Big Data – Zukunft des Gebäudebetriebs driven by IBM Watson Ing Big Data – Zukunft des Gebäudebetriebs driven by IBM Watson Ing. Reinhard Poglitsch, MBA, Mitglied der Geschäftsleitung - ISS Continental Europe ISS Continental Europe: EUR 3,5 Mrd T/O, 135.000 MA Thema für heute: Big Data und FM4.0. Ich werde vier Fragen heute beantworten: Ist FM 4.0 schon heute spürbar? Warum ist es wichtig sich mit FM 4.0 sich zu beschäftigen und haben wir unendlich viel Zeit um damit anzufangen? Welsche Lösungen gibt es schon heute Welche Kompetenzen und System sind notwendig um bei FM 4.0 wettbewerbsfähig zu sein?

Gestaltung & Harmonisierung der neuen Arbeitswelten Raum Arbeitszonen Service TouchPoints Big Data FM4.0 Technologie Aber was treibt denn FM 4.0 voran? 4 Markttrends treibt FM 4.0 voran: Industrie 4.0 mit Fokus auf Arbeitsplatzsicherung Größere Fokus auf IT-Sicherheit, hybride Teams, Wartung von komplexer Systemlandschafen und Schnittstellen 3. Verschiebung zu anspruchsvolleren Tätigkeiten und höheren Qualifikationen 4. Maschinelles Lernen: Maschinen (Roboter) und Softwareprogramme werden vor allem Routine- Tätigkeiten übernehmen

Zielsetzung der Gestaltung & Harmonisierung Warum all das? Agilität und Kreativität des Nutzers fördern Kommunikation, Innovation & Out-of-the Box denken durch Design-Thinking Räume Arbeit und Bewegung Weniger Hierarchien Nutzerzufriedenheit steigern Services spürbar machen Steigerung der Zufriedenheit Feedback: Verbesserung der Serviceprozesse Nutzer begeistern Service durch digitale Vernetzung mittels Sensoren/künstlicher Intelligenz Automatisierte Serviceworkflows & bedarfsgerecht KVP durch Analyse, Auswertung und Mustererkennung Arbeitszonen TouchPoints Big Data FM4.0

Technologie schafft Workflow-Prozesse die Nutzer begeistern Automatisierung gefragt… begeistert Nutzer zufrieden statisch dynamisch Technologie

BIG DATA ermöglicht intelligente Service-Szenarien BIG-DATA-Plattform ermöglicht: Datenerfassung, -bereinigung, -standardisierung, -aggregation Datenintegration (Daten zur Echtzeit und aus der Vergangenheit, strukturierte und unstrukturierte Daten) BI (Business Intelligence): Umwandlung von Daten in Informationen, die Maßnahmen ermöglichen; Monitoring und Optimierung der Performance auf vielfachen Ebenen Räumliche Darstellungen und Daten-Visualisierung (Grundrisse, Flüsse, Belegung, Heatmaps, etc.) Analysen: Aufdeckung von Datenzusammenhängen quer durch alle Datenquellen, Erkennung von Regelmäßigkeiten, Prognosemodelle, Entwicklung von Szenarien Big Data Auslösen intelligenter Maßnahmen (Arbeitsaufträge) Feinjustierung technischer Ausrüstung Ermöglichung neuer intelligenter Szenarien

BIG DATA & Machine-Learning – Daten richtig nutzen BIG DATA & Machine-Learning sind die Schlüsselkompetenzen, um aus großen Datenmengen der Sensoren neues Wissen zu generieren und nutzbar zu machen für Nutzer, Kunden und Service Mitarbeiter. Big Data steht für große digitale Datenmengen, aber auch für die Analyse und Auswertung. Machine-Learning steht für die „künstliche“ Generierung von Wissen aus Erfahrung: Ein künstliches System lernt aus Beispielen und kann diese nach Beendigung der Lernphase verallgemeinern. Muster werden erkannt. BIG DATA

Kontext - Vom Messprozess zum automatisierten Workflow Daten (intern & extern) (Zustands- und Nutzungsdaten interner & externer Datenquellen) CRM/ERP Wetterdaten Umfragedaten Andere Systeme Facility Manager Analysieren und steuern Machine Learning (künstliche Intelligenz) Big Data (Zustands- und Nutzungsdaten von Sensoren) Daten (intelligente Sensoren) Täglicher Abruf der “Workflows” durch den Service-Mitarbeiter Automatisierter Workflow Servicemitarbeiter

Arten von Sensoren und deren Positionierung Smartphone & Sensoren FM-Unternehmen muss batteriegetrieben Sensoren anbieten - Keine Verkabelung, 5 Jahre Dauer, Unter 10 Eur Internationale Lora Standard Technologie, Eine hub auch dem Dach kann Daten von bis zu 500.000 Sensoren innerhalb von 2 km einsammeln.

