Facility/Property management blog

Mesterséges intelligencia és épületkarbantartás

A mesterséges intelligencia (AI vagy MI) rohamos fejlődése az épületkarbantartás területén is egyre nagyobb szerepet kap. Az intelligens rendszerek képesek előre jelezni a karbantartási igényeket, optimalizálni az energiafelhasználást és csökkenteni az üzemeltetési költségeket. Magyarországon, ahol az ingatlanpiac és az infrastruktúra fejlesztése kiemelt figyelmet kap, az AI alkalmazása nem csupán technológiai előrelépés, hanem gazdasági és fenntarthatósági szempontból is kulcsfontosságú lehet. Használata előnyökkel járhat a tulajdonosok, a property managerek és az üzemeltetők, különösen a karbantartási szakemberek számára, de tisztában kell lenniük a buktatókkal is.

Az épületkarbantartás alapvetően reaktív, méretéhez képest viszonylag konzervatív terület. Magyarországon – a digitalizáció fokozatos beköszöntével – egyértelmű igény van a költséghatékonyság, az energiahatékonyság és az élettartam hosszabbítása iránt. Itt válik fontossá az AI: olyan intelligens rendszerekről van szó, amelyek szenzoradatok és gépi tanulás alkalmazásával előrejelezhetik a meghibásodásokat, optimalizálhatják az erőforrás-használatot, és a komfortérzetet is javíthatják. Bár Magyarországon még nem jellemző széles körű alkalmazása, épp ezért van esély arra, hogy valami újat, előremutatót mutassunk ezzel a témával kapcsolatban. Ugyanakkor figyelmeztető, hogy Proptech Hungary 2025 konferencián elhangzottak szerint az építőipar nagyon lassan adaptálódik az új technológiákhoz. Általános szemléletváltásra van szükség. 

A prediktív karbantartás, az energiagazdálkodás és az intelligens épületirányítási rendszerek esetében alkalmazott AI-technológiák számos előnnyel járnak. A legújabb technológiák képesek összefoglalni a karbantartási ütemterveket a gyors hivatkozáshoz, kiemelve az eszköztípusokat és -helyeket, megkönnyítve a mérnökök, valamint a létesítmény tulajdonosai, property managerei, működtetői számára a folyamatot. Hasonlóképpen, a mesterséges intelligencia képes elemezni az eszköznyilvántartás adatait, hogy automatikusan azonosítsa és hozzárendelje a megfelelő karbantartási ütemterveket az egyes eszközökhöz, ami gyakran hónapokig tart manuálisan – olvashatjuk az Fmlink.com egy korábbi cikkében.

A Buildings.com szerint főként ezeken a területeken használható a mesterséges intelligencia az épületekben:

1. Különböző formátumú nagy adathalmazok áttekintése és elemzése
2. Ismétlődő folyamatok racionalizálása
3. Korábbi eszközinformációk lekérdezése

Az Epuletgepesz.hu-nak az épületgépészeti területre fókuszáló összegzése ennél jóval részletesebb:

1. Új épületgépészeti készülékek tervezése/fejlesztése
2. Új épületgépészeti készülékek tesztelése
3. Domotika rendszerre szabott épületgépészeti rendszerintegráció
4. Adatok és tanulóadatok
5. Környezeti hatások és fenntarthatóság
6. Prediktív (előrejelzésen alapuló) karbantartás és hibaelőrejelzés
7. Intelligens időjárás-alapú szabályozási rendszerek
8. Helyiségspecifikus szabályozás és felhasználói viselkedés
9. Biztonsági rendszerek intelligens integrációja
10. Az AI által vezérelt felügyeleti és diagnosztikai eszközök fejlesztése

Az AI alkalmazása előnyökkel járhat a karbantartási szakemberek számára, de tisztában kell lennünk a buktatókkal is.

Milyen előnyei vannak az AI-technológiák épületkarbantartási stratégiában való alkalmazásának?

