Propry.ai er en del af løsningen mod akut vedligehold

Det er alment kendt, at der er tre hovedårsager til, at akut vedligehold opstår. Uden præcise data er det svært at bestemme, hvilken type vedligehold der kræves for at bygningsdelen kan opretholde sin funktion, hvilket kan resultere i uventede og kostbare reparationer. En anden årsag er aktivitetsbaseret bygningssyn, hvor inspektioner fokuserer på at indsamle vedligeholdsaktiviteter på bygningsdele, som synligt trænger til det. Dette betyder, at man ofte overser eller ikke får opsamlet de nødvendige forebyggende aktiviteter, som sikrer lang levetid og forebygger problemer, der senere udvikler sig til større skader. Mangelfuldt vedligehold på ejendommen skaber et efterslæb, hvor nødvendige reparationer udskydes, og over tid kan føre til mere alvorlige problemer. Endelig kan ekstremt vejr hurtigt forværre bygningsdele og kræve akut vedligehold.

Problemer forbundet med akut vedligehold

Det er kendt i branchen, at akut vedligehold kan volde store udfordringer og er en af de største hindringer for at levere de forventede afkast på investeringsejendomme eller budgetter hos de offentlige ejendomsteams. Studier har vist, at man kan opnå hele fire gange mere værdi fra sine vedligeholdsinvesteringer for hver procent, man flytter fra akut til forebyggende vedligehold. Hvis man diskonterer denne værdi på en årlig vedligeholdelse på 200 millioner kroner og en akut vedligeholdsprocent på 30%, taler vi om hundredvis af millioner over 30 år – værdi, som ellers kunne være givet i afkast.

Byggeteknisk har akut vedligehold også konsekvenser, da det ofte har en konsekvens for de tilstødende bygningsdele, hvilket igen er med til at accelerere behovet for vedligehold på ejendommene. Nogle ejendomsteams anvender taktikken om at ’samle til bunke’. Men dårligt vedligeholdte ejendomme er det vanskeligere at hold en lav tomgang på ligesom store omfattende renoveringsprojekter har det med at jage lejerne ud af ejendommene. Tomgang er en anden stor faktor på afkast afledt af forkert vedligehold.

Branchen skal gøres grønnere og mere bæredygtigt og vedligehold spiller en stor rolle for at nå disse mål. Her drager vi opmærksomheden mod den indlejrede CO2 i bygningsdele, som ikke udnyttes fuldt ud, da akut vedligehold afkorter bygningsdelenes levetider. At få løst akut vedligehold er derfor ikke kun godt for cashflow, afkast, salgsværdi men i høj grad for lejere, miljøet og ansvaret for at sikre en sund bygningsmasse i Danmark.

Hvordan proprty.ai reducere akut vedligehold

proprty.ai tilbyder en avanceret løsning til at håndtere og forebygge akut vedligehold. Ved hjælp af AI leverer proprty.ai en præcis vurdering af tilstand og restlevetid for bygningsdele på alle ejendomme. Denne indsigt gør det muligt at forudsige, hvilke omkostninger der skal allokeres for at sikre fuld funktion og lang levetid, samt hvornår en bygningsdel ikke længere kan opretholde sin funktion. Dette giver mulighed for at træffe informerede beslutninger om vedligehold.

I proprty.ai er tilstandsvurderinger ikke længere et øjebliksbillede, da den kunstige intelligens ugentligt skaber nye forudsigelser. Dette sikrer, at ejendomsejere altid har et aktuelt billede af deres ejendommes tilstand, og at porteføljen konstant overvåges. Dette muliggør datadrevne beslutninger og forebyggende vedligehold, hvilket forlænger levetiden for bygningsdele og undgår følgeskader.

Modellen lærer fra den virkelige verden gennem de bygningssyn, der gennemføres i proprty.ai. Dermed lærer den fra sammenlignelige ejendomme og kan varsle og synliggøre nødvendige indsatser. Vi forventer, at proprty.ai på sigt vil kunne forudsige, hvornår bygningsdele fra en specifik indbygningsperiode begynder at skabe udfordringer for bygningsejeren og dermed varsle, så der kan udføres korrekt vedligehold, som funktion og lang levetid. Målet er at sikre sund økonomi, sund cashflow og sunde bygninger.

Vedligeholdsplanen spiller også en vigtig rolle, især hvor man ikke har en klar plan for, hvordan man vil vedligeholde alle bygningsdele på ejendommen. Her hjælper proprty.ai med at sikre, at der laves en plan for forebyggende vedligehold på alle bygningsdele, samt at der planlægges større renoveringer eller udskiftninger baseret på bygningsdelenes stand og restlevetid.

I planen kan man hele tiden følge, om man på bygningsdelsniveau planlægger med et efterslæb. Dette sker ud fra de forudsigelser, AI-modellerne har lavet om omkostninger og frekvens for vedligehold.

Kontakt os gerne for en demonstration af proprty.ai