Erweiterte Informationen sind für uns der Schlüssel für effizienzsteigernde Leistungsbausteine.
Smart Services stellen die fortschrittlichste Form datenbasierter Dienstleistungsangebote dar und sind speziell auf die Bedürfnisse unserer Kunden und die jeweiligen Situationen abgestimmt. Durch die Nutzung vorhandener Daten reagieren sie proaktiv auf aktuelle Anforderungen und bieten die bestmöglichen Lösungen.
Um unseren Kunden einen echten Mehrwert zu bieten, entwickeln wir Smart Services, die auf intelligenten Auswertungen basieren. Ein Beispiel hierfür ist die Auswertung unserer Instandhaltungsdaten. Sie ermöglicht es uns, Kunden bei Investitionsentscheidungen zu unterstützen.
Die Auswertung ist mit großen Datenmengen (sogenannten Big Data) und einer hohen Komplexität verbunden. Das erfordert eine durchdachte Struktur: unsere Data Integration Platform. Neben einer anwendungsübergreifenden Analyse ermöglicht sie es, Daten zu bereinigen oder historische Verläufe mit Zeitstempel abzurufen. Zur Sicherstellung der Performance greifen wir nicht nur auf strukturierte, sondern auch auf unstrukturierte Datenmengen in unserem Data Hub zu.
Große, komplexe, schnelllebige und schwach strukturierte Datenmengen entstehen häufig aus IoT-Quellen. Sie werden in unserem Data Hub unstrukturiert erfasst.
Um die Systemdaten durch objektspezifische Zustandsdaten zu ergänzen, nutzen wir IoT. Mithilfe von Sensor- oder Kameratechnik können wir gezielt Informationen wie Temperatur, relative Luftfeuchtigkeit, Schwingungsverhalten oder Wärmebilder verwenden, um Abweichungen vom Normalzustand zu erkennen. Darauf reagieren wir. So verbessern wir unsere Servicequalität und steigern durch bedarfsorientierte Tätigkeiten unsere Effizienz.
KI befasst sich mit der Automatisierung intelligenten Verhaltens und dem maschinellen Lernen: das heißt, mit dem Lernen aus Beispielen. Big Data ist die Grundlage für KI. Durch kontinuierliches maschinelles Lernen wird ein Wissensmodell aufgebaut, das entscheidend ist, um Entscheidungsstrukturen in unklaren Umgebungen abzubilden und konkrete Anwendungsprobleme zu lösen. Daraus entstehen Expertensysteme, Mustererkennung, Mustervorhersagen und Roboter. Seit einigen Jahren arbeiten wir an Predictive-Maintenance-Algorithmen, um den optimalen Wartungszeitpunkt zu bestimmen.
Mit dem Aufkommen der generativen KI erweitern sich die Möglichkeiten. Diese Form der KI kann nicht nur Daten analysieren, sondern auch neue Inhalte generieren: sei es in Form von Texten, Bildern oder sogar Musik. Das eröffnet uns neue Perspektiven, indem wir prozessbezogene Assistenten erstellen, die Verträge oder Dokumentationen überprüfen, Energie-Effizienz-Maßnahmen empfehlen oder Wissen vermitteln. Generative KI ermöglicht es uns, kreative Prozesse zu automatisieren und personalisierte Kundenansprachen zu gestalten, die auf spezifische Bedürfnisse zugeschnitten sind.
KI-Lösungen verändern unser Leben spürbar. Sie entlasten uns von Routinetätigkeiten, erhöhen die Zuverlässigkeit technischer Einrichtungen und senken Verbräuche. Die Ausprägung der Intelligenz kann in den Anwendungsfällen stark variieren – von wenig automatisierter Intelligenz bei statischen Algorithmen über dynamisches Anlernen durch User, wie es beispielsweise beim Machine Learning der Fall ist, bis zu selbst lernenden Systemen mit künstlicher Intelligenz. Bei SPIE identifizieren wir Anwendungsfelder in verschiedenen Bereichen, in denen KI und insbesondere generative KI einen signifikanten Mehrwert schaffen kann.
Das Lünendonk Whitepaper KI enthält spannende Anwendungen im Gebäudebetrieb.
Smart Services: IoT, Data Analytics & KI
