Vertaa kiinteistöportfoliosi kulutusta koko Suomen dataan

Kattava vertailu napin painalluksella

Granlund Manager tuo käyttöösi tekoälyyn pohjautuvan työkalun, jolla voit verrata kiinteistöportfoliosi energiankulutusta kansallisella tasolla. Tähän saakka vastaavan analyysin tekeminen on ollut sangen työlästä. Datapohjaa ei ole voinut sanoa kovinkaan laajaksi, koska vertailtavia kohteita on yleensä ollut käytössä hyvin rajallinen määrä.

Jos olet kiinteistönomistaja, jolla on toimistorakennusten portfolio ja haluat verrata sitä muihin vastaaviin, on kattavan vertailun tekeminen ollut tähän asti todella työlästä.

Nyt energiatehokkuuden portfoliotason vertailu tapahtuu erittäin kattavan benchmark-datan pohjalta Granlund Managerissa napin painalluksella.

Rakennustyyppien energiadataa vertailtavassa muodossa

Granlund Manager AI-energia-benchmarkin avulla saat käyttöösi laadukasta dataa vertailukelpoisessa muodossa. Näet nopeasti, miten hyvin kiinteistökantasi pärjää vertailussa muihin vastaaviin kiinteistöihin.

Vertailudatana toimii kymmenien tuhansien rakennusten energiankulutustiedot Granlund Managerissa. Kaikki kulutustiedot on kokonaan anonymisoitu, eikä AI-energia-benchmark paljasta yksittäisten kohteiden tai asiakkaiden tietoja.

Rakennustyyppejä on Tilastokeskuksen virallisen luokituksen pohjalta yli 30. Listalla ovat mm. koulut, toimistot, liikerakennukset ja hoitoalan rakennukset.

Vertailutyökalu huomioi myös sääolot eri puolilla maata; lämmitystarve on isompi ja lämmityskausi pidempi Rovaniemellä kuin Hangossa. Näin eri puolilla maata olevaa kiinteistökantaa voi aidosti verrata keskenään.

AI-energia-benchmarkin tuottama graafi näyttää selkeästi kohteet, joiden energiankulutus poikkeaa verrokeistaan.

Avuksi kiinteistöjohtamiseen

AI-energia-benchmarkin tuottama graafi näyttää selkeästi kohteet, joiden energiankulutus poikkeaa verrokeistaan. Tällaiset kohteet kaipaavat toimenpiteitä energiatehokkuuden parantamiseksi.  

Vertailu mahdollistaa helpon tiedolla johtamisen ja auttaa kohdentamaan resursseja oikeisiin asioihin. Kun data on selkeässä muodossa, on tulevia muutoksia ja korjaustarpeita helppo perustella.

Datan pohjalta on myös helppo määrittää, mihin tasoon pitäisi pyrkiä, jos halutaan saavuttaa esimerkiksi valtakunnallinen keskivertotilanne.