Fastigheterna styr sig själva
När andra fortfarande pratar om artificiell intelligens (AI) och fastighetsstyrning, ja, då håller Sisab i Stockholm på att rulla ut ett självlärande system. Redan i höst ska 350 000 kvadratmeter börja styras av algoritmer. På sikt kan alla Sisabs 3 000 byggnader ha en digital tvilling. I den räknar datorn fram oändligt många kombinationer för styrning, med utgångspunkt från de mätvärden som har levererats in. Resultatet ska bli en optimal styrning.
Niklas Dalgrip är chef på Driftavdelningen hos Sisab, ett kommunalt bolag som äger och förvaltar merparten av Stockholms förskolor, grundskolor och gymnasieskolor. Det senaste året har för hans del handlat väldigt mycket om den nya satsningen. Under snart ett år har tre piloter varit igång – Hammarbyskolan, Lugnets skola och förskolan Molntappen i Skarpnäck. En fullskalig försöksdrift som alltså visat sig fungera alldeles utmärkt. Under intervjun undviker Niklas Dalgrip ord som AI och digital tvilling. Han talar hellre om intelligent dataanalys och virtuell byggnad. Kanske har han tröttnat på ”seminarietugget” eller så tycker han att begreppen leder tankarna fel mot science fiction och undergångsberättelser som Terminator.
– Det handlar om driftoptimering – att säkerställa den komfort som ska finnas på skolorna till lägsta energikostnad. Det är ett komplicerat område. Det kommer in mycket som inte har med energin i sig att göra, som flödestaxor, tariffer, minuspriser och tredjepartsparametrar. Där har vi nytta av den intelligenta dataanalysen, säger han. Sisab har redan tidigare kommit långt med digitaliserad drift av sitt fastighetsbestånd. Ventilationsaggregaten och värmesystemen är förstås uppkopplade. I dag finns 14 000 temperaturgivare, 565 närvaro- och fuktsensorer samt 157 lux-sensorer. De flesta är trådlösa. Ytterligare sensorer installeras allt eftersom.
– Vi valde tidigt att skapa en infrastruktur, där vi har i stort sett alla våra fastigheter uppkopplade via fiber. Vi har tre egna serverhallar. För oss är informationssäkerhet jätteviktigt och vi har därför valt att äga vår egen struktur och inte lägga något i ”molnet”, säger Niklas Dalgrip.
Det digitala nätverket och den gemensamma driftcentralen, som redan finns, har haft full koll på värme, ventilation, säkerhetssystem och hissar. Bara det har sänkt energianvändningen med 30 procent, vilket motsvarar 40 miljoner i årskostnad. – Redan för sju, åtta år sedan, innan varken vi eller någon annan pratade på allvar om AI, började vi bygga upp en struktur. Den är gemensam för alla fastigheter och med en enhetlig terminologi, så att allting har en given benämning i systemet. Den här strukturen gör att det har varit förhållandevis lätt för oss att införa AI-styrning, säger Mats Carlqvist, driftsamordnare på Sisab. Mats Carlqvist är projektansvarig för Sisabs egen AI-plattform, Solida, som utvecklats i samarbete med representanter från partnerna Schneider Electric och Myrspoven AB. Det senare är ett Stockholmsbaserat företag som utvecklat program för autonom styrning av fastigheter.
– Just att vi redan hade byggt upp en tydlig struktur gjorde att vi kunde komma igång snabbt med styrning via AI. Det är A och O att ha struktur och standard i systemet, tipsar Mats Carlqvist till andra fastighetsbolag som funderar på att införa AI-styrning.
Hans chef, Niklas Dalgrip, tillägger att Sisab också tidigt övergav att styra byggnaderna på utomhustemperatur och väderleksprognoser, vilket tidigare var allenarådande i fastighetsvärlden. – Vi har länge styrt utifrån behov och rådande inomhusklimat. Vi jobbar också mycket med utveckling av nya typer av sensorer som ska passa i vårt system, tillsammans med olika bolag. Till exempel har vi tagit fram en statussensor, som kan ge status på olika anläggningar. Vi jobbar med en TVOC-sensor – en detektor för att säkerställa en god inomhusmiljö – där börjar vi närma oss en lösning med andra fastighetsbolag, säger Niklas Dalgrip. – Genom kombinationen trådlös teknik och insamlande av data till låg kostnad kan man dra rätt slutsatser.