1. Költségcsökkentés

A mesterséges intelligencia automatizálhatja a karbantartási tervek felállításával kapcsolatos ismétlődő feladatokat, és biztosíthatja, hogy azok optimálisak és a jogszabályoknak megfelelőek legyenek. A hatékony és eredményes karbantartás, az azt igénylő létesítmények és eszközök alapos ismeretén, valamint az ezek kezelésére vonatkozó megalapozott terven alapul. A mesterséges intelligencia új lehetőséget biztosít a terület mélyebb megismeréséhez, amely emberi erőforrásokkal kivitelezhetetlenül költséges lenne.

Az AI a nem tervezett állásidők csökkentésével és az energiafogyasztás optimalizálásával a karbantartási költségek minimalizálására is használható. A valós idejű adatelemzéssel csökkentheti a költséges hibás döntések valószínűségét is. Szükség is van rá, hiszen az Építési Költséginformációs Szolgálat (BCIS) legfrissebb előrejelzési adatai szerint BCIS All-in Maintenance Cost Indices karbantartási költségindexek alapján mért karbantartási költségek 2029 negyedik negyedévére 17 százalékkal fognak emelkedni. A javítási és karbantartási teljesítmény 2024-ben 8,5 százalékkal nőtt.

A költségekről szólva nem árt azt is megemlíteni, hogy az Egyesült Államok Energiaügyi Minisztériuma szerint a prediktív karbantartás rendkívül költséghatékony, a megelőző karbantartásnál nagyjából 8-12 százalékos, a reaktív karbantartásnál pedig akár 40 százalékos megtakarítást jelent.

2. Hatékony időgazdálkodás

A feladatok automatizálásával az AI-eszközök segíthetnek a karbantartóknak a hatékonyabb munkavégzésben azáltal, hogy racionalizálják a folyamatokat és csökkentik a felesleges ismétléseket. Az AI szoftvereszközök számos, hagyományosan manuálisan végzett feladatot segíthetnek, felgyorsítva az ismétlődő folyamatokat és segítve az adatok szabványosítását. Hosszú távon ez olyan időt és energiát takaríthat meg az épületek karbantartásáért felelősöknek, amit stratégiai szempontból fontosabb, nagyobb hatású területeken lehet felhasználni.

3. Maximalizálja a vagyontárgyak élettartamát

A mesterséges intelligencia alapú megoldások meghosszabbíthatják a vagyontárgyak élettartamát azáltal, hogy még a bekövetkezés előtt megjósolják a lehetséges meghibásodásokat. Azáltal, hogy a karbantartás legoptimálisabb időzítését javasolja (a jogszabályi követelmények vonatkozásában ez nem alkalmazható!), a mesterséges intelligencia megelőzheti a túlzott karbantartást, amely felesleges kopást okozhat, és az „alul” karbantartást, amely idő előtti meghibásodáshoz vezethet.

4. Megbízhatóbb jelentéstétel és elemzés

A mesterséges intelligencia a létesítménygazdálkodásban hihetetlenül hasznos (lehetne) az épületek karbantartásával és a kapcsolódó feladatokkal kapcsolatos információk sokaságának összegyűjtésében, elemzésében és egyszerűsítésében, beleértve a problémák diagnosztizálását is. A gépi tanulással működő mesterséges intelligencia képes értelmezni a különböző forrásokból, többek között érzékelőkből és valós idejű felhasználói bejegyzésekből származó adatokat, hogy mintákat azonosítson, és intelligens, személyre szabott előrejelzéseket készítsen az épületüzemeltetési igényekről, például a berendezések korábbi meghibásodási mintáiról.

Korábban a HVAC rendszerek, liftek, biztonsági eszközök és energiaelosztó egységek (stb.) által szolgáltatott adatokat kézzel kellett válogatni, és a döntéseket gyakran egyértelmű, bizonyítékokkal alátámasztott érvelés nélkül hozták meg. Most a gépi tanuláson alapuló mesterséges intelligencia segítségével az adatjelentések és elemzések gyorsabban és megbízhatóbban végezhetők, mint valaha, csökkentve az emberi hibák kockázatát.

