Hvordan vil kunstig intelligens (KI) påvirke FDV?

Ved å integrere KI i FDV-prosesser, så vil forvaltning, drift og vedlikehold kunne gjøres mer proaktivt, effektivt og nøyaktig.

KI vil ha betydelig innvirkning på FDV (forvaltning, drift og vedlikehold) for bygg i drift, og kan gjøre prosessene både mer effektive og nøyaktige. KI vil ikke bare redusere manuell arbeidsmengde, men også bidra til bedre oversikt, risikohåndtering og langsiktig planlegging. Dette gir FDV-ansvarlige mer tid til å fokusere på strategiske oppgaver og forbedrer kvaliteten på vedlikeholdsarbeidet. Samtidig gir KI en ekstra trygghet for at dokumentasjon og rutiner alltid er i samsvar med gjeldende standarder og regler.

Her er noen måter KI kan påvirke FDV på:

1. Automatisering av rutineoppgaver

KI vil gjøre det mulig å automatisere mange tidkrevende oppgaver som i dag utføres manuelt. Eksempler kan være:

• Opprettelse av sjekklister og rutiner: Basert på eksisterende FDV-dokumentasjon vil KI foreslå relevante sjekklister og rutiner for daglig vedlikehold, drift eller sikkerhetstiltak.
• Varsling om kommende vedlikehold: KI kan analysere tidligere vedlikeholdsdata og identifisere når det er tid for neste inspeksjon eller vedlikehold av bygningsdeler, anlegg, maskiner og utstyr. Dette hjelper med å unngå uforutsette driftsstopp.

2. Bedre dokumentasjonshåndtering

KI kan forbedre måten vi behandler, organiserer og søker i FDV-dokumentasjon på. Eksempler kan være:

• Automatisk klassifisering: Med KI kan du få dokumentasjonen automatisk klassifisert etter NS 3451 eller andre standarder som Bygg21. Dette gir en bedre oversikt og sikrer at dokumentene er riktig plassert og lett tilgjengelige.
• OCR og søk i bilder: KI-basert OCR-teknologi gjør bilder og skannede dokumenter søkbare. Det betyr at du kan finne informasjon raskt, selv om den bare finnes i et bilde eller en PDF, noe som er ekstremt nyttig for gamle FDV-dokumenter.

3. Forbedret beslutningsstøtte

KI kan hjelpe FDV-ansvarlige med å ta bedre og mer informerte beslutninger. Eksempler kan være:

• Analyserer og oppsummerer data: Ved å bruke KI til å analysere store mengder FDV-data, kan systemet identifisere mønstre, gi deg varsler om potensielle feil og til og med foreslå forbedringer i vedlikeholdsstrategiene dine.
• Mangler i dokumentasjon: KI vil kunne identifisere mangler eller feil i dokumentasjonen basert på standarder som NS 3456, slik at du kan rette opp i dette før det blir et problem.

4. Redusert risiko og økt sikkerhet

Med KI kan risikovurderinger bli mer presise, noe som kan bidra til å redusere operasjonelle feil og ulykker. Eksempler kan være:

• Proaktivt vedlikehold: KI kan analysere maskindata og sensorer for å forutsi feil eller slitasje på utstyr før det skjer. Dette gir mulighet for å utføre vedlikehold før det oppstår alvorlige problemer, og dermed redusere nedetid og øke sikkerheten.
• Sikkerhetsvarsler: Basert på data fra drift og vedlikehold kan KI utstede varsler om sikkerhetsbrudd eller farepotensiale i sanntid. Kan også avdekke om manglene har ført til brudd på gjeldende lover og forskrifter.

5. Effektivisering av prosjekter

I byggeprosjekter, som renovering eller tilbygg, kan KI spille en viktig rolle i å forbedre arbeidsflyt og prosjektstyring. Eksempler kan være:

• Neste steg-analyse: Ved å bruke Bygg21 sin fasenorm, kan KI identifisere hva som er neste steg i prosjektet, slik at det blir enklere å holde oversikten og sikre at ingenting blir glemt.
• Tidsplanlegging og ressursbruk: KI kan analysere ressurser, tidsplaner og leveranser for å finne de mest effektive måtene å bruke både tid og penger på i prosjekter.

6. Forbedret versjonskontroll og sporing

KI kan hjelpe med å holde oversikt over ulike versjoner av FDV-dokumenter og sikre at den mest oppdaterte informasjonen alltid er tilgjengelig. Dette reduserer risikoen for feil bruk av utdaterte dokumenter.

Kunstig intelligens i LAFT

Hvordan LAFT vil integrere kunstig intelligens, og hvordan kundene kan dra nytte av dette, vil vi fortelle mer om i neste bloggartikkel.

LAFT-dagene 2024

Få mer kunnskap om temaet på årets LAFT-dager den 21.-22. november.