Qualitätsdaten sind entscheidend für die Maximierung der Asset-Leistung

Ein typisches Bürohochhaus enthält etwa 1.000 wartbare Assets, wie elektrische Anlagen, Notstromsysteme, Aufzüge, Pumpen und Luftbehandlungseinheiten. Es könnte Wochen dauern, bis ein Facility-Management-Team sie alle lokalisiert, identifiziert und erfasst, abhängig von der Anzahl der Ingenieure, die am Inventar- und Validierungsprozess beteiligt sind. Noch mehr Nachbereitungszeit wäre erforderlich, um technische Zeichnungen, OEM-Handbücher und Arbeitsaufträge zu finden und zu überprüfen.

Aus diesem Grund hatten Facility Manager historisch gesehen so viele Schwierigkeiten, qualitativ hochwertige Asset-Daten zu erhalten. Es erfordert mühevolle Arbeit und Sorgfalt und führt oft zu unvollständigen oder falschen Daten.

Ohne hochwertige Daten kämpfen Facility-Management (FM)-Teams damit, intelligentere Wartungs- und Kapitalersatzentscheidungen zu treffen. Sie sind einem höheren Risiko von Asset-Ausfällen und unvorhergesehenen Ausfällen ausgesetzt und können die Leistung nicht genau messen oder den Betrieb verbessern. Hochwertige Daten wirken sich auf alle Aspekte des FM-Betriebs, der Wartung und Erneuerung im gesamten Asset-Lebenszyklus aus.

Und deshalb war es noch nie so entscheidend, sicherzustellen, dass Ihre Asset-Daten die bestmögliche Qualität haben.

Ein Bestandsverzeichnis ist eine Datenbank von Assets und stützt sich auf die 5Cs der Qualitätsdaten, die besagen, dass die Daten folgendes sein müssen:

• Vollständig – Alle gezielten wartbaren und erneuerbaren Assets werden für das Inventar erfasst. 

• Umfassend – Alle erforderlichen Attribute der gezielten Assets werden gesammelt (z.B. Assetklasse, Hersteller, Modellnummer, Kapazität, Spannung, Tonnage usw.). 

• Konsistent – Nomenklatur für Asset-Namen und Attribute ist konsistent im gesamten Inventar. 

• Korrekt – Asset-IDs und Beschreibungen müssen das Asset korrekt identifizieren, genau sein und Syntaxfehler vermeiden usw. 

• Aktuell – Assets müssen korrekt als aktiv (in Betrieb), inaktiv, stillgelegt usw. bezeichnet werden.

Hochwertige Daten im Bestandsverzeichnis überwinden die oben genannten Risiken und Begrenzungen und ermöglichen es Teams, sich auf Assets zu konzentrieren, die als wichtig angesehen werden, basierend auf Kosten, Kritikalität, Compliance, Sicherheit oder Betriebseffekten.

Das Vermögensinventar, auch bekannt als Vermögensregister, ist eine Datenbank von Vermögenswerten und ihren Attributen wie Marke, Modell, Seriennummern, Kaufdatum, Garantieinformationen und Standort.

Die Erstellung eines Vermögensinventars war historisch gesehen arbeitsintensiv, langwierig und teuer, weshalb Facility-Manager selektiv sein mussten, welche Vermögenswerte sie in das Inventar aufnahmen. Vermögenswerte haben unterschiedliche Bedeutung für die Organisation. Während sich das Inventar idealerweise auf alle wartbaren Vermögenswerte konzentriert, können Kosten und Ressourcen beeinflussen, welche berücksichtigt werden. In jedem Fall liegt der Wert des Inventars in qualitativ hochwertigen Vermögensdaten.

Zum Beispiel blickte eine Organisation mit einem Portfolio von 250 Standorten, jeweils mit kritischen 400 Vermögenswerten, auf ein Gesamtes inventar von 100.000 Vermögenswerten. Die Verwaltung so vieler Vermögenswerte erfordert 5C-qualitative Daten. Alles andere wird weit hinter dem Zweck und Wert des Inventars zurückbleiben.