A Facilitiesnet.com egyik cikke szerint a karbantartási és műszaki vezetők többsége már tisztában van azzal, hogy az adatok felhasználásával milyen előnyökkel jár a berendezések és rendszerek karbantartására és üzemeltetésére vonatkozó okosabb döntések meghozatala. Bízzunk abban, hogy ez Magyarországon is így van!

Milyen hátrányai vannak e technológiák kihasználásának?

 1. Magas kezdeti költségek

Előnyei ellenére a mesterséges intelligencia alkalmazása az épületek karbantartásában nem mentes a kihívásoktól – a legnyilvánvalóbb az AI-rendszerek telepítésének kezdeti költségei, például az érzékelők telepítése és az AI-megoldások integrálása. Ez a frissítés különösen költséges lehet a régebbi épületek esetében.

Az AI-rendszerek bevezetése jelentős előzetes befektetést igényelhet a hardver, a szoftver és a képzés terén, ezért a gondos tervezés és költségvetés-tervezés elengedhetetlen a sikeres és költséghatékony bevezetéshez.

2. Adatvédelmi és biztonsági aggályok

Mivel a mesterséges intelligencia rendszerek nagy mennyiségű érzékeny épület- és munkavállalói / bérlői / látogatói adatot gyűjtenek és dolgoznak fel, ez adatvédelmi- és kiberbiztonsági aggályokat vethet fel.

Tekintettel arra, hogy a mesterséges intelligencia rendszereknek jó minőségű, konzisztens adatokra van szükségük a hatékony működéshez, a rossz vagy hiányos adatok pontatlan meglátásokhoz vagy döntésekhez vezethetnek.  Más szóval, az AI csak annyira jó, amennyire az adatok, amelyek a rendszerbe kerülnek.

3. Túlzott bizalom

Az iparági szakembereknek mindig óvatosan kell megközelíteniük a mesterséges intelligencia bevezetését, és nem szabad túlzottan is megbízni bennük. A mesterséges intelligencia eszközök nem tévedhetetlenek; szigorú adatellenőrzést és folyamatos emberi felügyeletet igényelnek. A létesítménygazdálkodási rendszerek összetettek, és olyan árnyalt értelmezést igényelnek, amelyet az AI-algoritmusok nem feltétlenül értenek meg teljes mértékben.

Mint láthatta, az AI alkalmazása az épületkarbantartásban nem csupán technológiai újítás, hanem gazdasági és környezetvédelmi szempontból is jelentős előrelépés. A hazai szereplők számára az AI-alapú megoldások bevezetése már most is lehetőséget kínál a fenntartható fejlődésre és az ingatlanpiac modernizálására, s várhatóan a jövőben nem csak lehetőség, hanem alapkövetelmény is lesz. Az intelligens rendszerek nemcsak költséghatékonyabbá teszik az épületüzemeltetést, hanem hozzájárulnak a környezetvédelemhez és az élhetőbb környezet kialakításához.

(Magyarország Mesterséges Intelligencia Stratégiáját itt tanulmányozhatja.)

A címlapkép forrása: Freepik.com
Közzététel: 2025. június 17.
© Kérjük a szerkesztőségeket, hogy bejegyzésünk átvételekor hitvatkozásként jelöljék meg (linkkel) a Property/Facility Management Blog-ot és/vagy a BIG-HAUSE Kft-t!

Artificial intelligence and building maintenance

The rapid development of artificial intelligence (AI) is also playing an increasingly important role in building maintenance. Intelligent systems can predict maintenance needs, optimise energy use and reduce operating costs. In Hungary, where the real estate market and infrastructure development are high priorities, the application of AI is not only a technological advance, but can also be a key driver for economic and sustainability reasons. Its use can bring benefits to owners, property managers and operators, especially maintenance professionals, but they should also be aware of the pitfalls.