Analistenrapporten
Organisaties zijn continu bezig met het aanbrengen van verbeteringen in onze werkomgeving en in de gebouwen waarin we werken. Facility- en Vastgoedmanagers lopen hierbij voorop. Ze willen daarbij kostenefficiënt zijn, de productiviteit verhogen en – wat vandaag de dag zeer actueel is – een gezonde en aantrekkelijke werkplek bieden voor hun medewerkers.
Smart building-technologieën en het Internet of Things bieden interessante kansen om onze werkomgevingen te verbeteren. Voor de meeste organisaties is dit nog steeds een enorme uitdaging. Welke oplossingen willen zij implementeren voor hun Smart Buildings? Leveren deze oplossingen wel echt voordelen op? En vooral: hoe kunnen organisaties deze voordelen benutten?
Van een reactieve aanpak naar een proactieve aanpak door middel van 'machine learning'
Het vermogen van gebouwsensoren om elke actie of verandering in de prestaties van activa of het gedrag van gebouwgebruikers te meten ontwikkeld zich snel. Tegenwoordig zijn er betaalbare sensoren verkrijgbaar – eenvoudig te implementeren of zelfs al geïntegreerd in een nieuw gebouw of activa – waarmee bijvoorbeeld de bezetting en het gebruik van een ruimte, de luchtkwaliteit of de toestand van gebouwfaciliteiten kunnen worden gemeten. De enorme hoeveelheid big data die deze sensoren genereren, bevat informatie over gebouwen, activa en de gebruikers. We kunnen deze data gebruiken om de werkomgeving, het gebouw en de gebruikerservaring te verbeteren. Wanneer sensormetingen bijvoorbeeld aangeven dat een gereserveerde vergaderruimte niet in gebruik is, kan de ruimte onmiddellijk worden vrijgegeven voor een andere gebruiker. Of wanneer uit sensormetingen blijkt dat een bepaalde toiletruimte minder vaak wordt gebruikt dan verwacht, kan het schoonmaakrooster hierop worden aangepast. Deze praktische voorbeelden gaan echter uit van een 'If This Then That'-scenario: als een gebeurtenis plaatsvindt, dan reageren we daarop. Aangezien deze aanpak reactief is en niet proactief is het de vraag of we dit wel echt 'smart' kunnen noemen.
Zoals Mijn collega David Karpook eind 2017 beschreef in zijn artikel 'How Buildings Learn' worden gebouwen in hoog tempo steeds intelligenter. Met behulp van smart building-technologie en het Internet of Things kunnen gebouwen en apparaten data verzamelen, samenvoegen en analyseren. Aanvullend kunnen gebouwen via 'machine learning' leren en prognoses maken. Hierdoor transformeren gebouwen in 'lerende' gebouwen.
Machine learning is een methode die betrouwbare en herhaalbare besluitvorming mogelijk maakt door te leren van historische relaties en trends in de data. Gebouwen die kunnen leren en prognoses maken over bijvoorbeeld de bezettingsgraad en het gebruik van ruimten, worden op deze wijze verbonden, op de mens gerichte en intelligente werkruimten met een intuïtief bewustzijn. Gebouwen worden dan echt 'smart': ze helpen medewerkers om sneller te werken en stellen organisaties in staat een efficiënte, effectieve en aantrekkelijke werkplek te creëren. Hierdoor maken ze het voor Facility- en Vastgoedmanagers makkelijker om hun gebouwen te monitoren en te beheren, te leren en om prognoses te maken en de prestaties van gebouwen te verbeteren. Met machine learning en lerende en voorspellende analyse kunnen Facility- en Vastgoedmanagers ruimten proactief aanpassen aan de vraag en met betrekking tot ruimten en vastgoed betere strategische besluiten voor de lange termijn nemen.
Wat is de waarde van slimme en lerende gebouwen?
Dit is slechts één voorbeeld van de potentiële waarde van slimme en lerende gebouwen. Smart building-technologieën en het Internet of Things maken een enorme hoeveelheid aan use cases mogelijk. wat hebben we er eigenlijk aan om al deze soorten gedrag te meten en data te verzamelen over gebouwen en gebruikers? Daarbij, hoe en wanneer creëren we daadwerkelijk slimme en lerende oplossingen in en rond onze gebouwen? Hier komen we op het terrein van een Integrated Workplace Management System (IWMS). In Planon’s white paper “De transformatie van technologieën voor slimme gebouwen” kunt u meer lezen over een realtime en dynamische integratie van een
technologieplatform voor slimme gebouwen met een IWMS. Deze integratie verbetert de prestaties van gebouwen en organisaties drastisch door een betere afstemming tussen uw portfoliostrategie en de technische prestaties en behoeften.
Voor organisaties en hun Facility- en Vastgoedmanagers is het van groot belang om te onderzoeken welke use cases relevant en waardevol zijn. Welke specifieke slimme oplossingen wil de organisatie implementeren? Zijn deze oplossingen wel echt slim en maken ze gebruik van machine learning en voorspellende analyse mogelijk? Organisaties moeten voor elk relevante use case ook specifieke business cases opstellen waarbij zowel rekening wordt gehouden met kwantitatieve als kwalitatieve aspecten, zoals kosten, gebruikerservaring en de prestaties van gebouwen. Wat is de echte waarde van de use case voor de betreffende slimme oplossing? Ontwikkel use cases en business cases voor uw Smart Building- en Learning Building-oplossingen als eerste stap op weg naar een aantrekkelijke, gezonde, efficiënte en effectieve werkplek die de doelen van uw organisatie ondersteunt.
Wilt u meer weten over smart buildings, bekijk dan ons webinar ‘Geautomatiseerde besluitvorming en actie op basis van informatie afkomstig uit slimme gebouwen’.