Traditionelle Methoden zur Asset-Onboarding und Datenerfassung waren manuell und häufig papierbasiert. Ein Zuverlässigkeitsingenieur konnte täglich Namensschildinformationen für 60 bis 75 Assets lokalisieren, inspizieren und aufzeichnen, aber der Zugang zu Räumen und Ausrüstungen verlangsamte oft den Prozess.

Traditionelle Methoden zur Asset-Onboarding oder Datenerfassung: 

• Erforderten erfahrene Zuverlässigkeitsingenieure oder sachkundige und kompetente Techniker, die in der Lage waren, die manchmal komplexen Ausrüstungen zu identifizieren und zu verstehen, die sie in das Inventar einführten.

• Waren fehleranfällig, insbesondere beim manuellen Aufzeichnen von 24-stelligen alphanumerischen Modellnummern. Fehler waren häufig und die Daten waren nicht korrekt, was die Qualität des Inventars verschlechterte.

• Waren mehrstufig. Das Entschlüsseln von Modellnummern zur Offenlegung von Asset-Attributen beinhaltete einen umständlichen Nachfolgeprozess, der oft zu Inventaren mit weniger umfassenden Daten führte. 

• Könnten ein bewegliches Ziel sein. Der Austausch von Assets im normalen Verlauf von FM-Abläufen während eines langwierigen, laufenden Asset-Audits könnte die Validität des Inventars gefährden. 

• Waren unvollständig, wenn Ausrüstungen schwer zu überprüfen waren, etwa VAV-Kästen, die über Deckenplatten installiert waren. Daten waren unvollständig und je nach Strenge des Asset-Audits könnten sie auch inkonsistent sein, wenn Prüfer unterschiedliche Begriffe für dieselbe Ausrüstung verwendeten.

• Erstreckten sich weit über den Abschluss des Vor-Ort-Audits hinaus. Tage und Wochen waren erforderlich, um as-built, mechanische Zeichnungen, OEM-Handbücher, Arbeitsaufträge und mehr zu finden und zu überprüfen. Das Streben nach Informationen, die Jahre alt sein konnten, riskierte die Einführung von Daten, die nicht mehr aktuell oder nicht umfassend waren. 

• Umfassten oft Hunderte, sogar Tausende von Assets. Komplexe Gebäude, wie Krankenhäuser, erforderten Sorgfalt und Geduld, um Qualitätsdaten zu sammeln, aber in Fällen, in denen Daten nicht verfügbar waren, waren Inventare letztlich unvollständig, inkonsistent und falsch.

Neue Technologien können die traditionellen Herausforderungen von Bestandsverzeichnissen erheblich reduzieren, indem sie den Arbeitsaufwand, die Zeit und die Kosten senken und die Datenqualität insgesamt verbessern.

Eine KI-gestützte mobile App wie JLL Serve identifiziert den Gerätetyp anhand der inhaltsbasierten Bildabfrage (CBIR). Das Fotografieren eines Assets ermöglicht es einer verbundenen, privaten Cloud, den Gerätetyp korrekt als Luftbehandlungseinheit zu identifizieren.

Optische Zeichenerkennung (OCR) kann ein Foto des Typenschilds eines Assets lesen, die Modellnummer decodieren und Attribute (z.B. Drehzahl, Tonnage, Kapazität, Spannung, Filtergrößen, Kältemitteltyp usw.) direkt in das Bestandsverzeichnis einfügen, um genaue und umfassende Daten zu gewährleisten. Die Technologie bringt alle Attribute eines Assets in einer einzigen Ansicht zusammen, sowie OEM-Handbücher, technische Zeichnungen, Arbeitsaufträge, Fehlersuchanleitungen, sogar DIY-YouTube-Videos.

