KI im Facility Management: Predictive Maintenance

Von Störungsmeldungen zu planbaren Instandhaltungsfenstern: So setzt Du Daten und KI im Gebäudebetrieb sinnvoll ein. Zu den Schwerpunkten gehören Predictive Maintenance im FM richtig einordnen, Datenquellen im Gebäude: BMS, CMMS, IoT, Vom Rohsignal zum nutzbaren Feature, KI-Ansätze, die im Betrieb funktionieren, Use-Case-Design und Wirtschaftlichkeit und Integration in Prozesse und Systeme.

Die Schulung richtet sich an Facility Managerinnen und Facility Manager, Objektleiterinnen und Objektleiter, Technische Betriebsführung, Leitwarte, Instandhaltungskoordination, CAFM/CMMS-Verantwortliche und Prozessmanagerinnen und Prozessmanager und IT/OT-Schnittstellenrollen im Gebäudebetrieb und bei Dienstleistern sowie alle, die Predictive Maintenance im FM bewerten, pilotieren oder in den Regelbetrieb überführen wollen.

Grundverständnis von technischen Gebäudeanlagen und Instandhaltungsprozessen. Keine Programmierkenntnisse erforderlich; Offenheit für Daten- und KPI-Arbeit reicht.

Zu den Schwerpunkten gehören Predictive Maintenance im FM richtig einordnen, Datenquellen im Gebäude: BMS, CMMS, IoT, Vom Rohsignal zum nutzbaren Feature, KI-Ansätze, die im Betrieb funktionieren, Use-Case-Design und Wirtschaftlichkeit und Integration in Prozesse und Systeme.

Die Inhalte werden bis zu konkreten Arbeitsschritten zu Use-Case-Design und Wirtschaftlichkeit, Integration in Prozesse und Systeme und Governance, Datenschutz, Sicherheit geführt. Dadurch lässt sich das Gelernte gezielt auf eigene Aufgaben übertragen.

Zu den angestrebten Ergebnissen gehören: Viele FM-Organisationen haben bereits Daten, aber keine verlässliche Entscheidungskette von „Messwert“ zu „Wartungsauftrag“; Genau diese Kette baust Du in diesem Seminar auf; Du startest mit einer klaren Einordnung von Predictive Maintenance: Welche Ziele sind realistisch, welche Kennzahlen sind relevant und wie definierst Du „Ausfall“ bei Anlagen,; Danach gehst Du systematisch durch die Datenlandschaft im Gebäudebetrieb: BMS-Trends, Alarmhistorien, Energie- und Lastprofile,; Du lernst, wie Du Datenqualität bewertest, typische Fehlerquellen erkennst und mit fehlenden oder ungenauen Informationen trotzdem zu belastbaren Ergebnissen kommst.

Ja. „KI-Ansätze, die im Betrieb funktionieren“ ist ein eigener Bestandteil der Schulung. Dazu gehören Anomalieerkennung vs. Ausfallprognose: Wann was passt, Einfach startbar: Regeln, Statistik, Isolation Forest als Konzept, Interpretierbarkeit: warum Erklärbarkeit im FM zählt und Alarm-Design: Prioritäten, Eskalation, False Positives.