Intelligente Steuerung im Gebäude und intelligentes Messen Schnelle und einfache Orientierung Sensoren & Visualisierung Point of interest: - Wartung - Sicherheit - Besucher- betreuung Mobile App

Servicequalität und Störungsbehebung Intelligente Kaffeemaschinen Externe Geräte miteinbeziehen und Daten nutzen Verbrauchsstatistik Servicequalität und Störungsbehebung

Intelligente Kaffeemaschinen Online Reporting zur Nutzung und Kosten

Intelligente Kaffeemaschinen Maintenance Reporting und Benachrichtigung via email

Intelligentes mobiles Arbeiten: Predictive Maintenance mittels Sensoren

Intelligente Reinigung, IoT Spendersysteme Dashboard view of smart dispensers

Waschraumnutzung An die Nutzung angepasste Reinigungszeiten (Datenquelle: Türkontakt Sensor) Vorherige Reinigungszeiten Neue Reinigungszeiten Anzahl der Toilettenbenutzer Zwei Reinigungen am Tag, aber 75 % der Nutzung nach der zweiten Reinigung Zwei Reinigungen am Tag, aber 50 % der Nutzung nach jeder Reinigung  erhöhte Sauberkeit, weniger Beschwerden Zeit Zeit

Reservierungssystem Verfügbare Räume finden Ad hoc- Raumbuchung Ist der Raum besetzt?

Intelligente Indoor-Navigation & mehr Routen-Planung

Shared Desk Office: Auffinden eines freien Arbeitsplatzes

Verfügbare Meetingräume ‒ Ergebnis Höhere Auslastung der Räumlichkeiten Optimierter Konferenzservice Ressourcen Transparent / einfache Buchung Erhöhte Verfügbarkeit Kundenerlebnis

Sensor Türzähler ‒ Ergebnis Reinigung, wenn nötig Präzise Ermittlung der Reinigungszeiten Ressourcen Erkennbare konstante Qualität Positives Serviceerlebnis Kundenerlebnis

Temperatur und Luftfeuchtigkeit Kostensenkung durch bedarfsgerechten Verbrauch Proaktive Temperatursteuerung Energie- einsparung Angenehmes Raumklima (˚C, CO2) Konkrete Empfehlungen (Pausen, Lüften) Kundenerlebnis

Zusammenfassung: Vorteile und Ergebnis Produktionssteigerung  Kosteneinsparung BI Reporting  volle Transparenz Machine Learning  proaktive Services / vorausschauende Wartung Wenig Beschwerden  hohe Zufriedenheit Vorteile Service bei Bedarf Steigerung der Auslastung Ressourcen Nutzerkomfort Steigerung der Kundenzufriedenheit Kundenerlebnis Verbrauchsoptimierung (Proaktive) Regulierung Nachhaltigkeit In Zusammenfassung: Entwicklung ist Exponentiell; FM 4.0 auch! Wissenschaft nennt es technologische Singularität; Möchten Sie im neuen FM markt erfolgreich sein müssen Sie schon heute über diese 5 Kompetenten und Systeme verfügen: Building Intelligence via Sensorik BIG DATA (aus großen Datenmengen neues Wissen zu generieren und nutzbar zu machen) Machine-Learning (selbstlernende Algorithmen) Smart building interaction (Erfassen und analysieren von Datenströmen zur Leistungsoptimierung in Echtzeit) In FM 4.0 gewinnt der FM Dienstleister mit dem günstigsten Sensor, der beste Big data Informationsplatform und der beste Künstliche Intelligenz! Vielen Dank für ihre Aufmerksamkeit!

Entwicklungsprozess Sensor vs Use-Case

Big Data – Zukunft des Gebäudebetriebs driven by IBM Watson Ing Big Data – Zukunft des Gebäudebetriebs driven by IBM Watson Ing. Reinhard Poglitsch, MBA, Mitglied der Geschäftsleitung - ISS Continental Europe ISS Continental Europe: 20 Länder, EUR 3,5 Mrd T/O, 135.000 MA Thema für heute: Big data und FM4.00. Ich werde vier Fragen heute beantworten: Ist FM 4.0 schon heute spürbar? Warum ist es wichtig sich mit FM 4.0 sich zu beschäftigen und haben wir unendlich viel Zeit um damit anzufangen? Welsche Lösungen gibt es schon heute Welche Kompetenzen und System sind notwendig um bei FM 4.0 wettbewerbsfähig zu sein?