Welche Technologien können wir einsetzen, um unser Facility Management zu verbessern?
Beispiele für das erfolgreiche Vorgehen besprechen wir in diesem Artikel anhand des technischen Facility Managements
Facility Management (FM) entwickelt sich zunehmend von einer rein operativen Aufgabe zu einem datengetriebenen, strategischen Bereich. Neue Technologien eröffnen dabei Chancen für Effizienzsteigerungen, Kostenreduktionen und nachhaltigere Betriebsmodelle. Damit diese Potenziale realisiert werden, müssen Unternehmen jedoch gezielt vorgehen. Im Folgenden betrachten wir zentrale Ansatzpunkte.
a) Wie können wir mehr aus unseren Daten herausholen?
Der Schlüssel zu technologischem Fortschritt im FM liegt in den vorhandenen Daten. Gebäudesensorik, Wartungsprotokolle und Betriebsdaten sind zwar reichlich vorhanden, aber häufig fragmentiert. Um daraus Mehrwert zu schaffen, müssen diese Daten zunächst bereinigt, standardisiert und integriert werden. Studien zeigen, dass die Qualität von Sensordaten entscheidend ist, da unvollständige oder fehlerhafte Werte jede Form von Analyse entwerten können [Journal of Big Data, 2020].
Mit Methoden der Datenfusion lassen sich verschiedene Quellen kombinieren, was die Aussagekraft erheblich steigert. So können Vibrationen, Temperaturwerte und historische Wartungsprotokolle gemeinsam zur Vorhersage von Ausfällen genutzt werden [ScienceDirect, 2020]. Darüber hinaus helfen Machine-Learning-Ansätze, Muster in den Daten zu erkennen und präzise Vorhersagen zu treffen. Eine Studie über Predictive Maintenance im Gebäudebetrieb belegt, dass KI-Modelle Fehlerzustände frühzeitig identifizieren können, was Ausfälle minimiert und Kosten senkt [MDPI Sensors, 2021].
b) Die Möglichkeiten zum Technologieeinsatz erkunden
Zu den wichtigsten Technologien zählen IoT-Sensoren, die Echtzeitinformationen über Temperatur, Luftqualität, Feuchtigkeit oder Energieverbrauch liefern. Dadurch lassen sich Abweichungen im Betrieb schnell erkennen [MDPI Sustainability, 2024].
Ein weiterer Trend ist die Nutzung von Digital Twins, also digitalen Abbildern von Gebäuden, die in Verbindung mit Sensordaten Simulationen und Szenarioanalysen ermöglichen. Diese Methode steigert die Transparenz und erleichtert eine vorausschauende Instandhaltung [MDPI Sustainability, 2024].
Auch KI-gestützte Predictive-Maintenance-Systeme gewinnen an Bedeutung. Sie helfen, Wartungen nicht mehr nach fixen Intervallen, sondern bedarfsgerecht durchzuführen. Eine Studie zu MEP-Komponenten (mechanische, elektrische und sanitäre Anlagen) zeigt, dass durch maschinelles Lernen zuverlässige Prognosen für Wartungsbedarfe erstellt werden können [ScienceDirect, 2019].
c) Schritte unternehmen
Um solche Technologien einzuführen, sollten Unternehmen strukturiert vorgehen. Zunächst ist eine Bedarfsanalyse notwendig: Welche Probleme sollen gelöst werden – ungeplante Ausfälle, hoher Energieverbrauch oder ineffiziente Flächennutzung? Danach bietet sich ein Pilotprojekt an, bei dem Sensorik und Analytik in einem klar abgegrenzten Bereich getestet werden. Erst nach erfolgreicher Evaluation sollte die Lösung schrittweise skaliert werden.
