Samarbejdet mellem kunstig og menneskelig intelligens sparer både tid, ressourcer og energi
Over 20% af vores CO2-udledning stammer fra driften af vores bygninger.
Vi har derfor også et stort ansvar for at effektivisere vores forbrug af energi i bygninger.
Flere undersøgelser peger desuden på et energibesparelsespotentiale på mellem 10-30 pct. på en bygningsportefølje – alene ved at få det eksisterende udstyr til at fungere ordentligt.
Men hvorfor gør vi ikke noget ved det? Det har jeg tænkt meget over. For det burde jo egentlig være lige til, når der er fuld plade på alle bæredygtige parametre, og mulighederne er lige foran næsen på os.
Senest har KL udgivet en caseanalyse, hvor et kommunalt energiledelsesprojekt i Hørsholm Kommune har en tilbagebetalingstid på ét år – alt inklusive!. Læg dertil en CO2e-besparelse på 190 tons om året.
Det er der ikke mange andre bæredygtige investeringer, der kan hamle op med!
Én af udfordringerne er, at det ikke er særligt synligt, hvilken effekt det har, at man arbejder seriøst og vedvarende med energiledelse.
Det er generelt noget mere sexet at vise et nyt belysningsanlæg frem for ændring af driftstider for ventilationsanlæg – også selvom ventilationscasen måske er 50-100 gange bedre.
Heldigvis er der kommet digitale værktøjer, der automatisk kan hjælpe med at synliggøre de ellers usynlige effekter.
Figur 1: Simple driftsjusteringer bliver pludselig synlige - her verificeret via den internationale protokol IPMVP. Foto: Ento
Stop med at lave avancerede manuelle analyser af simple projekter
En anden del af svaret på førnævnte spørgsmål tror jeg er, at vi bruger vores tid forkert, fordi vi ikke tidligere har haft adgang til de rigtige analyseværktøjer.
Vi har desværre alt for meget fokus på at lave manuelle analyser af energiforbruget i vores bygninger i et håb om, at vi nu (endnu) engang har den store forkromede handlingsplan for, hvor vi skal foretage investeringer for at nedbringe energi- og CO2-forbruget.
Et strategisk fokus på at anvende data aktivt og intelligent i driftsorganisationens arbejde med en mere bæredygtig bygningsdrift er typisk ikke indeholdt i planen.
Jeg har desværre set rigtig mange eksempler på, at de gode intentioner er stoppet, efter man har brugt meget tid på at få indhentet data, få gennemført en komplet energiscreening/-mærkning af hele bygningsporteføljen samt lavet nogle halvavancerede beregninger af relative simple projekter.
Den tid kunne i stedet være gået med at lave reelle, grønne handlinger ude på ejendommene.
Energieffektivitet skal skaleres i et helt andet tempo
For at nå vores nationale klimamål, er vi nødt til at energieffektivisere vores samlede bygningsmasse på en helt anden måde, end tilfældet er det i dag.
Vi har simpelthen ikke de menneskelige og økonomiske ressourcer til at fortsætte på den gammeldags manuelle måde.
Vi skal i langt højere grad kigge på, hvordan vi kan automatisere arbejdet med datahjemtagning og -analyser.
Det vil frigive tid til driftspersonalet, der så vil have mulighed for at fokusere indsatsen i de bygninger, som de automatiske analyser udpeger.
Tidligere har det været nødvendigt at opsætte særskilt måleudstyr for at etablere automatisk dataoptagning.
Det er det heldigvis ikke længere. Rigtig mange forsyningsværker har åbnet op for at dele forbrugsdata med deres kunder. Det er rigtig godt for den grønne omstilling!
Når man samtidig betragter den eksponentielle udvikling af teknologier som kunstig intelligens, så giver det os mulighed for at anvende vores tid meget mere effektivt end tilfældet er i dag.
Det giver store miljømæssige og økonomiske besparelser med meget korte tilbagebetalingstider (typisk 1-2 år).
Ledelsesopbakning er afgørende for en succesfuld forandring og forankring
Når vi skal anvende nye, digitale teknologier, skal vi også ændre måden vi gør tingene på.
Det kræver både mod og en vedvarende indsats at forandre måden, man tænker energioptimering og energieffektivisering på.
Derfor er det også afgørende for succes, at der er opbakning fra ledelsesniveauet til at arbejde struktureret og systematisk med at nedbringe energiforbruget.
Jeg oplever heldigvis, at man generelt er lydhør for at anvende data i stor udstrækning i arbejdet med energioptimering.
Udfordringen opstår, når arbejdet skal operationaliseres og tiden skal prioriteres – altså her hvor den reelle værdi skabes.
En anbefaling vil være at have fokus på at starte med simple processer (fx en årlig, tilbagevendende ledelsesevaluering samt simple indeklima-/energipolitikker), der kan forfines og udbygges over tid.
Det er min erfaring, at selv små succeshistorier kan få snebolden til rulle hurtigt i de fleste organisationer.
Figur 2: Små succeshistorier får den glade snebold til at rulle. Foto: Midjourney.
Tre anbefalinger for at ændre tilgang til energioptimering:
- Afprøv forskellige løsninger til at automatisere analyse- og dataarbejdet
- Gennemfør målrettede besigtigelser og afprøv analysernes rigtighed i praksis
- Lav simple, målrettede justeringer, der kan skabe succeshistorier i din organisation
Relaterede artikler