Markedsvækst og investeringer
Det samlede marked for smarte bygninger
I 2023 blev det globale marked for smarte bygninger vurderet til cirka 108 milliarder USD. Prognoser peger på en gennemsnitlig årlig vækstrate (CAGR) på omkring 28,5 % fra 2024 til 2030, med en forventet markedsværdi på næsten 570 milliarder USD ved udgangen af årtiet.
AI-specifikt segment
Ifølge AI Research Lab hos Skale Egenkapital forventes det AI-drevne segment inden for smarte bygninger at opleve markant vækst. Ét studie anslår, at markedet for AI i smarte bygninger vil vokse fra cirka 2,2 milliarder USD i 2021 til omkring 7,8 milliarder USD i 2026 – svarende til en CAGR i den øvre ende af 20 %-intervallet.
En relateret undersøgelse fra International Facility Management Association (IFMA) viser, at omkring 40 % af facility managers allerede har integreret en form for AI i deres drift – f.eks. til prædiktiv vedligeholdelse eller adaptiv energistyring. Næsten 60 % planlægger at tage teknologien i brug inden for de næste tre år.
Effekt på driftsoptimering
Energibesparelser
Bygninger med AI-baserede energistyringssystemer har rapporteret energibesparelser på mellem 10–30 % sammenlignet med traditionelle systemer. AI-algoritmer, som løbende justerer HVAC og belysning baseret på tilstedeværelse og vejrforhold, har ifølge studier fra bl.a. det amerikanske energiministerium reduceret det samlede energiforbrug med gennemsnitligt 15 %.
Prædiktiv vedligeholdelse
AI-værktøjer til prædiktiv vedligeholdelse kan identificere fejl i udstyr, før de fører til nedbrud. Denne metode kan reducere vedligeholdelsesomkostninger med op til 25 % sammenlignet med traditionel reaktiv vedligeholdelse.
Komfort og ressourceoptimering
AI-systemer, der overvåger realtidsdata fra fx bevægelsessensorer og miljømålinger, kan optimere indeklimaet – hvilket kan øge brugertilfredsheden med op til 20 %. Derudover bidrager AI-løsninger, der integrerer vedvarende energikilder og smart grid-teknologier, til en samlet bæredygtighedsforbedring på 15–25 % i visse tilfælde.
Traditionelle (ikke-AI) bygningsstyringssystemer
Nuværende markedsandel
Historisk har 70–80 % af eksisterende bygningsstyringssystemer været baseret på faste regler og ikke-adaptive sensornetværk. Disse systemer arbejder typisk ud fra faste tidsplaner eller forudindstillede parametre og kræver manuel justering ved ændringer i brug eller omgivelser.
Sammenlignende ydeevne
Sammenlignet med AI-baserede løsninger viser traditionelle systemer lavere effektivitet både energimæssigt og operationelt.
Andre anvendelser i bygninger: AI vs. ikke-AI
AI-drevne applikationer:
- Sikkerhed og overvågning: Avanceret videoanalyse og trusselsdetektion.
- Miljøovervågning: Analyse af luftkvalitet og støjniveauer.
- Indeklima og luftkvalitet: AI tilpasser ventilation efter realtidsdata, hvilket kan forbedre indeklimaet med op til 20 % sammenlignet med statiske systemer.
- Pladsudnyttelse og tilstedeværelse: Intelligent styring af mødelokaler og arbejdsstationer.
Konventionelle tilgange (uden AI):
- Grundlæggende IoT- og sensornetværk.
- Regelbaseret automatisering uden læringsmekanismer.
Afrunding
Tallene og tendenserne viser en klar udvikling i bygningsstyring:
- AI-integration bliver en drivkraft for energibesparelser, komfort og operationel effektivitet.
- Overgangen fra ikke-AI-systemer viser potentialet for at modernisere eksisterende bygningsmasse.
- Mangfoldige anvendelsesområder gør AI attraktivt for alt fra ejendomsselskaber til facility management og energileverandører.
Frem mod 2030 vil samspillet mellem AI og IoT fortsætte med at transformere bygningsdrift – mod mere intelligente, bæredygtige og brugercentrerede miljøer.
Ansvarsfraskrivelse: Ovenstående tal er baseret på offentliggjort forskning, markedsanalyser og brancheundersøgelser. Dataene afspejler den viden, der var tilgængelig på det tidspunkt, hvor AI Research Lab hos Skale Egenkapital indsamlede og analyserede dem.
