3 Beispiele für KI in der Immobilienwirtschaft

Längst keine Ausnahmeerscheinung mehr: Künstliche Intelligenz (KI) in der Immobilienwirtschaft. Was kann KI? Welche Potenziale bietet sie? Und mit welchen Herausforderungen muss die Immobranche rechnen? Um diese Fragen zu klären, nehmen wir in diesem Beitrag drei Anwendungsbereiche genauer unter die Lupe: BIM, Predictive Maintenance sowie die automatisierte Immobilienbewertung.

Ihnen fehlt noch der grundsätzliche Überblick zum Thema Künstliche Intelligenz? Dann könnte zunächst dieser Beitrag für Sie interessant sein, in dem wir die allgemeine Funktionsweise von Künstlicher Intelligenz kurz erklären.

Inhalt

Anwendungsfelder von Künstlicher Intelligenz in der Immobilienwirtschaft

Längst ist KI im Mainstream angekommen. Drei wichtige Anwendungsbereiche von Künstlicher Intelligenz in der Immobilienwirtschaft sind:

  • Building Information Modeling (BIM),
  • Predictive Maintenance und
  • AVM, die automatisierte Immobilienbewertung
BIM, Predictive Maintenance und AVM sind drei Beispiele für Künstliche Intelligenz in der Immobilienwirtschaft.

Anwendung von KI im Building Information Modeling

BIM ist auf dem Vormarsch. Dazu müssen Bauwerke erst digitalisiert und in BIM-Modelle überführt werden. Künstliche Intelligenz kann dabei unterstützen, Bestandsbauwerke effizient zu digitalisieren.

Künstliche Intelligenz in der Immobilienwirtschaft lernt aus Datenbeständen.

Welche Daten werden zum Trainieren der KI benötigt?

Beim Trainieren der KI greift man auf Daten zurück, die durch Laserscanning von Bauwerken anfallen.

Konkret werden Daten aus Laserscans ausgewertet, die Informationen enthalten

  • über die Art des Bauteils (zum Beispiel Wand oder Stütze, Decke, Fenster, Türe, Rohrleitung, Steckdosen, Lichtschalter, PV-Anlage)
  • die Geometrie der Bauteile
  • über das Baumaterial


Mit diesen Daten trainiert man eine KI, bis diese Bauteile selbständig  erkennt.

Was ist die Herausforderung?

Entsprechende Trainingsdaten sind erstmal nicht in ausreichender Menge frei verfügbar. Und: Allgemeine Datensätze entsprechen oft nicht den Anforderungen an konkrete Anwendungsszenarien, weswegen anwendungsspezifische Datasets erst erstellt werden müssen.

Welche KI-Technologien kommen zum Einsatz?

Hauptsächlich werden Bilderkennung und Objektklassifizierung benutzt.

Was ist der praktische Nutzen von KI im BIM?

Die Erfassung von bestehenden oder sich in Bau befindlichen Gebäuden ist derzeit noch Fleißarbeit: Die beim Scan gewonnenen Punktewolken müssen in CAD-Modelle umgewandelt, den erfassten Gebäudeteilen muss eine Bedeutung zugewiesen und letztlich in ein BIM-Modell überführt werden. 

 

Eine gut trainierte KI kann hier also unterstützen, Bauwerke effizient zu digitalisieren.

Anwendung von KI im Facility Management - Beispiel Predictive Maintenance

Ein weiteres Beispiel für Künstliche Intelligenz in der Immobilienwirtschaft: Predictive Maintenance.

Smart Buildings, sogenannte intelligente Gebäude, die bereits jede Menge Daten sammeln und auswerten, sind prädestiniert für Predictive Maintenance.

Unter dem Stichwort Predictive Maintenance versteht man vorausschauende Wartung. Probleme am Gebäude lassen sich so frühzeitig erkennen. Für Facility Manager wird es dadurch einfacher, Instandhaltungsmaßnahmen und Sanierungen intelligent zu steuern.

Künstliche Intelligenz in der Immobilienwirtschaft wird künftig im Facility Management eine große Rolle spielen.

Welche Daten werden zum Trainieren der KI benötigt?

Hauptsächlich von Sensoren erfasste Messwerte, wie zum Beispiel:

Luftströmung und -zusammensetzung, Gerätevibrationen, Temperaturen, aber auch der Füllstand des Druckers oder die aktuelle Nutzung der Gebäudebeleuchtung.

Zusätzlich spielen auch Daten, die Informationen zum aktuellen Gebäudezustand und die damit verbundene Abnutzung enthalten, eine Rolle. Genauso wie historische Daten über Wartungsfälle aus der Vergangenheit, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen.

Mit diesen Daten trainiert man eine KI, bis diese selbständig bald anstehende Wartungs- und Reparaturbedarfe erkennt.

Was ist die Herausforderung?

Die administrativen und organisatorischen Gepflogenheiten der Branche passen oft noch nicht mit digitalisierter Instandhaltung und Wartung zusammen.

  • Beispielsweise widerspricht eine flexible Leistungserbringung, wie sie in Smart Buildings möglich ist, konservativen Vertrags- und Berechnungsmodellen.
  • Denken Sie auch an schwankende Betriebskosten, die den Mieter erstmal erklärt werden müssen.
  • Genauso fehlt es derzeit noch an Preismodellen für Leistungen, die flexibel und individuell erbracht werden.

Welche KI-Technologien kommen zum Einsatz?

Hauptsächlich werden General Recognition und General Identification dazu genutzt, um beispielsweise Änderungen im Systemverhalten, Normabweichungen und Abhängigkeiten zu erkennen und diesen Bedeutung zuzuweisen.

Was ist der praktische Nutzen von KI im Facility Management?

Zum einen kann man damit Wartungskosten senken, zum anderen auch die MitarbeiterInnen im Facility Management entlasten, die nicht immer zu allen wichtigen Wartungs- und Kontrollarbeiten kommen.

Anwendung von KI zur automatisierten Immobilienbewertung

Unser letztes Beispiel für Künstliche Intelligenz in der Immobilienwirtschaft: automatisierte Wertermittlung.

Automatisierte Bewertungsmodelle (Automated Valuation Models) werden bei der Immobilienbewertung dazu eingesetzt, um Zeit und Kosten zu sparen. Gleichzeitig sollen die Modelle auch für eine hohe Bewertungsqualität sorgen.

Alles über AVM, die Zukunft der Wertermittlung, erfahren Sie im verlinkten Blogbeitrag. 

Fazit

Fassen wir also zusammen: Building Information Modeling, Predictive Maintenance und  Immobilienbewertung sind 3 mögliche Anwendungsbereiche für Künstliche Intelligenz in der Immobilienwirtschaft.

BIM unterstützt von Künstlicher Intelligenz hilft dabei, Bestandsbauwerke effizient zu digitalisieren. Hauptsächlich werden dazu die Bilderkennung und Objektklassifizierung benutzt.

Ein weiteres Beispiel: Predictive Maintenance. “Vorausschauende Wartung”. Für Facility ManagerInnen wird es dadurch einfacher, Instandhaltungsmaßnahmen und Sanierungen intelligent zu steuern. Hauptsächlich werden dazu General Recognition und General Identification genutzt.

Und drittens Automated Valuation Models, um bei der Immobilienbewertung Zeit und Kosten zu sparen. Gleichzeitig sollen die Modelle für eine hohe Bewertungsqualität sorgen. Zum Einsatz kommen KI-gestützte Datenanalysen.

Quellen:

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