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Butlrs neue Wärmesensorprodukte zielen auf Belegungsmanagement und Sanitäranlagen ab

Butlr, ein MIT-Spinoff, führt zwei neue Wärmesensorprodukte ein, die Gebäudebetreibern helfen, Kosten zu senken und die Anonymität zu wahren.

KI-generiertButlrs neue Wärmesensorprodukte zielen auf Belegungsmanagement und Sanitäranlagen ab – KI-generiertes Symbolbild
Butlrs neue Wärmesensorprodukte zielen auf Belegungsmanagement und Sanitäranlagen ab. Symbolbild – mit künstlicher Intelligenz (KI) erzeugt. Das Bild zeigt keine real existierende Immobilie, Person oder Situation und ist kein dokumentarisches Foto. Kennzeichnung gemäß Art. 50 Abs. 4 der EU-Verordnung über künstliche Intelligenz (KI-VO/AI Act). Mehr zur KI-Transparenz.

Das Unternehmen Butlr, spezialisiert auf physische künstliche Intelligenz, hat zwei neue Produkte für Gebäudebetreiber auf den Markt gebracht: „Ask Butlr“ und das „Smart Cleaning“-Modul. Als Ausgründung des Massachusetts Institute of Technology (MIT) kombiniert Butlr Wärmesensortechnologie mit maschinellem Lernen, um menschliches Verhalten abzuleiten, ohne Kameras oder andere Methoden zu verwenden, welche die Anonymität gefährden könnten.

„Ask Butlr“, ein KI-Analysetool, ermöglicht es Gebäudebetreibern, Fragen zu Belegung und Nutzung zu stellen und datengestützte Erkenntnisse zu erhalten. Dieses neueste Produkt des in Burlingham, Kalifornien, ansässigen Unternehmens nutzt anonymisierte Wärmesensordaten, die mit KI integriert werden, um Einblicke in die Gebäudebbelegung, Verweildauer, Fußgängerfrequenz und den Energieverbrauch in der bebauten Umgebung zu liefern.

Das System unterstützt zudem die strategische Flächenplanung, den Betrieb und Kapitalanlagen in Immobilien mit granularen, anonym gesammelten Daten, die auf menschlichem Verhalten basieren. Dadurch kann die Plattform für physische KI und räumliche Intelligenz aktuelle und zukünftige Gebäudeanforderungen adressieren. Honghao Deng, CEO und Mitbegründer von Butlr, erklärte, man habe „Ask Butlr“ entwickelt als Reaktion auf den wachsenden Bedarf der Kunden an präzisen Erstdaten und Einblicken in Gebäude, ohne die Privatsphäre und Anonymität der Nutzer zu beeinträchtigen.

Er ergänzte, dieses neue Angebot analysiere und präsentiere Informationen schnell in einem leicht verständlichen Format, das Facility Managern, Entscheidungsträgern am Arbeitsplatz und CRE-Experten ermögliche, Räume zu optimieren und gleichzeitig eine höhere Kapitalrendite für ihre Gebäude zu erzielen. Das „Smart Cleaning“-Modul, ebenfalls Teil von Butlrs Plattform für räumliche Intelligenz, nutzt detaillierte, anonymisierte Nutzungsdaten, um die Reinigungskosten für Sanitäranlagen zu senken.

Effizienz durch präzise Datenerfassung

Butlrs wand- oder deckenmontierte Wärmesensoren werden außerhalb von Sanitäranlagen platziert, um die Besucherfrequenz und Belegungsdaten zu erfassen. Das „Smart Cleaning“-Modul bietet ein tieferes Einblicklevel basierend auf der Anzahl der Türöffnungen der Sanitärräume. Innerhalb der Sanitäranlagen ermöglicht ein optionales Touch-Modul dem Personal, die Durchführung der Reinigung zu bestätigen. Die Daten fließen direkt in das Butlr-Dashboard und bilden ein geschlossenes System, das Gebäudeteams auf die Bereiche lenkt, wo ihr Einsatz am notwendigsten ist.

Eine kürzlich von Butlr in Auftrag gegebene Umfrage von Wakefield Research ergab, dass 24 Prozent der ungenutzten Büroflächen weiterhin beheizt und gekühlt werden, während 66 Prozent der Gebäudemanager alle Bereiche mit der gleichen Häufigkeit reinigen, da sie sich auf feste Wartungspläne verlassen. Butlr behauptet, dass sein Modul für die Wartung und Reinigung von Sanitäranlagen jährlich 1.400 $ pro Sanitäranlage einsparen kann.

Deng hob hervor, die Wartung von Sanitäranlagen sei aufgrund von Datenschutzbedenken stets eine Herausforderung gewesen. Infolgedessen reinige das Facility-Personal Bereiche, die es nicht benötigten, und übersehe versehentlich jene, die es täten. Die „Smart Cleaning“-Technologie löse diese Herausforderung, da Butlr den Entscheidungsträgern exakt aufzeige, wie der Raum genutzt werde, sodass sie annahmebasierte Entscheidungen durch verifizierte Daten für sofortige und messbare Kosteneinsparungen ersetzen könnten.

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