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28. Februar 2019

Mit Computer Vision und künstlicher Intelligenz in die Zukunft blicken

Wir treten in eine Ära ein, in der die künstliche Intelligenz (KI) eine wichtige Rolle in den Prozessen des Facility Managements spielen wird. 

White Paper - Der Leitfaden für künstliche Intelligenz im Facility Management

Erforschung der KI-Entwicklung – vom Science-Fiction-Traum zum praktischen Alltagswerkzeug für Facility-Management-Dienstleister.

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Der Versuch, zu definieren, was KI tatsächlich ist, hat zu vielen verschiedenen Beschreibungen geführt. So sollte beispielsweise das Wort Roboter nicht immer wörtlich genommen werden: Roboter können nur aus Software bestehen. Da "KI"-Tools bzw. deren Einsatz zur Normalität werden, hören die Menschen auf, sie als KI zu betrachten. Nehmen wir als Beispiel das automatische Ausfüllen: Wenn sich die Leute daran gewöhnen, dass Google genau „erraten“ kann, wonach sie suchen wollen, verliert es seinen "Wow"-Faktor.

Ich persönlich glaube, dass der Begriff "künstliche Intelligenz" manchmal inadäquat verwendet wird, ähnlich dem Wort "intelligent", über das ich zuvor geschrieben habe. Ich bevorzuge den Begriff "Machine Learning", wenn über die Rolle der KI im Facility Management diskutiert wird.

Arten der künstlichen Intelligenz 

In einer Umfrage, die meine Kollegen derzeit durchführen, fragen sie, welche Bereiche der KI FM-Dienstleister derzeit nutzen:

  • Natürliche Sprachverarbeitung, wie die sprachgesteuerte Konferenzraum-Reservierung oder Catering-Bestellung mithilfe eines digitalen persönlichen Assistenten.
  • Computer Vision, wie die Nutzung von Sicherheitskameras, die automatisch Personen identifizieren und eine Benachrichtigung auslösen, nachdem das Gebäude geschlossen wurde.
  • Planung und Scheduling, wie ein fortschrittlicher Algorithmus, der die effiziente Planung von Fachkräften für die richtigen Aufgaben auf der Grundlage optimierter Reiserouten berechnet.
  • Robotik, wie Drohnen, die eingesetzt werden, um Inspektionen an schwer zugänglichen oder gefährlichen Orten durchzuführen.
  • Entscheidungsunterstützung, wie die Verwendung von Big Data Analytics zur Vorhersage und Reaktion auf potenzielle Anlagenausfälle und zur Verbesserung der Rentabilität von Kundenverträgen.
  • Maschinelles Lernen, wie Servicebestellsysteme, die die Präferenzen der Mitarbeiter ermitteln und damit beginnen, Empfehlungen oder automatische Anpassungen auf der Grundlage dieser Informationen vorzunehmen.
  • Prozessautomatisierung, wie eine Plattform, die Vertragsdaten und Kundenpräferenzen nutzt, um den Prozess der Compliance mit Kundenverträgen zu automatisieren.
Warum KI?

Die Computer Vision ist eine besonders interessante Kategorie, insbesondere wenn man bedenkt, welche Rolle sie bei Facility-Management-Dienstleistern spielen kann. Dienstleister brauchen Mitarbeiter, die schnell effektiv und profitabel sind. Je nach Dienstleister kann das Personal bis zu 80% der Kosten ausmachen.

Deshalb ist es interessant, die künstliche Intelligenz zu erforschen. Die Computer Vision nimmt eine Qualität, die bisher nur Menschen vorbehalten war - sie sieht und versteht, was gesehen wurde - und erweitert diese Fähigkeit auf Software. Veröffentlichungen über Computer Vision und die zur Interpretation der Daten verwendeten Sensorsysteme deuten darauf hin, dass Kameras intelligent werden. Diese Kameras streamen nicht nur Bilder, sie sind auch in der Lage, diese Videoströme mit Datenströmen zu ergänzen, die die Dinge beschreiben, die gesehen werden. Die Technologie, mit der Kameras die Bilder lernen und interpretieren können, wird als "Deep Neural Network" oder DNN bezeichnet.

Die Lernfähigkeit dieser Kameras basiert auf neuronaler Netzwerktechnologie und ist teilweise fest verdrahtet, d.h. auf einem Siliziumchip implementiert, der im Gerät selbst montiert ist.

Mehrwert

Die mit KI erweiterte Technologie kann mehrere Personalprobleme für Dienstleister lösen. Ein aktuelles Forschungsgebiet ist beispielsweise das autonome Fahren. Autonome Fahrzeuge benötigen eine hohe Menge an sensorischen Inputs, um die Bedingungen ihrer Umgebung zu beurteilen. Diese Art von Fahrzeugen wird heute im Lager eingesetzt und automatisiert die Teilekommissionierung und -platzierung ohne menschlichen Eingriff.

Kameras sind auch in Gebäuden ein gängiger Sensor. Der Einsatz von intelligenten Kameras um Gebäude herum wird neue Nutzungspotenziale für das Immobilien-, Gebäude- und Sicherheitsmanagement schaffen. Lernfähigkeiten können auf die Gesichtserkennung angewendet werden, die ein verbessertes Zutrittsmanagement ermöglichen, aber auch die Anzahl der Personen in den Bereichen des Gebäudes "zählen" oder sogar Ereignisse identifizieren. Gartner berichtete, dass Systeme heute zuverlässiger in der Lage sind, Individuen an der Form ihres Gesichts zu erkennen als Menschen. Das bedeutet, dass diese Computer dazu beitragen können, Überstunden des Sicherheitspersonals zu reduzieren. Extrem wichtig bei der Implementierung solcher Systeme ist dabei allerdings der Datenschutz. In seinen ITXpo-Publikationen aus dem Jahr 2019 weist Gartner Research darauf hin, dass der Datenschutz bei den Nutzern von Technologien höher eingestuft wird als der Komfort.

Wir haben Anwendungsfälle gesehen, in denen intelligente Kameras eingesetzt werden, um Ereignisse wie das illegale Ablegen von Abfällen und die Verwendung von Aufzügen auf unerwünschte (nicht autorisierte) Weise zu identifizieren. Das ermöglicht eine sofortige Reaktion auf solche Ereignisse und verhindert Schäden oder Kosten.

Die Prinzipien der intelligenten Technologie in Kameras können und werden wahrscheinlich auch auf andere Geräte und Anwendungsfälle angewendet werden. Ist dies einer der Bereiche, die Sie bereits in der KI erforschen? Erwarten Sie, dass Sie es in den nächsten zwei Jahren einsetzen werden? Lassen Sie uns in unserer Umfrage über KI in FM-Prozessen wissen.

Erik Jaspers
Global Product Strategy & Innovation Director