Seame standardeid uuenduslike lahendustega nutikamate ja kestlikumate hoonete ehitamisel. Ülemiste Citys elluviidud pilootprojektis kasutatakse KONE liftide andmeid küttesüsteemide, ventilatsiooni ja kliimaseadmete (HVAC) energiatarbimise optimeerimiseks. Tulemuseks on kuni 36% väiksem energiakulu ja heitkogused.

Termostaadi reguleerimine ja sobiva sisetemperatuuri hoidmine võib olla keeruline ülesanne. Ärihoonetel on sisekliima juhtimine eriti suur väljakutse. KONE, Mainor Ülemiste ja R8 Technologies lõid nutika lahenduse: liftiandmeid kasutatakse kütte- ja jahutussüsteemide optimeerimiseks, et tõsta sisekliima mugavust ning samal ajal parandada hoone energiatõhusust.

Lähtepunkt: KONE seadmed ja süsteem KONE 24/7 Connect koguvad juba praegu andmeid liftide tõrgeteta töö tagamiseks. Näiteks saadetakse andmeid ennetava hoolduse jaoks ning selle kohta, kuidas inimesed hoones eri kellaaegadel liiguvad. See võimaldab lifte paremini paigutada, lühendades ooteaegu ja vähendades tühisõite.

„Oleme varem KONEga koostööd teinud, kasutades andmeid inimeste liikumise optimeerimiseks, kuid nüüd hakkasime mõtlema, mida liftiandmetega veel teha saaks. Kas neid saaks kasutada muul viisil energiatõhususe parandamiseks?“ ütleb Mainor Ülemiste tehnoloogiajuht Rene Klesment.

Test City kui tulevikulahenduste testkeskkond

Mainor Ülemiste on Baltikumi suurima ärilinnaku Ülemiste City arendaja. Nad on loonud spetsiaalse testkeskkonna ehk Test City, kus nutikaid lahendusi saab katsetada reaalsetes oludes.

Projektis kasutati kaheksa-aastast hoonet, millel on kolmteist korrust ja kuus lifti. Kliimasüsteemid tarbivad kuni 70% hoone energiast, mistõttu nende energiatõhusus on heitkoguste vähendamise seisukohalt väga oluline. Eesmärk oli luua spetsiaalsed algoritmid, mis kasutaksid liftide andureid ruumide täituvuse määramiseks. Näiteks, kui suurem hulk inimesi koosolekut pidama viiendale korrusele, saaksid kliimasüsteemid reguleerida iga korruse temperatuure vastavalt sellele.

„Meie eesmärk oli suurendada energiatõhusust, säilitades samal ajal üürnike mugavuse,“ ütleb Klesment. „See oli meie jaoks väärtuslik projekt, mis tõi erinevad ettevõtted kokku ühise eesmärgi nimel – luua nutikam, andmepõhine hoone.“

Tehisaru-lahendus integreerituna liftiandmetega

Liftide andmeid saab kasutada hoone energiatarbe ja halduse tõhusamaks korraldamiseks, parandades seeläbi kasutajakogemust. Koostöö tulemusena töötati välja uuenduslik lahendus, mis parandas Ülemiste City kliimasüsteemide tõhusust.

„ Me kasutame üldisi kasutajate käitumise prognoose, hallates samal ajal ka olulisi kõrvalekaldeid,“ selgitab R8 Technologiesi tegevjuht Siim Täkker. „Süsteem võib õppida, et näiteks reedel lahkub 90% inimestest kontorist kell 17, aga kuidas on lood puhkepäevadel, kui keegi tööle ei tule? Või kui ühel korrusel toimub õhtul suur kontoripidu? Me peame ka selliseid ebatavalisi sündmusi automaatselt haldama

R8 Technologies on kasvav tehnoloogiaettevõte, kelle arendatud inimkeskne tehisaru R8 Jenny optimeerib kliimasüsteeme, suheldes otse hoone automaatikaga. Lahendus reguleerib kütte-, jahutus- ja ventilatsioonisüsteeme ennetavalt, et tagada soovitud sisekliima võimalikult väikese energiakuluga.

„Meie tarkvara integreerub hoone teiste digitaalsüsteemidega, seega tegime KONEga meeleldi koostööd, et kasutada andmeallikana lifte. KONE pakkus täpselt seda, mida vajasime,“ jätkab Täkker. „Lisaseadmeid ega kaameraid polnud tarvis – liftid toimisid ideaalselt olemasoleva andmekanalina. See oli suurepärane viis maksimeerida olemasoleva taristu kasutust.“

Ideaalse sisekliima loomine

Projekti tulemused olid muljetavaldavad – energiatarbimine vähenes kuni 36% võrreldes optimeerimata hoonega. Tegu oli märkimisväärse säästuga: kuni 50 000 eurot aastas ja 140 tonni vähem CO₂ heidet. Täkkeri sõnul on sama suur sääst võimalik ka hoonetes, kus on juba varasemalt kasutatud energiatõhusaid lahendusi.

„See on suurepärane näide sellest, mida saab saavutada koostöös,“ ütleb KONE strateegiliste partnerlussuhete juht Tero Hottinen. „Tõime liftide andmed justkui šahtist välja, ühendasime need tarkade algoritmidega ning kasutasime seda KONE ‘salajast koostisosa’, et optimeerida kliimasüsteemide tööd.“

„Tulevikus saame samu andmeid kasutada ka näiteks hooldustööde või koristuse planeerimiseks, et vähendada häiringuid hoone kasutajatele. KONE osaleb juba projektis, kus restoranid kasutavad andmeanalüüsi sööjate arvu prognoosimiseks ja toidujäätmete vähendamiseks. Liftide andmeid saab rakendada ka laiemalt kestlikkuse ja kasutajakogemuse parandamiseks.“

Ka Ülemiste City projekt lõi hoone kasutajatele parema igapäevase kogemuse. „Kõik kinnisvarahaldurid teavad, et kui üürnikul on probleem – olgu liiga palav või külm –, siis ta annab sellest teada,“ ütleb Klesment. „Aga me pole saanud mitte ühtegi kaebust. Kõik on rahul.“

Kolmepoolne koostöö tõestas, et liftiandmeid saab nutikalt rakendada mitte ainult liftide töö ja hoolduse optimeerimiseks, vaid ka hoone sisekliima juhtimiseks. Tulemus: väiksemad kulud, väiksemad heitkogused ja parem kogemus kõigile.