Självlärande digital styrning av befintliga fastigheter – test och utvärdering

Bakgrunden för projektet är att fastigheter står för en betydande del av världens energikonsumtion, och den största potentialen för energieffektivisering finns i befintliga fastigheter. Projektet syftar till att utveckla och verifiera en självlärande AI-lösning för att optimera inomhusklimatet och effektanvändningen i realtid.

Lösningen som projektet erbjuder är Smart RoomHub, en enhet som optimerar inomhusklimatet i varje rum genom att anpassa befintliga system och samköra deras styrning. Detta möjliggör både energieffektivisering och förbättrad användning av lokalerna.

Primära målgruppen för denna lösning är fastighetsägare som förväntas dra nytta av lägre driftkostnader, minskad klimatpåverkan och bättre lokalutnyttjande. Samtidigt förbättras inomhusklimatet för de som använder lokalerna.

Projektet förväntas resultera i kvantifierad och verifierad energieffektivisering i driftade ytor, vilket leder till lägre energikostnader och en stabilare energiförsörjning. Dessutom förväntas en förbättring av inomhusklimatet, vilket kan bidra till ökad produktivitet och välbefinnande hos användarna.

Genomförandet av projektet är strukturerat i tre arbetspaket, inklusive tillverkning av testserie av produkterna, installation, optimering av befintliga styrningssystem och mätanalys. En multidisciplinär team med expertis inom elektronik, data science och programutveckling leder genomförandet. Tester med en prototyp pågår redan hos Vasakronan.

Projektet sträcker sig från juli 2024 till februari 2025 och omfattar produktion av prototyper, installation och optimering i pilotmiljöer, samt dataanalys och rapportering av resultat.