AIT mAIntenance — AI-supported HVAC Maintenance & Energy Management (2021-2023)

Key findings (relevant zu WFK-2.1.5)

• Foerderprogramm "Stadt der Zukunft" (BMK / Klima- und Energiefonds via FFG-Schiene). Durchgefuehrt von AIT in Kooperation mit PKE Facility Management.
• Zwei-Ebenen-Ansatz: (1) System-Level Zeitreihen-Forecasting mit Neural Networks fuer Heiz-/Kuehl-Lastprognose; (2) Component-Level Fault-Detection-and-Diagnosis via ML/Modellierung.
• Begruendung: Betriebskosten machen bis zu 70 % der Lebenszyklus-Kosten aus — KI-gestuetzte Optimierung adressiert direkt diesen groessten Hebel.
• Ergebnis-Form: Mockup eines AI-gestuetzten Tools fuer Fault-Detection-and-Diagnosis, Validierung im FM-Kontrollraum-Prototyp.

Relevance

AT-Sekundaer-Tier-Anker (Pflicht-Wien/AT-Quelle). Belegt, dass AI-gestuetzte HVAC-Forschung in Oesterreich aktiv und mit Industrie-Praxis-Bezug stattfindet. Stuetzt D2/D3 fuer die Wien-spezifische Anwendbarkeit.

Verified-Status

grey-literature (Foerderprojekt-Eigendarstellung, kein Peer-Review). Lizenz: agency-free-use (AIT-Webseite). Refresh-Frequenz: statisch (Projekt abgeschlossen 2023). Cross-Check: Folgepublikationen via publications.ait.ac.at moeglich, hier nicht zitiert.