Interview-Serie Teil 2
Vom Hype zur Halle:
KI im Gebäude-Praxistest
Ein Gespräch mit Prof. Dr.-Ing. Tobias Frauenrath über reale Anwendungen, den Digitalen Zwilling und die Ausbildung der Zukunft.
Redaktion: Willkommen zurück, Herr Professor Frauenrath. Im ersten Teil haben wir die Begriffe geklärt – vom starren Regelsystem bis zum neuronalen Netz. Heute wollen wir konkret werden: Was davon ist in unseren Gebäuden bereits angekommen?
Die Realität: Wo KI heute schon arbeitet
Prof. Frauenrath:
Wir müssen differenzieren. In der Energieoptimierung sind wir am weitesten. Hier kommen Verfahren wie das Reinforcement Learning zum Einsatz, um Heizkurven adaptiv anzupassen, ohne dass ein Mensch jeden Parameter nachjustieren muss.
Ein zweites großes Feld ist die Predictive Maintenance. Hier nutzen wir überwachtes Lernen (Supervised Learning), oft basierend auf Random Forest Algorithmen. Das System lernt aus historischen Ausfalldaten einer Lüftungsanlage, welche Vibrationsmuster einem Lagerschaden vorausgehen, und warnt uns, bevor die Anlage steht.
Frage der Redaktion:
„Und wo ist der Nutzen am größten? Lohnt sich der Aufwand?“
Prof. Frauenrath:
Absolut. Der Nutzen ist messbar. Wir sehen Energieeinsparungen von 15 bis 25 Prozent allein durch intelligentere Regelung, ohne die Hardware zu tauschen. Im administrativen Bereich, etwa bei der Rechnungsverarbeitung oder der Flächennutzungsanalyse, liegt der Gewinn eher in der Prozessgeschwindigkeit und Transparenz.
Verbreitung von KI-Anwendungen
Quelle: Faktenbasis 2025Nutzen-Check
BIM & Der Digitale Zwilling: Das Fundament
Redaktion: „Ohne Daten keine KI. Welche Rolle spielen BIM (Building Information Modeling) und Digitale Zwillinge?“
Prof. Frauenrath: Sie sind unverzichtbar. Stellen Sie sich BIM als das statische Gedächtnis des Gebäudes vor – Geometrie, Materialien, TGA-Komponenten. Der Digitale Zwilling haucht diesem Modell Leben ein, indem er Echtzeitdaten hinzufügt.
Eine KI zur Anomalieerkennung ist blind, wenn sie nicht weiß, ob ein Temperaturanstieg an einem defekten Ventil liegt oder daran, dass das Fenster laut BIM-Modell nach Süden zeigt und die Sonne scheint. BIM liefert den Kontext, der Zwilling die Daten, die KI die Analyse.
Der Daten-Kreislauf
Der Faktor Mensch: Lehre & Ausbildung
Redaktion:
„Sie bilden an der FH Aachen die nächste Generation aus. Müssen Ingenieure jetzt Informatik studieren, um KI im Gebäude zu beherrschen?“
Prof. Frauenrath:
Nein, aber das Profil wandelt sich. Wir brauchen keine reinen Programmierer, sondern „Domain Experts“ mit Datenkompetenz.
Es nützt nichts, wenn jemand ein neuronales Netz programmieren kann, aber nicht versteht, wie Thermodynamik in einem Raum funktioniert. In der Lehre am ISBE integrieren wir KI als Werkzeug. Studierende lernen, wie man KI-Modelle mit solidem Ingenieurwissen prüft. Wir nennen das oft „Plausibilitätskompetenz“. Wenn die KI vorschlägt, die Heizung im Sommer voll aufzudrehen, muss der Mensch wissen, dass das falsch ist – egal wie ’smart‘ der Algorithmus scheint.
Kernkompetenzen der Zukunft
- 1 Verständnis technischer Gebäudeausrüstung (TGA)
- 2 Datenmanagement & BIM-Strukturen
- 3 Bewertung von KI-Prognosen (Critical Thinking)
Ausblick: So geht es weiter
Diese Serie beleuchtet das Thema ganzheitlich. Nachdem wir heute den Status Quo geklärt haben, blicken wir in den nächsten Ausgaben in die Zukunft und auf den Menschen.
Forschung & „Starke“ KI
In welchen Feldern muss mittelfristig geforscht werden? Wie kommen wir von Insellösungen zu echten, starken KI-Konzepten für das Smart Building Engineering?
Der Menschliche Faktor
Wie hält die Ausbildung Schritt mit rasanten KI-Zyklen? Wie bewahren junge Praktiker das notwendige Hardware-Wissen, um im Zweifelsfall die Maschine zu überstimmen?