By & Havn reducerede det årlige driftsbudget med 5% med bedre timing af vedligehold

By & Havn har forvandlet vedligeholdelsesplaner fra statiske dokumenter til et aktivt, operationelt værktøj. Med proprty.ai og den tætte integration til Dalux FM har teamet fået AI-baserede tilstandsvurderinger, sikkerhedsscorer og et samlet datagrundlag for hele ejendomsdriften.

Udfordring: Mangel på overblik, standard og kapacitet

Med en stor og kompleks portefølje var det svært for By & Havn at få et samlet, validt datagrundlag. Vurderinger blev ofte baseret på erfaring og fornemmelse, og mange vedligeholdelsesopgaver opstod først, når skaden var sket.

“Vi havde mange data og var godt i gang med digitaliseringen, men vi manglede det sidste for at komme helt i mål. Det ville kræve store ressourcer, hvis vi selv skulle løfte det,” fortæller Steen Pii Johannesen, teamleder for ejendomsdrift hos By & Havn.

Som nyuddannet bygningskonstruktør stod Ali Hasnain Kiyani, ejendomsinspektør, med samme udfordring:

“Jeg havde ikke de rigtige værktøjer til at udføre tilstandsvurderingerne. proprty.ai gav mig en standard og et udgangspunkt for, hvad jeg skulle kigge efter.”

Løsning: AI-tilstand, sikkerhedsscore og Dalux-integration

Med proprty.ai får By & Havn AI-genererede tilstandsvurderinger, restlevetider og sikkerhedsscorer for alle ejendomme og bygningsdele. Systemet samler billeder, noter og registreringer ét sted og sender vedligeholdelsesplaner direkte ind i Dalux FM gennem en tæt integration baseret på CCS-koder.

“Integrationen mellem proprty.ai og Dalux betyder, at vi nu kan arbejde i ét samlet system. Data flyder automatisk, og vi kan se både historiske og fremtidige opgaver på hver bygningsdel,” siger Steen Pii Johannesen.

AI’en hjælper også med at prioritere indsatserne: bygninger med lav sikkerhedsscore behandles først, mens stabile bygninger kan planlægges senere.

Resultater: Hurtigere overblik og beslutninger på et sikkert grundlag

Effekten har været markant. By & Havn har vurderet 500.000 m² på cirka seks uger, langt hurtigere end tidligere manuelle processer, og 90% af de AI-genererede forudsigelser anvendes direkte i budgetlægningen. I det første år har bedre timing af vedligeholdsinvesteringer været med til at reducere det årlige opex-budget med 5%. En reduktion på 10% i de samlede vedligeholdsomkostninger og 10% i uplanlagt vedligehold svarer til en værdi på 300 millioner kroner over 10 år.

"Vi bruger nu data til at begrunde vores budgetter i stedet for mavefornemmelser. Det har gjort processen både hurtigere og mere robust," siger Steen Pii Johannesen.

"Med proprty.ai er det lykkedes os at reducere vores årlige opex-budget med 5%," fortsætter Steen Pii Johannesen. "En reduktion på 10% i de samlede vedligeholdsomkostninger og 10% i uplanlagt vedligehold skaber en værdi på 300 millioner kroner over 10 år."

"AI'en hjælper os med at prioritere, hvad der kræver opmærksomhed nu, og hvad der kan vente. Det giver os et klart, datadrevet overblik," tilføjer Ali Hasnain Kiyani.

Fremadrettet: Planlagt vedligehold som standard

By & Havn fortsætter med at udbygge samarbejdet og bruge proprty.ai som aktivt styringsværktøj i driften. Målet er, at vedligeholdelsesplanerne ikke længere blot skal være dokumenter, men dynamiske planer, der hele tiden opdateres i takt med nye data.

“Vi arbejder nu med vedligeholdelsesplaner – ikke bare har dem. Det er blevet et strategisk værktøj, som bruges aktivt i driften,” siger Steen Pii Johannesen.

Videointerviews: Se By & Havn fortælle om samarbejdet med proprty.ai

🎥 Ali Hasnain Kiyani, Ejendomsinspektør, By & Havn – “AI gør vores tilstandsvurderinger hurtigere og mere præcise”
‍

🎥 Steen Pii Johannesen, Teamleder for ejendomsdrift, By & Havn – “Dalux-integration styrker vedligeholdet”‍

🎥 Steen Pii Johannesen, Teamleder for ejendomsdrift, By & Havn – “Data styrer vedligehold, ikke mavefornemmelser”