spezialisiert hat, die Nutzung von data AI voranzutreiben, AI positive Auswirkungen auf Menschen und Organisationen AI . Wir sind auf data und data spezialisiert, um greifbare Geschäftsergebnisse entlang der gesamten unternehmensweiten Wertschöpfungskette zu erzielen. Artefact das umfassendste Portfolio an data Lösungen, die auf fundierten data und modernsten AI basieren, und realisiert groß angelegte AI in der gesamten Immobilienbranche im Vereinigten Königreich.

Wir sind ein zuverlässiger Partner für Immobilienunternehmen in den Bereichen Wohn-, Gewerbe-, Industrie- und Spezialimmobilien. Zu unseren Partnern zählen an der FTSE 350 notierte Unternehmen sowie private Organisationen vergleichbarer Größe. Mit über 20 Jahren Erfahrung in der Immobilienbranche verfügt unser engagiertes Immobilienteam über Experten und zertifizierte Fachleute in den Bereichen Immobilienbewertung, Stadtplanung, Projektentwicklung und Finanzierung.

Unsere bisherigen Projekte reichen von der Entwicklung data dynamischer Strategien gemeinsam mit unseren Kunden – wobei wir ihnen aufzeigen, wo sie in ihren Zielmärkten aktiv werden und wie sie dort erfolgreich sein können – bis hin zu umfassenden operativen Umstrukturierungen, wie beispielsweise der Gründung neuer Geschäftsbereiche und der Entwicklung neuer Angebote. Wir haben in jeder Phase des Immobilienlebenszyklus gearbeitet, vom Grundstückserwerb bis zur laufenden Instandhaltung, und gemeinsam mit unseren Kunden diese Prozesse wissenschaftlich fundiert optimiert.