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Technology Technik
Darüber hinaus kann der Algorithmus eine sein. Cloud-basierte Serverfarmen bieten mehr len wird das konkrete Verhalten von z.B. raum-
zusätzliche Monatsauswertung auf Grundlage Rechenleistung, während Cloud-basierte KI- seitigen Bus-Systemen und anlagenseitigen
der Gesamtenergiekosten erhalten: Förderung Frameworks ein breiteres Spektrum an Funk- Controllern fest programmiert und ist vom BMS
effizienten Verhaltens und Vermeidung ineffizi- tionen aufweisen, so dass dies derzeit gängige nicht beeinflussbar. Diese Einflussmöglichkeit
enter Rückkopplung. So lässt sich eine „stabile“ Praxis ist. muss gewährleistet sein und somit müssen alle
Reaktion ermitteln, die Komfort und Effizienz Controller und Gewerke kommunikativ miteinan-
ausgleicht. Zugleich sollte die Exploration wei- Die KI-Plattform baut auf einer Smart Buil- der verbunden sein. Dies erfordert zum einen ein
tergehen, um Änderungen im Verhalten und in ding Infrastruktur auf. Die technischen Systeme leistungsfähiges und standardisiertes TCP/IP-
der Umwelt zu berücksichtigen. sollten idealerweise mit einem BMS (Building basiertes Protokoll; wobei sich hier BACnet/IP
Management System) verbunden sein. Das BMS und BACnet/SC in besonderem Maß anbieten.
Fazit: Die drei Ansätze ergänzen sich. Welche muss die Gebäude- und Raumautomationssys-
Lernmethode am besten passt, hängt von der teme steuern können. Ergänzend muss berücksichtigt werden, dass die
jeweiligen Aufgabe ab. Jede hat ihre Vorzüge. KI-Plattform für ihren effektiven Betrieb mög-
Anforderungen an Gebäudeinfrastruktur lichst viele Datenmengen verschiedenster Sen-
Konkrete Anwendungsfelder soren benötigt. Die Verkabelung dieser benötig-
KI-basierte Verfahren benötigen eine hohe ten Anzahl von Sensoren wäre sehr aufwendig
Für die Gebäudeautomatisierung sind viele ver- Rechenleistung und somit werden diese sinnvol- und teuer – insbesondere in einem bestehenden
schiedene KI-basierte Anwendungen verfügbar. lerweise auf einer eigenen KI-Plattform betrie- Gebäude. Hier bieten sich funkbasierte Senso-
Sie lassen sich grob wie folgt unterteilen: ben. Diese kann sowohl cloud-basiert als auch ren an und idealerweise batterie- und wartungs-
Optimiertes Gebäudemanagement: bedarfs- auf einem Server im eigenen Rechenzentrum freie Energy-Harvesting-Sensoren wie z.B. sol-
gerechte Steuerung von Heizungsanlagen, zur Ausführung kommen. Aufgrund der höheren che mit EnOcean-Technologie.
Um- wälzpumpen, Beleuchtung usw. (im Ge- Rechenleistung cloud-basierter Serverfarmen
gensatz zur Steuerung auf Basis einfacher und des derzeit größeren Leistungsumfangs von In Summe lassen sich diese Informationen dann
Parameter oder durch Zeitschaltuhr). cloud-basierten KI-Frameworks, ist diese Vari- verwenden, um cloud-basierte digitale Zwillinge
Optimierte Nutzung von Räumen und ante in der Abbildung 2 dargestellt. („Digital Twins“) zu erstellen und das Monitoring
Infrastruktur: Kapazitätsanalyse und von Aktivitäten, Arbeitsumgebung, Augmen-
-prognose, z.B. für Besprechungsräume, Aus dieser Abbildung geht ebenso hervor, dass ted Reality, Produktivität sowie Gesundheit und
Kantinen, Durchgangsbereiche, Toiletten und zur Nutzung von KI-basierten Verfahren ein Sicherheit der Gebäudenutzer weiter zu verbes-
Parkplätze sowie die kurzfristige (für Smart Building als Grundlage vorhanden sein sern.
Gebäudenutzer) und langfristige (für Facility muss. Wichtig ist dabei, dass bei diesem Smart
Manager, z.B. in Form von Beratung bei Building möglichst alle Gewerke kommunika- Fazit
Gebäudesanierungen) Bereitstellung von tiv an ein BMS (Building Management System)
Informationen. angeschlossen sind. In vielen Fällen wird die KI-basierte Prozesse ermöglichen ein breites
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astmanagement: Vorausschauender Betrieb Gebäudeautomation noch so ausgeführt, dass Spektrum von Anwendungen im Bereich der
der elektrischen Anlagen zur Vermeidung die raumseitige und die anlagenseitige Automa- Gebäudeautomation. Die konkreten Vorteile, die
von (kostspieligen) Lastspitzen. tion separat voneinander als jeweiliges Inselsys- von KI-basierten Lösungen erwartet werden, soll-
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orbeugende Instandhaltung und optimierte tem betrieben wird. Dies ist in eine ganzheitlich ten vor der Implementierung klar definiert wer-
Wartung: Analyse der Ausfallwahrscheinlich- vernetzte Installation zu überführen. den. Dies nämlich spielt eine entscheidende
keit, rechtzeitige Wartung und konsequente Rolle bei der Wahl des Lernprozesses und sei-
Vermeidung technischer Ausfälle. Ebenso muss gewährleistet werden, dass ein ner Modellierung sowie der Wahl der KI-Plattform
Mitarbeiterorientierte Mehrwertdienste: Mit BMS auch steuernd auf die raum- und anlagen- bzw. Art, Anzahl und Lage der zur Datensamm-
mobilen Geräten können z.B. Raumnut- seitige Automation einwirken kann. In vielen Fäl- lung benötigten Energy-Harvesting-Sensoren.
zungsprognosen erstellt, die Nutzungsinten-
sität von Kantinen eingesehen oder die
Parkplatzverfügbarkeit abgefragt werden.
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ompensation von Fachkräftemangel:
Effektiver Einsatz von Wartungspersonal bei
der Verwaltung der technischen Gebäude-
Systeme. Prof. Dr. Michael Krödel
Professor für Gebäudeautomation und -technologie
K
onzentration auf aussagekräftige Sensorda- bei der Technischen Hochschule Rosenheim
ten: Möglichst große Datenmengen werden michael.kroedel@th-rosenheim.de www.th-rosenheim.de
mit möglichst wenigen Sensoren gesammelt.
Das reduziert Redundanzen, senkt Investi-
tions- und Betriebskosten.
Anforderungen an die Systemarchitektur
Graham Martin
Zur Einführung intelligenter Lernprozesse wie Chairman & CEOEnOcean Alliance
oben beschrieben ist eine KI-Plattform unver- graham.martin@enocean.comwww.enocean-alliance.org
zichtbar. Diese kann cloud- oder serverbasiert
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