IT-technische Aspekte

Machine Learning (ML) ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, das es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit dafür programmiert zu sein. Deep Learning (DL) ist eine spezialisierte Form des ML, die künstliche neuronale Netze mit mehreren Schichten verwendet, um komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen.

• Programmiersprachen und Bibliotheken: Python ist weit verbreitet für ML und DL, mit Bibliotheken wie TensorFlow, Keras und PyTorch, die die Entwicklung und Implementierung von Modellen erleichtern.

• Cloud-basierte ML-Plattformen: Dienste wie Google Cloud ML Engine oder Amazon SageMaker bieten skalierbare Lösungen für das Training und die Bereitstellung von ML-Modellen.

• Datenqualität und -menge: Erfolgreiches ML und DL erfordern große Mengen an qualitativ hochwertigen Daten. Unvollständige oder fehlerhafte Daten können die Modelle beeinträchtigen.

• Erklärbarkeit der Modelle: Besonders bei DL sind die Entscheidungswege oft nicht transparent, was zu Problemen bei der Nachvollziehbarkeit und Akzeptanz führen kann.

• Rechenleistung: Das Training komplexer DL-Modelle erfordert erhebliche Rechenressourcen, was zu hohen Kosten führen kann.

• Anomalieerkennung: ML-Algorithmen können genutzt werden, um ungewöhnliche Muster oder Abweichungen im Betriebsverhalten von Anlagen zu identifizieren. Dies ist besonders nützlich für die frühzeitige Erkennung von Fehlern oder Sicherheitsrisiken.

• Vorhersagemodelle: Durch die Analyse historischer Daten können ML-Modelle zukünftige Ereignisse wie Energieverbrauchsspitzen, Wartungsbedarf oder Nutzungsänderungen prognostizieren.

• Optimierung von Ressourcen:DL kann komplexe Zusammenhänge zwischen verschiedenen Variablen erkennen und so zur Optimierung von Heizungs-, Lüftungs- und Klimasystemen beitragen, indem es die effizienteste Nutzung von Ressourcen ermittelt.

• Datenvorverarbeitung: Sorgfältige Bereinigung und Normalisierung der Daten verbessern die Modellleistung.

• Feature Engineering: Auswahl und Transformation relevanter Merkmale, um die Effizienz der Modelle zu erhöhen.

• Modellvalidierung: Verwendung von Techniken wie Kreuzvalidierung, um die Generalisierungsfähigkeit der Modelle sicherzustellen.

• Fallstudie – Energieverbrauchsprognose in Bürogebäuden: Ein Unternehmen implementierte ML-Modelle, um den täglichen Energieverbrauch in ihren Bürogebäuden vorherzusagen. Durch die Berücksichtigung von Variablen wie Wetterdaten, Belegungsraten und historischen Verbrauchsdaten konnte das Unternehmen den Energieverbrauch um 15% reduzieren, indem es die Betriebszeiten der Systeme optimierte.

• AutoML: Automatisierung des ML-Prozesses, um die Notwendigkeit von spezialisierten Data Scientists zu reduzieren.

• Edge ML: Durchführung von ML-Berechnungen direkt auf Geräten vor Ort, um Latenzzeiten zu minimieren und Datenschutz zu verbessern.

Cloud Computing bezeichnet die Bereitstellung von IT-Infrastrukturen, Plattformen und Software über das Internet. Unternehmen können dadurch flexibel auf Ressourcen zugreifen, ohne eigene Hardware oder Software verwalten zu müssen. Edge Computing hingegen verlagert die Datenverarbeitung näher an den Ort der Datenerzeugung, um Latenzzeiten zu reduzieren und Bandbreiten zu schonen.

• Datenverarbeitung und -speicherung: Im FM fallen enorme Datenmengen an, beispielsweise aus Sensoren, Gebäudemanagementsystemen und Nutzerinteraktionen. Cloud Computing bietet die Skalierbarkeit und Flexibilität, um diese Daten effizient zu speichern und zu verarbeiten. Unternehmen können bedarfsgerecht Rechenleistung und Speicherplatz nutzen, ohne in eigene Hardware investieren zu müssen.