Wissenschaftliche Literatur betont, dass besonders Pilotprojekte entscheidend sind, um technische Hürden und organisatorische Barrieren frühzeitig zu erkennen und zu adressieren [MDPI Sensors, 2021].
d) Vermeiden Sie Spielereien
Nicht jede Technologie ist sinnvoll. Unternehmen sollten sich von kurzfristigen „Technik-Hypes“ fernhalten und stets die Frage stellen, ob eine Lösung echten Mehrwert bringt. Ohne klaren ROI werden IoT- oder KI-Projekte schnell zu kostspieligen Experimenten. Eine Studie hebt hervor, dass fehlende Zieldefinitionen häufig dazu führen, dass FM-Technologien ineffizient eingesetzt werden [MDPI Sensors, 2021].
e) Die Menschen unterstützen
Technologie kann ihre Wirkung nur entfalten, wenn Mitarbeitende sie akzeptieren und verstehen. Deshalb sind Schulungen und Change-Management entscheidend. Mobile Apps und Augmented-Reality-Lösungen können die Arbeit der Techniker erleichtern, indem sie Schritt-für-Schritt-Anleitungen oder Remote-Support bieten. Entscheidend ist, dass Mitarbeitende nicht das Gefühl haben, ersetzt, sondern unterstützt zu werden [MDPI Sustainability, 2024].
f) Achten Sie auf Integrationsprobleme
Ein häufiges Hindernis sind inkompatible Systeme. Unterschiedliche BMS-, CMMS- und ERP-Lösungen arbeiten oft in Silos. Um diese Hürde zu überwinden, sollten offene Standards wie IFC oder JSON sowie Middleware-Lösungen eingesetzt werden [MDPI Buildings, 2024].
Ebenso wichtig ist die IT-Sicherheit: Vernetzte IoT-Geräte stellen neue Angriffsflächen dar und erfordern Verschlüsselung, Zugangskontrollen und kontinuierliche Überwachung [FieldCircle, 2023].
g) Die Lieferkette einbeziehen
Schließlich sollte auch die Lieferkette in die Technologieintegration einbezogen werden. Durch die Anbindung des CMMS an das ERP-System können Ersatzteilverfügbarkeit, Lagerbestände und Lieferzeiten transparent abgebildet werden. So wird sichergestellt, dass prädiktive Wartung nicht an fehlenden Materialien scheitert. Laut einer Analyse zu CMMS-ERP-Integrationen gehören optimierte Ersatzteilversorgung und verbesserte Bestandsübersicht zu den größten Vorteilen [FieldCircle, 2023].
Fazit
Die Digitalisierung eröffnet im Facility Management zahlreiche Möglichkeiten. Von IoT-Sensorik über KI-gestützte Analysen bis hin zu Digital Twins können Unternehmen Prozesse effizienter, nachhaltiger und vorausschauender gestalten. Entscheidend ist jedoch ein schrittweises, zielgerichtetes Vorgehen, das Datenqualität, Mitarbeitereinbindung, Integration und Lieferketten berücksichtigt. Nur dann entfalten Technologien ihr volles Potenzial – und vermeiden den Ruf, bloße Spielerei zu sein.
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Quellen:
[1] Journal of Big Data, 2020: Sensor Data Quality: A Systematic review. https://journalofbigdata.springeropen.com/articles/10.1186/s40537-020-0285-1
[2] Science Direct, 2020: Improving Data Quality of Low-cost IoT Sensors in Environmental Monitoring Networks Using Data Fusion and Machine Learning Approach.
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405959520300862
[3] MDPI Sensors, 2021: Predictive Maintenance in Building Facilities: A Machine Learning-Based Approach.
https://www.mdpi.com/1424-8220/21/4/1044
[4] MDPI Sustainability, 2024: Optimizing Facilities Management Through Artificial Intelligence and Digital Twin Technology in Mega-Facilities.
https://www.mdpi.com/2071-1050/17/5/1826
[5] Science Direct, 2019: Data-driven predictive maintenance planning framework for MEP components based on BIM and IoT using machine learning algorithms.
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0926580518308562
[6] MDPI Buildings, 2024: Enhancing Facility Management with a BIM and IoT Integration Tool and Framework in an Open Standard Environment.
https://www.mdpi.com/2075-5309/15/11/1928
[7] FieldCircle, 2023: CMMS Integration With ERP System: Benefits, Challenges, and Solutions.
https://www.fieldcircle.com/articles/cmms-integration-with-erp/