I fortsättningen är det alltså ingen person som drar slutsatserna utifrån vad som visas på skärmarna i Sisabs gemensamma driftcentral. Istället är det ett autonomt datorprogram som ska leta upp och lära sig alla mönster som uppstår i varje byggnads drift. I december har Solida körts i ett år och ska då tillåtas att fatta beslut utifrån sina egna inställningar. – Vi ställer in minimum och maximum för varje sensor. Sedan ska systemet klara av att hitta de bästa inställningarna inom dessa ramar, utifrån kända mönster och tillfälliga händelser, säger Mats Carlqvist.
– Ta till exempel en måndag morgon, när 800 elever stormar in på skolan. Inställningen på temperaturen är 20 grader, men den kommer förstås att stiga när alla aktiviteter går igång. AI-systemet klarar av att göra en prognos för den typen av kända händelser och förbereda veckostarten genom att sänka temperaturen lagom mycket. Självklart korrigerar systemet även för förändringar i mätdata, som uppstått på grund av oförutsedda händelser. Nya inställningar testas först i den aktuella skolans digitala tvilling. Utifrån inmatade uppgifter, historiska mätdata och ett ständigt flöde av nya mätdata, skapar datorerna i Sisabs serverhallar en virtuell kopia av byggnaden. AI-systemet tar hänsyn till varje ny förändring och gör blixtsnabbt omberäkningar för att hitta de optimala inställningarna i fastighetens installationer. Var femtonde minut lägger Solida upp sina nya beräkningar.
I framtiden kommer AI på egen hand att trimma systemen till bästa klimat till lägsta energikostnad. Möjligheten finns också att lägga in andra paramet rar som gör det möjligt att prognostisera fastighetsdriften. Väderutsikterna kan vara en.
– Vi tror också att Solida i framtiden kan tala om för personalen om vad som håller på att bli en avvikelse eller ett fel i fastigheten, och vilka personer de behöver kontakta för att antingen få något utbytt eller reparerat, berättar Mats Carlqvist. För Sisabs drifttekniker är tillvaron lite annorlunda. Utrustade med ”plattor” och smartphones driftas alla anläggningar med data från systemet och driftcentralen. De får inte ändra något på börvärdena, utan att kommunicera med driftcentralen. Allt handlar om struktur och kontroll.
– Systemen blir bara mer och mer avancerade. Förr kunde teknikerna bara trycka på en strömbrytare för att starta en pump. Nu måste de fråga och det kanske kan upplevas som skrämmande för dem som arbetat länge, konstaterar Mikael Olsson, driftledare för vvs.
– Men det är åt det här hållet man måste gå i utvecklingen och den är väldigt intressant. Mikael Olsson sitter dagarna i ända vid skärmarna för att ha koll på att allt fungerar. Vid behov fördelar han arbetet till driftteknikerna samt skickar ut styrtekniker om man måste göra något på plats.
– I driftcentralen gör vi alla ändringar av börvärden och dokumenterar allt som händer. Vi jobbar mycket med energianvändningen och måste ha koll på alla ändringar för att se vad som orsakar en uppgång, säger han.
– Det nya med algoritmerna som styr AI är att de kan övervaka bättre än vad vi gör.
Precis som skolorna är driftcentralen befolkad bara på kontorstid. Men systemen lämnas inte åt sitt öde för det.
– Vi har olika typer av larm. A-larm som är viktiga för fastigheten, till exempel expansionskärl, kökskyla och frysar, går direkt till jourentreprenörer. B-larm kan vänta tills vi har eget folk på plats, förklarar Mikael Olsson. Men vad händer om något går snett inne i den virtuella världen? Om AI börjar fatta helt stolliga beslut?
– Det finns faktiskt en stoppknapp. Vi kan nollställa Solida och låta fastigheterna gå tillbaka till ursprungliga inställningar i duc:ar och plc:er. Man kan ju inte bygga in sig i en situation där AI tar över, säger Mats Carlqvist.
Under 2020 kommer allt fler av Sisabs fastigheter att kopplas upp till systemet. Om några år kommer alla 1,8 miljoner kvadratmeter att kunna styras av artificiell intelligens.
Text: Maria Åslund