• KI-Services aus der Cloud: Viele Anbieter stellen KI-Funktionen über Cloud-Dienste bereit. Dies ermöglicht den Einsatz von fortschrittlichen Algorithmen für Mustererkennung, Vorhersagen und Entscheidungsunterstützung, ohne dass Unternehmen eigene KI-Infrastruktur aufbauen müssen.

• Edge Computing für Echtzeitanwendungen: In Bereichen, in denen schnelle Reaktionszeiten entscheidend sind, wie bei Sicherheitsanwendungen oder der Steuerung von Gebäudesystemen, ist Edge Computing von Vorteil. Durch die Verarbeitung der Daten direkt vor Ort werden Latenzzeiten minimiert und die Abhängigkeit von einer stabilen Internetverbindung reduziert.

• Skalierbarkeit: Unternehmen können IT-Ressourcen je nach Bedarf erhöhen oder reduzieren, was besonders bei schwankenden Datenvolumina und Nutzerzahlen hilfreich ist.

• Kosteneffizienz: Durch das nutzungsbasierte Abrechnungsmodell der Cloud entfallen hohe Anfangsinvestitionen in Hardware. Betriebskosten können besser kontrolliert werden.

• Flexibilität und Agilität: Neue Dienste und Anwendungen können schnell bereitgestellt und aktualisiert werden, was die Innovationsfähigkeit erhöht.

• Datensicherheit und Compliance: Renommierte Cloud-Anbieter investieren erheblich in Sicherheitsmaßnahmen und bieten Compliance-Zertifizierungen, die den aktuellen Standards entsprechen.

• Datenschutz und Datenhoheit: Bei der Nutzung von Cloud-Diensten müssen Unternehmen sicherstellen, dass personenbezogene Daten gemäß DSGVO geschützt sind. Dies beinhaltet die Wahl von Anbietern, die Daten innerhalb der EU speichern und verarbeiten.

• Abhängigkeit von Anbietern: Ein Vendor-Lock-in kann die Flexibilität einschränken. Strategien zur Multi-Cloud-Nutzung oder Open-Source-Lösungen können diesem Risiko entgegenwirken.

• Netzwerkabhängigkeit: Cloud-Dienste erfordern eine stabile und leistungsfähige Internetverbindung. Ausfälle oder Engpässe können den Betrieb beeinträchtigen.

• Hybridlösungen implementieren: Die Kombination von Cloud und Edge Computing ermöglicht es, die Vorteile beider Ansätze zu nutzen. Kritische Anwendungen können lokal betrieben werden, während weniger zeitkritische Prozesse in die Cloud ausgelagert werden.

• Sicherheitskonzepte integrieren: Von Anfang an sollten Sicherheits- und Datenschutzmaßnahmen in die Cloud-Strategie eingebunden werden. Dies umfasst Verschlüsselung, Zugriffsrechte und regelmäßige Sicherheitsüberprüfungen.

• Anbieter sorgfältig auswählen: Kriterien wie Datenstandort, Compliance, Sicherheit und Service-Level-Agreements (SLAs) sollten bei der Auswahl eines Cloud-Anbieters berücksichtigt werden.

• Fallstudie: Ein großes Facility-Management-Unternehmen in Deutschland hat eine hybride Cloud-Architektur implementiert, um die Daten aus Tausenden von Sensoren in seinen verwalteten Gebäuden zu verarbeiten. Echtzeitdaten zur Raumbelegung und Energieverbrauch werden lokal verarbeitet, um sofortige Entscheidungen zu ermöglichen. Langfristige Analysen und Mustererkennungen werden in der Cloud durchgeführt, was zu erheblichen Energieeinsparungen und einer optimierten Raumnutzung geführt hat.

• Edge AI: Die Integration von KI-Fähigkeiten direkt in Edge-Geräten wird an Bedeutung gewinnen. Dies ermöglicht fortschrittliche Analysen und Entscheidungen direkt am Ort der Datenerzeugung.

• 5G-Technologie: Mit dem Ausbau von 5G-Netzen wird die Verbindung zwischen Edge und Cloud noch leistungsfähiger, was neue Anwendungen im FM ermöglicht.

• Serverless Computing: Dieser Ansatz ermöglicht es, Anwendungen zu entwickeln und zu betreiben, ohne sich um die zugrunde liegende Infrastruktur kümmern zu müssen. Dies kann die Entwicklung und Skalierung von FM-Anwendungen weiter vereinfachen.