Bei einer traditionellen Prüfung würde ein Ingenieur 8-10 Minuten pro Asset für eine erste Sichtprüfung und die Erfassung des Typenschilds aufwenden. Mit den oben genannten neuen Technologien kann ein Außendiensttechniker mit einer mobilen App den Prozess beschleunigen und qualitativ hochwertigere Daten in viel kürzerer Zeit im Vergleich zu einer traditionellen Prüfung erhalten.

Da neue KI-gestützte Funktionen automatisch Geräteattribute, Handbücher, Zeichnungen usw. abrufen können, entfällt die Notwendigkeit für wochenlange Nachforschungen und Überprüfungen, und es besteht eine größere Sicherheit, dass die Daten die 5C-Qualität erreichen.

Apps wie JLL Serve fördern Effizienz durch Automatisierung und liefern genaue, hochwertige Daten für besser informierte Entscheidungen im Asset-Lifecycle-Management. Automatisierung und KI stellen sicher, dass Daten vollständig, umfassend, korrekt und aktuell sind, und sparen wertvolle Zeit für Techniker.

Die Durchführung eines traditionellen Vermögensinventars war nicht immer ein reibungsloser Prozess. Verschlossene Türen und fehlende Schlüssel führten zu unvollständigen Vermögensinventaren.

Entwickelte Regeln, die von FM-Teams, Anbietern von Vermögensverwaltungsoftware, Branchenverbänden oder Vermögensverwaltungskonsultanten erstellt werden können, bieten vordefinierte Kriterien für die Klassifizierung von Vermögenswerten innerhalb eines Gebäudes basierend auf Typ, Nutzung, Quadratmetern, Anzahl der Stockwerke usw. 

Zum Beispiel haben die meisten Restaurants verpackte AC-Einheiten auf dem Dach, Küchenabzugshauben/Hochleistungsventilatoren, Ansul-Feuerschutzsysteme, Kühlschränke, Gefriergeräte und Mikrowellen, daher sollten diese Vermögenswerte gefunden und für ein vollständiges Vermögensinventar mit qualitativ hochwertigen Daten erfasst werden.

Entwickelte Regeln stellen sicher, dass Vermögensdaten vollständig, umfassend und aktuell sind, indem sie eine wertvolle Checkliste von Vermögenswerten bereitstellen, die während des Inventars vor Ort gefunden werden sollen. JLL Serve, mit seiner Verbindung zu einer privaten Cloud und der enormen Corrigo-Vermögensdatenbank, bietet außergewöhnliche Einblicke in Vermögensarten. In Kombination mit KI-gestützten Algorithmen und maschinellem Lernen über die Qualitätsdaten kann JLL Serve erwartete Bestandsdaten vorhersagen und Lücken vorausschauend füllen, noch bevor das eigentliche Gebäude betreten wird. 

Asset-Daten beweisen ihren Wert, indem sie FM-Teams ermöglichen, umsetzbare Erkenntnisse für ihre Lebenszyklus-Asset-Management-Pläne zu gewinnen. Der Zugriff auf vollständige, konsistente, korrekte, aktuelle und umfassende Daten ermöglicht sofortige Effizienzgewinne.

Asset-Datenqualität, die den 5Cs entspricht, ermöglicht ein intelligenteres Facility Management und hilft, die Betriebszeit, Asset-Lebensdauer und Asset-Leistung zu maximieren. Die Fähigkeit der aktuellen Technologie, Asset-Attribute in Echtzeit zu füllen, während andere Datenressourcen—wie OEM-Handbücher und mechanische Zeichnungen—einbezogen werden, bringt alle Asset-Details auf eine einzige Glasscheibe für Techniker, wodurch der Zugriff auf mehrere Technologien entfällt.

KI-gestützte Fähigkeiten und mobile Apps beschleunigen das Asset-Onboarding und sparen dabei Zeit, Kosten und Arbeit. Mit CBIR und OCR liefert das Asset-Onboarding zuverlässigere, vollständigere und genauere Daten als herkömmliche manuelle Prozesse.

Entdecken Sie, wie unsere dynamische Lösung Abläufe intelligent transformiert und das volle Potenzial Ihres Portfolios freisetzt.