I HEISEN: De nye heisene på Ullevål Stadion sier i fra i god tid før de trenger service, og sørger dermed for at antallet driftsstopp minimeres.

Ullevål Stadion investerer i kunstig intelligens for å spare tid og kostnader

Ventilasjon, rengjøring og vakthold styres allerede av kunstig intelligens på flere av næringseiendommene til Malling & Co. Nå investerer de i kunstig intelligente heiser på Ullevål Stadion, som forvaltes av Malling.

Publisert Sist oppdatert

Målet er å redusere bekymringer, nedetid og tid brukt på service og reparasjoner. Da Malling & Co skulle oppgradere heisene på Ullevål Stadion stod tre kjerneelementer i fokus: at løsningen var gjennomprøvd og gjennomtenkt, inneholdt innovativ teknologi og representerte et godt design.

Eieren av Ullevål Stadion, Oslo Pensjonsforsikring, er opptatt av innovasjon og grønn teknologi. Valget falt på KONE og leverandørens intelligente 24/7 Connected Services-løsning. Tjenesten leverer døgnkontinuerlig overvåkning og service, samt et analyseverktøy som samler og analyserer data i nåtid. Slik forutser løsningen problemer før de oppstår, og skreddersyr vedlikehold for hver enkelt heis.

Med dette vil gårdeier redusere heisenes nedetid betraktelig, ettersom heisene vil si ifra i god tid før de trenger service.

Økende driftskostnader tvang frem nytenkningUllevål Stadion ble bygget i 1991 og næringsdelen (Ullevål ANS) av eiendommen forvaltes i dag av Malling & Co og Amfi Drift. Næringseiendommen er på totalt 57 776 kvadratmeter. Meet Ullevaal, Stamina, Thon Hotel Ullevaal og en rekke butikker (Amfi Ullevaal) er blant leietakerne.

Malling & Co har allerede god erfaring med å bruke kunstig intelligens for å gjøre tjenester behovsstyrt (for eksempel rengjøring og vakthold), nå står heisene for tur. De eksisterende heisene ble installert i 1991. Som følge av stadig økte kostnader på service og vedlikehold, vurderte Malling & Co det som nødvendig å bytte ut heisene.

– God eiendomsforvaltning er summen av en million små detaljer. Dersom man velger en solid og tilpasset heisløsning vil dette gi avkastning gjennom leietakertilfredsstillhet, økt betalingsvillighet og lavere felleskostnader. Det er helheten med godt design, fremtidsrettet teknologi og veldig god erfaring med KONE fra før av som gjør oss trygge på at valget vil gi god avkastning for alle parter, sier Robert Skramstad, driftssjef i Malling & Co.

– At KONE er tilkoblet selve IBM Watson er ganske gromt for oss teknofile, sier Skramstad.

– Forventningene er at vi i fremtiden skal ha et helt problemfritt heishold.

KONE leverer heiser, rulletrapper og automatiske dører samt løsninger for vedlikehold og modernisering. En av deres nye servicekonsepter, KONE 24/7 Connected Services, er IoT-basert og plattformen analyserer data i nåtid og kan på den måten forutse problemer før de oppstår. KONE har i samarbeid med IBM gjort heisene smartere, ved å koble heisene til skyen samler de inn store mengder data ved hjelp av sensorer. IoT-plattformen Watson overvåker, analyserer og viser data i nåtid. På denne måten kan KONE skreddersy det optimale vedlikeholdet for hver og en heis.

Sensorer i heisen samler informasjon døgnkontinuerlig og ved hjelp av IoT-teknikk kan behovene for vedlikehold og proaktive tiltak direkte identifiseres, og eventuelle problemer forhindres innen de oppstår. Om systemet oppdager at det er et behov for ekstra service, kontaktes en servicetekniker automatisk.

– Vår visjon er å forbedre flyten av mennesker i byene. På grunn av den økte urbaniseringen hvor flere og flere mennesker ønsker å bo i byene og bygningene blir høyere og høyere, blir heiser dermed viktigere. At man enkelt og raskt kan forflytte seg i og mellom ulike bygg ses i dag på som en selvfølge. Stillestående heiser kan derfor skape stor frustrasjon og store begrensninger. Dette er noe KONE tok i betraktning når vi utviklet den nye tjenesten 24/7 Connected Services – et servicekonsept som bygger på kunstig intelligens, sier Erik Johnson, ved KONE Norge.

Samarbeider med IBM om dataene i skyenDatainnsamlingen skjer via IoT-sensorer som måler ulike faktorer som kan påvirke heisen. Det kan være temperatur, fukt, uregelmessige stopp, vibrasjoner, hvordan dørene åpner og lukker seg etc. Når systemet oppdager behov for service på en heis, legges det umiddelbart inn i vedlikeholdsplanen, med informasjon om hva som er feil og hvordan det kan løses. På den måten forsikrer man at en tekniker kommer i god tid, og at antallet driftsstopp på den måten minimeres.

Når serviceteknikeren avslutter sin jobb sendes data tilbake til Watson, og forteller IoT-plattformen at den har funnet kilden til problemet med forslag til løsning. Ettersom infrastrukturen og datautviklingen vokser, kommer Watsons analyser til å bli enda mer korrekte og på den måten generere ny kunnskap om drift og vedlikehold.

Powered by Labrador CMS