Mit der zunehmenden Digitalisierung und Vernetzung von Gebäudesystemen steigt das Risiko von Cyberangriffen. Sicherheitslücken können nicht nur zu Datenverlust führen, sondern auch die physische Sicherheit von Gebäuden und deren Nutzern beeinträchtigen.

• Vielfältige Angriffsvektoren: IoT-Geräte, Sensoren und vernetzte Systeme bieten potenzielle Einfallstore für Hacker. Oftmals sind diese Geräte nicht ausreichend gesichert oder werden nicht regelmäßig aktualisiert.

• Komplexität der Systeme: Die Integration verschiedener Technologien und Systeme erschwert das Sicherheitsmanagement. Unterschiedliche Protokolle und Standards können zu Inkonsistenzen führen.

• Menschlicher Faktor: Mitarbeiter können unbeabsichtigt Sicherheitsrisiken verursachen, etwa durch Phishing-Angriffe oder unsichere Passwortpraktiken.

• Ganzheitliche Sicherheitsstrategie: Entwicklung eines umfassenden Sicherheitskonzepts, das technische, organisatorische und menschliche Aspekte berücksichtigt.

• Netzwerksegmentierung: Trennung kritischer Systeme von weniger sensiblen Bereichen, um die Ausbreitung von Angriffen zu verhindern.

• Regelmäßige Updates und Patches: Sicherstellung, dass alle Systeme und Geräte auf dem neuesten Stand sind, um bekannte Sicherheitslücken zu schließen.

• Zugriffskontrollen: Implementierung von starken Authentifizierungsmechanismen und Berechtigungsmanagement, um den Zugriff auf sensible Daten und Systeme zu kontrollieren.

• Sicherheitsüberwachung: Einsatz von Intrusion Detection Systems (IDS) und kontinuierliches Monitoring, um verdächtige Aktivitäten frühzeitig zu erkennen.

• Relevanz für das FM: Die DSGVO stellt strenge Anforderungen an den Umgang mit personenbezogenen Daten. Im FM betrifft dies beispielsweise Videoüberwachung, Zugangskontrollsysteme oder die Erfassung von Nutzerdaten in Smart Buildings.

• Rechte der Betroffenen: Unternehmen müssen sicherstellen, dass Betroffene ihre Rechte wahrnehmen können, einschließlich Auskunft, Berichtigung, Löschung und Widerspruch.

• Datenschutz-Folgenabschätzung (DPIA): Bei der Einführung neuer Technologien, die ein hohes Risiko für die Privatsphäre darstellen, ist eine DPIA durchzuführen.

• Privacy by Design: Datenschutz wird von Anfang an in die Entwicklung von Systemen und Prozessen integriert.

• Datenminimierung: Erhebung und Verarbeitung nur der Daten, die für den jeweiligen Zweck unbedingt erforderlich sind.

• Anonymisierung und Pseudonymisierung: Reduzierung des Personenbezugs von Daten, um das Risiko für Betroffene zu minimieren.

• Transparenz und Information: Klare Kommunikation mit den Nutzern über die Verarbeitung ihrer Daten und die Zwecke dieser Verarbeitung.

• Fallstudie:Ein deutsches Unternehmen hat bei der Einführung eines neuen Zugangskontrollsystems die Anforderungen der DSGVO von Anfang an berücksichtigt. Durch den Einsatz von Pseudonymisierung und strikte Zugriffsrechte konnte das Unternehmen die Sicherheit erhöhen und gleichzeitig den Datenschutz gewährleisten. Eine Datenschutz-Folgenabschätzung identifizierte potenzielle Risiken, die durch technische und organisatorische Maßnahmen adressiert wurden.

• Künstliche Intelligenz in der Cybersecurity:KI kann eingesetzt werden, um Anomalien zu erkennen und proaktiv auf Bedrohungen zu reagieren.

• Regulatorische Entwicklungen:Mit der zunehmenden Verbreitung von KI und IoT im FM ist mit weiteren gesetzlichen Anforderungen und Standards zu rechnen.

• Awareness und Schulung: Die Sensibilisierung der Mitarbeiter für Sicherheits- und Datenschutzthemen bleibt ein zentraler Erfolgsfaktor.