Ich hoffe, Sie sind noch nie im Aufzug stecken geblieben. Mir ist es passiert, gemeinsam mit meiner Tochter. Eine halbe Stunde warten bis man befreit wird, kann dann ganz schon lange sein. Aber was kann man dagegen tun? Häufiger vom Servicetechniker den Fahrstuhl inspizieren zu lassen, ist zu kostspielig. Da die Preise für Sensoren stark gefallen und diese einfacher nachrüstbar sind, drängt es sich auf, die Anlage per IoT zu überwachen.

Die Sensoren liefern online den Zustand der Anlage an eine BIG Data Datenbank. Dort können sie analysiert und Algorithmen definiert werden, um zu erkennen, ob sich ein Fehler anbahnt. Gehen zum Beispiel die Türen immer langsamer zu, ist das ein Hinweis, dass der Lichtvorhang demnächst ausfällt. Natürlich reicht nicht ein Wert. Erst aus der Kombination mehrerer Werte lässt sich eine verlässliche Prognose erstellen.

Das Verfahren dazu nennt sich Machine Learning, das die Betriebsdaten möglichst vieler Aufzüge auswertet und selbständig Muster erkennt. Das Gerät „ruft“ eigenständig vor seinem Ausfall einen Servicetechniker. Da die Algorithmen bei ausreichend großen Datensätzen sehr genau sind, lässt sich ein Fehler über Tage hinweg vorhersehen und statt eines Notfalleinsatzes kann die „normale“ Einsatzplanung der MitarbeiterInnen eine rechtzeitige Reparatur sicherstellen.

Das gleiche gilt für Seifenspender, Waschräume, etc., die entsprechend ihrer Nutzung die MitarbeiterInnen per SMS verständigen, dass sie ein Service benötigen.

Was bedeutet das aber für uns?

Die VorarbeiterInnen werden durch IoT und ML ersetzt. Service on Demand wird möglich. Die Dinge des täglichen Lebens „sprechen“ mit uns und teilen uns mit, wenn sie gewartet/serviciert werden müssen. Kostenintensive Inspektionen fallen weg. Wir kennen jederzeit und überall den Zustand der Geräte. Ein weiterer Vorteil: viele Szenarien werden über den Betrieb bezahlt. Es fallen keine teuren Erstinvestitionen an.

Laut einer Studie der TU Wien, die rund 500 Cases untersucht haben, findet IoT, ML und Analytics in anderen Bereichen schon vermehrt Einsatz. Es ist nur eine Frage der Zeit, dass sie auch im Immobilienmanagement Verwendung finden. Immer wichtiger wird dabei, wer die Technologie zur Datenbeschaffung (IoT) und die Daten selbst besitzt.

Er steuert die Serviceprovider, die dann immer austauschbarer werden, da sie auf die Erbringung einzelner Services „reduziert“ werden. Klassische Dienstleister können darauf warten, dass Technologieunternehmen ihre Branche steuern oder sie können selbst zum Innovationstreiber werden und ihre MitarbeiterInnen in diese Richtung ausbilden. Jetzt ist die Zeit dafür.