IoT-DT pipelinen potentiaali kiinteistöjen arvonhallinnassa
Rodionova, Katja (2023)
2023
All rights reserved. This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2023112030127
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2023112030127
Tiivistelmä
Opinnäytetyössä esitettiin rakenneanturidataan perustuvan rikkaan tiedon hyödyntämisen potentiaalia rakennetussa ympäristössä. Työssä keskityttiin erityisesti EU:n Energiatehokkuusdirektiivin mukaisten energiakorjausten ja energiatehokkaiden ratkaisujen kuntoseurantaan ja -ennakointiin osana kiinteistöjen arvonhallintaa. Työn tavoite oli tarjota jatkokehittäjien käyttöön malliprosessi, jota seuraamalla voi jatkossa yhdistää rakennetun ympäristön monialaista teknistä (low-level) dataa digitaliseen kaksoseen (DT), edistämällä näin rakennetun ympäristön monialaisen kaksosen kypsyysasteen kehitystä.
Työ suoritettiin Design Science menetelmällä, jonka kohteena on IoT-DT pipeline. Pi-pelinen arkkitehtuuria käsiteltiin sosioteknisenä ilmiönä, huomioiden tiedonkäsittelyn eri tason vaikutteet. Pipeline ohjataan kohti monialaista arvonluontia soveltamalla Service-Dominant logic (SDL) periaatteita. Tiedon hyödyntämisen arvopotentiaalin arvioinnin tarpeisiin esitettiin Value of Information (VoI) menetelmää. Pipelinen soveltamisen kehitysohjauksen tarpeisiin toimitettiin lisäksi järjestelmällisen kuvauksen kehityksen eri vaiheisiin soveltuvista toimintamalleista.
Pipelinen tiedonkäsittelyn elementit, kuten IoT, koneoppimiseen tukeutuva anturidatan rikastuttaminen skenaariodatalla, ja DT-kytkennät, esitettiin "mock-up" tasolla käyttäen rakennusalan rakennusfysikaalisella WUFI-simulointityökalulla toimitettua dataa. Tä-män avulla esitettiin tiedonkeruun, analyysin, skenaariotyöskentelyn ja digitaalisen kaksosen fasilitoiman monialatyöskentelyn pipelinen "mock-up" prototyyppiä.
Esitetyt ratkaisut keskittyvät viranomais- ja tilaajaohjauksen taustoittamiseen, joiden avulla yksityiskohtaisemmat ratkaisut tulisi selventää iteratiivisesti käytännön tuotekehityksen myötä.
Työ suoritettiin Design Science menetelmällä, jonka kohteena on IoT-DT pipeline. Pi-pelinen arkkitehtuuria käsiteltiin sosioteknisenä ilmiönä, huomioiden tiedonkäsittelyn eri tason vaikutteet. Pipeline ohjataan kohti monialaista arvonluontia soveltamalla Service-Dominant logic (SDL) periaatteita. Tiedon hyödyntämisen arvopotentiaalin arvioinnin tarpeisiin esitettiin Value of Information (VoI) menetelmää. Pipelinen soveltamisen kehitysohjauksen tarpeisiin toimitettiin lisäksi järjestelmällisen kuvauksen kehityksen eri vaiheisiin soveltuvista toimintamalleista.
Pipelinen tiedonkäsittelyn elementit, kuten IoT, koneoppimiseen tukeutuva anturidatan rikastuttaminen skenaariodatalla, ja DT-kytkennät, esitettiin "mock-up" tasolla käyttäen rakennusalan rakennusfysikaalisella WUFI-simulointityökalulla toimitettua dataa. Tä-män avulla esitettiin tiedonkeruun, analyysin, skenaariotyöskentelyn ja digitaalisen kaksosen fasilitoiman monialatyöskentelyn pipelinen "mock-up" prototyyppiä.
Esitetyt ratkaisut keskittyvät viranomais- ja tilaajaohjauksen taustoittamiseen, joiden avulla yksityiskohtaisemmat ratkaisut tulisi selventää iteratiivisesti käytännön tuotekehityksen myötä.