Ein zentrales Anwendungsfeld ist dabei die automatische Anomalieerkennung im Energieverbrauch: Mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen werden Verbrauchsmuster analysiert und auffällige Abweichungen identifiziert, ohne dass Nutzer aktiv danach suchen müssen. Das System informiert proaktiv, wenn ein bestimmter Energiezähler ein ungewöhnliches Verhalten zeigt, z.B. in Form von übermäßigem Wärmeverbrauch in der Lüftung außerhalb der Betriebszeiten. Die Reaktion erfolgt schnell und datenbasiert, was Ausfallzeiten, Energieverluste und Kosten reduziert.
Forecasting und Fehlermanagement
Ergänzend dazu bietet Building X Prognosefunktionen (Forecasting), mit denen der künftige Energieverbrauch auf Basis historischer Daten vorhergesagt werden kann. Dabei werden externe Faktoren wie Wetterdaten, Feiertage oder Nutzungsprofile berücksichtigt. Betreiber erhalten dadurch die Möglichkeit, frühzeitig gegenzusteuern, etwa wenn sich abzeichnet, dass ein zuvor definiertes CO2-Ziel ohne zusätzliche Maßnahmen nicht erreicht werden wird.
Ein weiteres bedeutendes Einsatzfeld ist das Fehlermanagement mit Hilfe regelbasierter (und zukünftig auch lernender) KI-Modelle. Die Applikation Operations Manager nutzt derzeit mehr als 300 Diagnoseregeln, um Betriebsfehler automatisch zu identifizieren. Sie erkennt z.B. das gleichzeitige Heizen und Kühlen in einer Anlage. Schon heute erhalten Nutzer dazu konkrete Hinweise auf mögliche Ursachen. Perspektivisch sollen KI-Agenten diese Aufgaben weiter automatisieren: von der Identifikation über die Analyse bis hin zur Bewertung der Priorität.
Strukturierte Aufbereitung mit Assistenzfunktion
Häufig noch übersehen wird die semantische Anreicherung von Gebäudedaten in Building X. In der Praxis bedeutet das: Informationen wie Sensordaten, Messpunkte oder technische Komponenten werden automatisch mit sogenannten Tags und Labels versehen, um sie einheitlich zu strukturieren, zu benennen und später gezielt auswertbar zu machen. Diese Form der automatisierten Datenaufbereitung ist wichtig, damit Anwendungen wie Energy Manager oder Operations Manager effizient arbeiten können. KI übernimmt dabei Aufgaben, die früher zeitaufwendig manuell erfolgen mussten: etwa das Zuweisen von eindeutigen Namen oder die korrekte Zuordnung von Datenpunkten zu Gebäudestrukturen. Das spart nicht nur Zeit und reduziert Fehlerquellen, sondern schafft auch eine skalierbare Datenbasis für alle weiteren Analysen und Anwendungen innerhalb der Plattform.
Auch Sprachmodelle und Copilot-Funktionen gewinnen an Bedeutung: Mit ‚Ask Building X‘ steht Anwendern ein KI-gestützter Assistent zur Verfügung, der per Texteingabe Fragen zur Plattform beantworten, relevante Dokumente finden und Inhalte sprachlich zusammenfassen kann. Auch eine Übersetzungsfunktion für verschiedene Sprachen ist darin enthalten; die Anwendung Lifecycle Twin mit über 160.000 technischen Dokumenten ist bereits eingebunden. Entscheidend ist dabei: Der Zugriff erfolgt nicht mehr nur auf die Dokumente selbst, sondern direkt auf die darin enthaltenen Informationen. Die dadurch erreichbare Nutzerersparnis ist enorm.
Besonders effizient werden all diese Funktionen, wenn sie anwendungsübergreifend zusammenspielen: So lassen sich im Energy Manager identifizierte Anomalien im Operations Manager analysieren und direkt im Lifecycle Twin mit konkreten Wartungsmaßnahmen verknüpfen. KI hilft dabei, diese Prozesskette zu automatisieren – bis hin zur autonomen Ableitung und Zuweisung von Maßnahmen.
Mehrwert durch mehr Daten und weniger Aufwand
Durch den Einsatz von KI in Building X entstehen für Betreiber von Gebäuden und Liegenschaften zahlreiche Vorteile. Die Plattform nimmt den Nutzern mühsame Routineaufgaben ab, liefert relevante Informationen automatisch und reduziert den Zeitaufwand für Analyse und Fehlersuche erheblich. Daten werden nicht nur gesammelt, sondern auch verstanden und nutzbar gemacht – unabhängig von ihrer Herkunft oder dem eingesetzten Subsystem. Die Plattform lernt kontinuierlich hinzu und kann ihre Vorschläge und Hinweise über die Zeit immer präziser auf den jeweiligen Anwendungsfall abstimmen.
