Teknologiasta ja ohjelmoinnista vastaava Petri Röytiö ja toimitusjohtaja Anna-Mari Mattila uskovat tekoälyn tehostavan kiinteistöhuoltoa. Kuva Joona Raevuori.
Digitalisaatio

Tekoäly kiinteistönhuollon päätöksenteon tueksi

Monella alalla tekoäly on jo käytössä tehostamassa työntekoa. Kiinteistönhuollossa ollaan siltikin vasta alussa, vaikka dataa riittää. Tekoälyn avulla on mahdollista varautua korjaustarpeisiin sekä säästää kustannuksissa.

Teksti Anna Gustafsson

Ihmiset ovat hyvin kiinnostuneita esimerkiksi autonsa huoltohistoriasta välttääkseen kalliit yllätykset. Samaa ajattelutapaa ja mahdollisuuksia ei kuitenkaan vielä ole hyödynnetty kiinteistöjen hoidossa.

Näin kiteyttää analytiikka- ja ohjelmistoyritys Valuematen toimitusjohtaja Anna-Mari Mattila, kun puhutaan tekoälyn mahdollisuuksista kiinteistöalalla. Valuemate on lähtenyt kehittämään tekoälyratkaisua kiinteistöhuoltoyhtiöiden, isännöitsijöiden ja asuntosijoittajien työn ja päätöksenteon tueksi. Lopulta palvelusta hyötyy asunnon loppukäyttäjä eli asukas, sillä parhaimmillaan tekoäly osaa ennakoida mahdolliset huoltotarpeet ja alentaa kustannuksia, kun vikoihin voidaan varautua. 

Tukea päätöksentekoon

Mattila ja Valuematessa teknologiasta ja ohjelmoinnista vastaava Petri Röytiö ovat tehneet pitkään yhteistyötä analytiikan ja datanhallinnan alalla, mutta yhteinen yritys perustettiin kaksi vuotta sitten. Nyt tekoälyratkaisu, nimeltään AI-Renki, on jo käytössä pilottiasiakkailla. Kevään aikana ohjelma on tarkoitus skaalata kansainväliseen käyttöön.

AI-Renki on uusi ominaisuus, joka voidaan liittää huoltoyhtiöiden ja isännöitsijöiden toiminnanohjausjärjestelmiin kuukausiveloituksella.

–  Kiinteistönhuoltoalalla riittää potentiaalia. Asuntojen, toimistojen, hotellien ja julkisten rakennusten ylläpidosta kertyy paljon dataa, ja tekoäly auttaa hyödyntämään sitä esimerkiksi ennakoinnissa ja budjetoinnissa, Mattila kuvaa

AI-Renki sisältää lukuisia mahdollisuuksia. Nopeimmin voi hyödyntää vikaantumisennustetta. 

–  Kun asunto-osakeyhtiöissä tai muissa kiinteistöissä tehdään tulevan vuoden budjettia, se perustuu usein arvailuun. Kun pohjana voidaan käyttää tuhansien vastaavien kiinteistöjen korjaustietoja, pystytään antamaan oikeaa tietoa päätöksenteon pohjaksi, Röytiö kertoo.

Dataa hiilijalanjäljestä

Energiatehokkuusvaatimukset ovat korostuneet paitsi asuinrakennuksissa myös julkisissa kiinteistöissä, kuten kauppakeskuksissa, sairaaloissa ja hotelleissa. 

–  Dataa tutkimalla saadaan tietoa myös rakennuksen hiilijalanjäljestä. Voimme esimerkiksi verrata vastaavissa rakennuksissa eri lämmitysmuotojen vaikutusta, veden ja sähkön kulutusta sekä ottaa kantaa energiatehokkuuteen peruskorjausten yhteydessä, Röytiö luettelee. 

Jatkossa tekoälyn luomia mahdollisuuksia on tarkoitus hyödyntää myös kiinteistöjen arvonmuutosten ennakoinnissa. 

–  Asuntojen arvon kehityksestä on olemassa paljon tietoa. Kun tilastot yhdistetään huolto- ja remonttitietoihin, on mahdollisuus ennakoida, millä tavalla remontit vaikuttavat asunnon arvoon. Tiedetään esimerkiksi, että lämmitysmuodon muuttaminen sähköstä maalämpöön vaikuttaa kiinteistön arvoon eri tavalla kuin vaikka  keittiökaappien uusiminen. Tästäkin on jatkossa mahdollista saada luotettavaa tietoa, Mattila kuvaa. 

 

You Might Also Like