BUS/SYSTEME >> Warum gewinnt KI im Gebäudemanagement insbesondere im Hinblick auf Nachhaltigkeit an Bedeutung?
Thilo Sautter >> Das Gebäudemanagement ist ein komplexes Thema mit vielen täglich anfallenden Aufgaben. Rückmeldungen der Nutzer wollen zeitnah beantwortet werden. Da bleibt wenig Zeit für Optimierungen im Gebäudebetrieb. Wenn eine gute Datenbasis vorhanden ist, kann KI das Personal unterstützen und Aufgaben übernehmen, die manuell nur mit großem Aufwand möglich wären. KI-gestützte Energiemanagementsysteme ermöglichen das optimale Zusammenspiel von Gebäudenutzung, Anlagenbetrieb und der Verwendung erneuerbarer Energien – etwa beim Laden und Entladen von Speichersystemen in Abhängigkeit von nachhaltig erzeugtem Strom, der eventuell sogar günstig am Strommarkt eingekauft wurde.
BUS/SYSTEME >> In welchen Branchen und Gebäudetypen ist der nachhaltige Nutzen von KI derzeit am größten, eher im Wohn- oder Zweckbau? Und liegen die Potenziale eher im Bestand oder im Neubau?
Thilo Sautter >> Im Einfamilienhaus werden mit dem Einsatz von herkömmlichen, intelligent gekoppelten Systemen wie Photovoltaikanlage, E-Auto und Verbrauchern im Gebäude, ergänzt durch einen stationären Batteriespeicher, bereits sehr hohe Strom-Eigennutzungsgrade erreicht. Im Nichtwohnungsbau liegen dagegen große ungenutzte Potenziale, weil hier ein höherer Grad an Technik eingesetzt wird. Dadurch sind hier deutliche Verbesserungen in Richtung Energieeffizienz und Wirtschaftlichkeit umsetzbar. Vorausgesetzt, die Datenbasis stimmt. Ohne Daten kann KI keine Optimierungen ableiten. Im Neubau sollte konsequent mit Datenbankdenken geplant werden: Eindeutige Datenpunktbezeichnungen, die in Planung und Bau umgesetzt werden, dienen als Basis für die Betriebsoptimierung anhand von Datenanalysen, egal ob mit herkömmlichen Softwaretools oder mit KI-gestützten Systemen. Eine gute Orientierung bietet die AMEV Richtlinie BACtwin. Im Bestand hängt es vom vorhandenen Bussystem ab. BACnet bietet die Möglichkeit, große Mengen an Datenpunkten automatisch zu erfassen und zyklisch abzufragen, um Datenmodelle zu erzeugen. Je mehr Datenpunkte im Netzwerk sichtbar sind und abgefragt werden können, umso besser. Autark geregelte Anlagen ohne Netzwerkanbindung sind dagegen auch für KI nicht auswertbar und steuerbar.
Das gesamte Interview finden Sie in der kommenden Ausgabe 01/2026 der BUS/SYSTEME, die am 4. März erscheint.