KI für Energieoptimierung im Gebäudebetrieb
Die Anbieterfallstudie zu New Eastside liefert im Briefing das Praxisbeispiel, bei dem Analysen zu korrigierten Lüftungszeiten und zum Austausch fehlerhafter Sensoren führen.
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Die aedifion-Plattform wertet Anlagendaten aus einem Münchner Bürogebäude aus und liefert Empfehlungen für den Betrieb. Eine autonome Anlagenregelung nennt der Bericht vom April 2026 als nächsten Entwicklungsschritt.
Auch ein neues Bürogebäude kann im Betrieb mehr Energie benötigen als nötig. Für das 2022 errichtete New Eastside in München beschreibt der Anbieter aedifion, wie eine cloudbasierte Auswertung bei der Optimierung helfen soll. Das Gebäude umfasst rund 21 800 Quadratmeter Bruttogeschossfläche. Die Plattform greift nach dem Bericht auf mehr als 11 000 Datenpunkte der Gebäudeautomation in 250 Räumen zu und analysiert sie mithilfe von KI.
Die Auswertung liefert Empfehlungen für das Betriebsteam. Zu den beschriebenen Maßnahmen gehören angepasste Zeitprogramme der Lüftungsanlagen sowie das Erkennen und Austauschen fehlerhafter Sensoren. Welche Maßnahmen umgesetzt werden, stimmen die für das Immobilienmanagement und den technischen Betrieb zuständigen Teams miteinander ab. Die Fachleute ändern den Anlagenbetrieb und die Sensorik; die Software stellt die Daten und Hinweise dafür bereit.
Nach Angaben des Anbieters war die Plattform innerhalb von 14 Tagen nach Beauftragung in Betrieb. Die vorhandene digitale Infrastruktur machte die schnelle Anbindung möglich. Eine vorausschauende autonome Regelung der Anlagen beschreibt der Bericht als geplanten nächsten Schritt. Der dargestellte Einsatz besteht zunächst aus Datenauswertung und den daraufhin umgesetzten Maßnahmen.
Als Ergebnis der Betriebsoptimierung nennt aedifion 26 Prozent weniger Energieverbrauch. Die Fallstudie beschreibt keinen Messzeitraum und keine Witterungsbereinigung des Vergleichs. Für eine eigene Erprobung wäre deshalb festzulegen, mit welchem Ausgangsbetrieb der Verbrauch nach geänderten Lüftungszeiten verglichen wird. Ebenso müsste das Betriebsteam nachvollziehen können, welche Messwerte auf einen fehlerhaften Sensor hinweisen und dessen Austausch begründen.