Nico Dehnert

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) und fortschrittlichen Datenanalysetechnologien verändert auch die Art und Weise, wie wir Immobilien sanieren und betreiben. Angesichts der Tatsache, dass der Gebäudesektor für fast 40 Prozent der globalen energiebezogenen Emissionen verantwortlich ist, steht er vor einer beispiellosen Herausforderung: Bis 2030 müssen laut der Europäischen Kommission mehr als 35 Millionen Gebäude saniert werden, um den Anforderungen der Energiewende und Netto-Null-Zielen gerecht zu werden. Trotz dieser Dringlichkeit bleibt die Branche in vielen Bereichen ineffizient und hängt hinter den notwendigen Fortschritten zurück. Hier können moderne Technologien und innovative Ansätze zur digitalen Transformation Abhilfe schaffen. Veraltete Strukturen, ineffiziente Systeme & unzureichende Daten Über 50 Prozent der Immobilienunternehmen verlassen sich immer noch auf manuelle und zeitaufwändige Methoden, beispielsweise auf Spreadsheets für die Planung und Verwaltung von Sanierungsprojekten. Fragmentierte Systeme und Daten, unzureichende Informationsflüsse und Silos zwischen beteiligten Teams sind die Folge. Nur 13 Prozent der Unternehmen aus der Branche haben Zugang zu aktuellen oder Echtzeit-Daten und 78 Prozent besitzen keine durchdachte Daten- und Technologiestrategie. Das und unzureichende Tools (manuell, langwierig und teuer) führen dazu, dass energetische Sanierungen oft irrtümlicherweise als nicht profitabel angesehen werden. Risiken falscher Maßnahmen und die damit verbundenen, hohen Kosten führen zu einem Stau bei energetischen Sanierungen. Hier setzt die Digitalisierung der Branche an, indem nicht nur bessere, vollständigere und aktuellere Daten (zum Beispiel in Echtzeit), sondern auch integrierte Systeme zur Verfügung stellt, die eine fundierte, datenbasierte und schnelle Entscheidungsfindung für Gebäude ermöglichen. KI als Lösung für die Immobilienbranche Mit KI-gestützten Optimierungsalgorithmen können Millionen von Datenpunkten von einzelnen Gebäuden oder Immobilienportfolios analysiert und optimale Dekarbonisierungs- und Sanierungsstrategien entwickelt werden. Die Algorithmen können präzise Empfehlungen für Asset Manager und Immobilienunternehmen abgeben, indem sie Kosten, Energieverbrauch, CO2-Emissionen, Marktanforderungen und Regulierungen, sowie Erträge berücksichtigen und hinsichtlich Nachhaltigkeitsanforderungen und Unternehmenszielen optimieren. Wenn sogar Digital Twins und Energiesimulationen zum Einsatz kommen, können die Gebäude virtuell abgebildet und verschiedene Sanierungsszenarien simuliert werden. Diese Modelle bieten eine genaue Visualisierung der möglichen Auswirkungen verschiedener Maßnahmen. Und in Kombination mit Multizonen-Energiesimulationen bieten die Modelle eine ingenieurstaugliche Basis für präzise und fundierte Entscheidungen. Dies ist besonders wichtig für Unternehmen, um sicherzustellen, dass Investitionen in Dekarbonisierungs- und Sanierungsmaßnahmen sowohl ökologisch als auch ökonomisch sinnvoll und die Umsetzung der Maßnahmen auf Gebäudeebene langfristig verlässlich sind. Zukunftsperspektiven: Digitale Transformation im Gebäudesektor Die Zukunft des Gebäudesektors liegt in der umfassenden digitalen Transformation. Traditionell fragmentierte und ineffiziente Prozesse müssen durch integrierte, datengetriebene Lösungen ersetzt werden. Langfristig bedeutet dies eine Branche, die proaktiv innovative und nachhaltige Lösungen für die Herausforderungen des Klimawandels,der Urbanisierung und Wärmewende entwickelt. Der Einsatz von Technologie, Daten und interdisziplinärer Expertise wird dabei eine entscheidende Rolle spielen. Durch die Kombination von Echtzeit-Daten, KI-gestützten Optimierungsalgorithmen und Digital Twins kann der Gebäudesektor seine Effizienz und Nachhaltigkeit signifikant steigern. Dies ist nicht nur notwendig, um die regulatorischen Anforderungen zu erfüllen, sondern bietet auch erhebliche wirtschaftliche Vorteile durch Kosteneinsparungen und Wertsteigerung der Immobilienbestände, sowie einen dringend notwendigen Beitrag zum Klimawandel.

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