De AEC Hackathon op 7 en 9 september 2018 was een onderdeel van het City Living-evenement van Housing Fair Finland. De winnende hackteams presenteerden drie totaal verschillende oplossingen voor de hackathon-uitdagingen.
De hackathon vond plaats in een schoolgebouw uit 1878 dat de huidige eigenaar, Kojamo, aan het ontwikkelen is tot hotel. De drie hackathon-uitdagingen hadden betrekking op de thema's bouwen en stadsleven. De uitdagingen en hun sponsors waren: 1) Living as a Service door Lumo / Kojamo , 2) City as a Service door Housing Fair Finland , en 3) een open challenge door KIRA-digi .
https://youtu.be/iLrk5p3yn8k
Hier zijn samenvattingen van de inzendingen van de drie winnende teams en hun respectievelijke prijzen:
1e plaats: Team Blurring Boundaries / EUR 2500 + Lumo Weekend Get-away
Het team creëerde een concept genaamd Lumo Homel . Het combineert de vertrouwdheid van een huis met de flexibiliteit en het gemak van een hotel. Het concept is vooral gericht op de generatie onder de 30 jaar die doorgaans geen eigen woning bezit en open staat voor alternatieve woonvormen.
De basisdiensten van Homel omvatten een privékamer met nutsvoorzieningen, toegang tot gemeenschappelijke ruimtes en een wifi-verbinding. Premiumdiensten omvatten aanpassing van het appartement, roomservice met een wisselend dagmenu en ervaringen zoals rondleidingen en evenementen.
Er zijn vier Lumo Homel-abonnementen tegen redelijke prijzen: een dagkaart, een pakket van één maand, een pakket van één tot drie maanden, en een "thuis weg van huis" -optie voor een langer verblijf. Dit zorgt ervoor dat de bezettingsgraad van het hotel te allen tijde hoog blijft.
Het team presenteerde een klantreiskaart en een prototype van een mobiele app voor Lumo Homel. Op de app kun je bijvoorbeeld een kamer reserveren, eten bestellen en in contact komen met andere leden van de Lumo-community, dit laatste is een essentieel ingrediënt van het concept.
Naast de mobiele app demonstreerde het team een grotere touchscreen-app. Het toont een opengewerkte tekening van het BIM-model van het gebouw. Met de app kun je lege kamers lokaliseren, je eigen kamer zoeken, hulpdiensten zoeken en evenementen ontdekken die in het gebouw plaatsvinden. Eigenaren en gebouwbeheerders kunnen de gegevens van de sensoren van het gebouw en de acties van klanten gebruiken met een backstage-app.
Het team stelde voor om het concept op te schalen naar wijk- en stadsniveau. De diensten en evenementen in de omgeving zouden in dezelfde dienst kunnen worden geïntegreerd en via de app kunnen worden benaderd.
Neem contact op met Anna Boguslavsky voor meer informatie.
2e plaats: Team Huolto Tonttu / EUR 1500
Elk gebouw heeft min of meer grote problemen met verlichting, ventilatie, afvalverwerking, enzovoort. Elk van deze verhoogt de potentiële gezondheidsproblemen in het gebouw, daarom is het belangrijk om de oorzaken ervan te begrijpen.
Elke dag ontvangen gebouweigenaren en facility managers een aantal serviceverzoeken van gebouwgebruikers. Het FM-systeem van een grote huiseigenaar kan jaarlijks miljoenen vrije tekstlogboeken opslaan. Het team wilde weten welke problemen de meeste tijd kosten om op te lossen, welke het meest voorkomen, en informatie over de trendlijnen van de problemen. De antwoorden op deze vragen helpen een gebouweigenaar om operaties nauwkeurig te plannen en te budgetteren, problemen in te schatten en erop te anticiperen, en kritieke problemen wereldwijd aan te pakken. Voorspellend in plaats van reactief onderhoud helpt gebruikers tevreden te houden.
Serviceverzoeken laten zien dat mensen verschillende alternatieve uitdrukkingen gebruiken om hetzelfde probleem te beschrijven. Ze schrijven bijvoorbeeld: 'Een lamp is doorgebrand', 'een lamp is kapot' of 'er knippert een tl-lamp'. Omdat deze allemaal hetzelfde betekenen, zou een voorspellende analyse ze als dezelfde input moeten behandelen.
Mensen hebben moeite om inzichten te verkrijgen uit grote datasets in natuurlijke taal. Daarom gebruiken ze datamodellen om gebruikers te dwingen problemen op een gestandaardiseerde manier te beschrijven. Het team is tegen datamodellen omdat ze denken dat ze datasilo's creëren die interoperabiliteit belemmeren.
De oplossing van het team is Huolto Tonttu (een Finse naam die 'onderhoudskobold' betekent). Het is een AI-systeem dat serviceverzoeken in natuurlijke taal invoert en een semantische samenvatting ervan verwerkt.
Het team demonstreerde een gebruikersinterface die ze in het weekend hadden gemaakt met behulp van gegevens van Granlund Manager, software voor faciliteitenbeheer. De gebruikersinterface wordt in grafieken weergegeven met een samenvatting van de antwoorden op de vragen die essentieel zijn voor de eigenaar van het gebouw. Het toont ook een gedetailleerd overzicht van de reeks onderwerpen in elke term.
De analyse laat zien waar de problemen zich in het gebouw bevinden, bijvoorbeeld per verdieping of sectie, en de gemiddelde duur en tijdsafwijking om elk type probleem op te lossen. Een zoekfunctie maakt verdere analyse van de gegevens mogelijk. Een seizoensweergave onthult trending topics over meerdere jaren.
Het team benadrukte dat hun oplossing onafhankelijk is van datastandaarden, dat het gebruik maakt van open source-algoritmen en dat de data veilig is en eigendom is van de klanten.
Neem contact op met Vincent Kuo voor meer informatie.
3e plaats: Team MoldZilla / EUR 1000
De teamleden beschreven zichzelf als ingenieurs met superkrachten zodat ze MoldZilla kunnen verslaan, een schimmelmonster dat gebouwgebruikers lastigvalt.
Schimmel in gebouwen is een groot probleem omdat het een potentieel gevaar voor de gezondheid vormt. Het probleem begint al in de ontwerpfase. Zelfs met geavanceerde FEM-software kost het veel tijd om de mal-kwetsbaarheid van elke constructie te berekenen.
Het team wilde een manier vinden om structuren snel te controleren, en hun oplossing is datamining en kunstmatige intelligentie (AI). De AI-app kan met redelijk vertrouwen voorspellen of een gebouw potentieel kwetsbaar is voor schimmel of niet.
Het team bedacht een gebruikersinterface voor de app met behulp van een open source framework. De app maakt verbinding met backend-databronnen en laat met kleurcodes zien hoe veilig een bepaalde structuur is.
Makelaars en huizenkopers kunnen de app gebruiken om te controleren of een bestaande structuur veilig is voor het ontwikkelen van schimmel. Ingenieurs kunnen de bestaande FEM-softwareanalyses aanvullen met de voorspellingen van de app. Bedrijven en bouwinspecteurs kunnen een “BIM-scanner” gebruiken om ontwerpoplossingen te evalueren.
Neem contact op met Katja Rodionova voor meer informatie.
De video is ter beschikking gesteld door Housing Fair Finland en de foto's zijn ter beschikking gesteld door WDBE 2018 / RIL
Via: AEC