Sensordaten, Arbeitsplatzanalytik und Erkenntnisse umsetzbar machen [Reihe Vom Sensor zu Erkenntnissen, Teil 9]
All dies hat Auswirkungen darauf, wie Gebäudedaten erfasst, gespeichert, verarbeitet, analysiert und visualisiert werden. Arbeitsplatzmanagement-Software wird heute mit Datenströmen in Echtzeit angereichert. Diese Big Data – und die daraus gewonnenen Erkenntnisse – ermöglichen Facility-Managern ein besseres Verständnis dafür, wie verschiedene Flächen genutzt werden. Und welche Umgebungsbedingungen in diesen Räumen vorherrschen, einschließlich der Raumluftqualität.
Große Datenmengen, großer Unterschied
Aber die Arbeit mit Big Data von Sensoren – in Kombination mit verschiedenen anderen Datenquellen – unterscheidet sich wesentlich von der herkömmlichen Verarbeitung von Gebäudedaten. Sie erfordert eine IoT-Plattform für Big Data, die strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten verarbeiten kann, die in großen Mengen und mit hoher Geschwindigkeit ankommen.
Bei der herkömmlichen Gewinnung von Gebäudedaten sind die Datensätze üblicherweise klein und statisch. Das Datenformat ist einfach und passt in eine relationale Datenbank oder ein Data-Warehouse.
Bei der Analyse von Big Data hingegen stammen die Daten oft aus mehreren, heterogenen Quellen. Die Datenformate sind vielfältiger und passen möglicherweise nicht in eine relationale Datenbank. Die Daten können stark miteinander verbunden, dynamisch und sich entwickelnd sein. Relevante Daten können sich zwischen vielen nutzlosen Daten verstecken. Und herkömmliche Visualisierungstechniken funktionieren möglicherweise nicht gut.
Das bedeutet, dass es zum Scheitern verurteilt ist, wenn Sie „nebenher“ Sensordaten in eine bereits genutzte herkömmliche FM-Software einfließen lassen. Denn Sensoren sind nur ein Teil der Lösung. Und herkömmliche CAFM sind nicht dafür ausgelegt, große Mengen von volatilen Daten zu verarbeiten und zu analysieren.
Die Fähigkeiten Ihrer IoT-Plattform und die Qualität der Analyse-Tools sind entscheidend für den Nutzen, den Sie aus dem Gebäude-IoT ziehen. Die richtige Analyseplattform setzt Rohdaten in nützliche Erkenntnisse um. Und sie sorgt außerdem dafür, dass Sie die Dynamik der Vorgänge in Ihren Gebäuden wirklich verstehen können. Daher ist die Wahl der richtigen Analyseplattform genauso wichtig wie die Wahl der richtigen Sensoren.
Konnektivität
Um den Datenzugang und die Datenverfügbarkeit zu optimieren, muss sich eine moderne IoT-Plattform für Gebäude mit Altsystemen wie Gebäudemanagementsystemen (BMS), Zugangskontrolle und drahtgebundenen/drahtlosen Sensoren verbinden. Dies erfolgt mit Hilfe von Programmierschnittstellen (APIs). Mit einer sensor- und BMS-neutralen IoT-Analyseplattform – die außerdem ein starkes Netzwerk aus Software- und Hardware-Partnern bietet – können Sie von den aktuellsten und besten Entwicklungen in Sachen Sensoren profitieren.
Statische im Vergleich zu dynamischer Analyse
Traditionelle Dashboards zeigen aggregierte Daten auf statische Weise als „schreibgeschützte“ Information an. Diese statischen Dashboards versetzen Arbeitsplatzmanager nicht in die Lage, die Daten auszuwerten und Zusammenhänge zu verstehen. Solche Dashboards sehen auf den ersten Blick möglicherweise gut aus, liefern jedoch nur begrenzt Erkenntnisse.
Damit diese Daten einen wirklichen Zweck erfüllen, ist eine andere Art von Analysewerkzeug erforderlich – eines, das einen dynamischen Blick auf alle Daten liefert. Erweiterte Analyse-Dashboards passen sich dynamisch an, wenn Sie einen der Parameter ändern. Sie können auf der obersten Ebene beginnen, sich durch die Daten klicken und sich einzoomen, bis Sie den erforderlichen Detaillierungsgrad erreicht haben.
Erweiterte Analysen: dynamisches Dashboarding
Erkenntnisse umsetzbar machen
Im Gebäude- und Facilitymanagement kann eine IoT-Analyseplattform maßgeblich von der Integration in Betriebssoftware wie CAFM profitieren. Warum ist das so? Weil beide Arten von Softwareplattformen qualitativ hochwertige Daten nutzen, ob es sich nun um IoT-Sensordaten, umfangreiche Objekt- und Raumdaten aus dem BIM, Wartungsplanung und -verlauf oder aktuelle Belegung und Raumbuchungen handelt. Herkömmliches CAFM automatisiert Prozesse mit Entscheidungsbäumen, Workflows, Status und Benachrichtigungen, benötigt aber zumeist noch jemanden, der den Prozess anstößt. Zum Beispiel durch Erstellung eines Tickets oder einer Serviceanforderung, wenn etwas nicht funktioniert. Durch die Verwendung von „Brain Rules“ kann die IoT-Plattform Prozesse auslösen, ohne dass menschliches Eingreifen erforderlich ist. Beispielsweise wird ein gebuchter Raum für andere zur Nutzung freigegeben, wenn die Belegungssensoren 15 Minuten lang keine Anwesenheit erkannt haben. Oder ein Techniker erhält einen Arbeitsauftrag, die HLK-Systeme zu überprüfen, nachdem eine voreingestellte Temperaturschwelle überschritten wurde. Türzähler-Sensoren am Eingang von Sanitärräumen können genutzt werden, um eine Reinigung oder Nachfüllung auszulösen, wenn die Nutzung bestimmte Schwellenwerte erreicht. Oder wenn trotz erfolgter Buchung niemand erschienen ist, könnten die Sensordaten verwendet werden, um das Reinigungspersonal zu benachrichtigen, dass der Arbeitsauftrag nicht erledigt werden muss. Es gibt eindeutig zahlreiche Möglichkeiten, wie Dienstleister von der Erweiterung der Gebäudebewirtschaftung mit Echtzeitdaten profitieren können.
Informationen in Echtzeit und mobil verfügbar
Mobil verfügbare Echtzeit-Informationen sind auch für FM-Teams hilfreich, die sich viel in den Gebäuden bewegen. Eine intelligente Service-App kombiniert geplante Aufgaben mit Serviceanfragen und sensorgesteuerten Einsätzen, für die alle Arbeitsaufträge priorisiert und auf Etagenplänen angezeigt werden. Mit einem solchen Tool können FM-Teams ihre tägliche Arbeit dynamisch managen und auf reale Ereignisse reagieren, sobald diese eintreten.
Erfahren Sie mehr: Workplace-App: Live-Sensordaten auf digitalen Grundrissen
Effektive Portfolio-Entscheidungen
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Frederik Joustra
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