Henkilölaskentateknologioiden vertailu

Miten kiinteistöjen käyttöastetta voidaan mitata – menetelmien vertailu

Ymmärrys siitä, miten rakennuksia todella käytetään, on keskeistä tilatehokkuuden, energiansäästön ja käyttäjäkokemuksen kehittämisessä. Tarkka käyttöastetieto auttaa tekemään parempia päätöksiä toimitilojen, koulujen ja julkisten rakennusten suunnittelussa ja käytössä.

Alla vertaillaan yleisimpiä menetelmiä käyttöasteen mittaamiseen – niiden vahvuuksia ja rajoituksia.

1. Kulunvalvonta ja digitaaliset avaimet

Monissa kiinteistöissä kulunvalvontajärjestelmät tallentavat sisäänkäynnit ja poistumiset.

Plussat:

• Hyödynnettävissä olemassa olevasta datasta

• Helppo integroida muihin järjestelmiin

• Soveltuu pitkän aikavälin trendiseurantaan

Miinukset:

• Mittaa sisäänkäynnit, ei todellista oleskeluaikaa

• Ei huomioi avoimia tiloja

• GDPR-vaatimukset huomioitava

2. Manuaalinen laskenta ja havainnointi

Tilojen käyttöä voidaan selvittää myös perinteisesti kävelemällä rakennuksessa ja laskemalla käyttäjät.

Plussat:

• Ei vaadi teknologiaa

• Antaa myös laadullista tietoa

• Hyvä lyhytaikaisiin selvityksiin

Miinukset:

• Työläs ja altis virheille

• Antaa vain hetkellisen kuvan

• Ei sovellu jatkuvaan seurantaan

3. IoT- ja läsnäolosensorit

Liike-, infrapuna- tai paineanturit havaitsevat ihmisten läsnäolon automaattisesti.

Plussat:

• Jatkuva ja automaattinen mittaus

• Soveltuu monentyyppisiin tiloihin

• Voidaan integroida kiinteistönhallintajärjestelmiin

Miinukset:

• Anturityypistä riippuva tarkkuus

• Asennus- ja ylläpitokustannukset

• Ei tunnista ihmisiä ympäristöstä tai liikesuuntaa

---

4. Wi-Fi / MAC-osoitteiden seuranta

Langattomat verkot voivat tunnistaa alueella olevat mobiililaitteet niiden MAC-osoitteiden perusteella.

Plussat:

• Hyödyntää olemassa olevaa Wi-Fi-infraa

• Ei vaadi lisälaitteita

Miinukset:

• Epätarkka ja riippuvainen laitteiden asetuksista

• MAC-osoitteiden satunnaistus heikentää luotettavuutta

• GDPR-rajoitukset estävät yksilöiden tunnistamisen

---

5. Konenäkö

Supersightin reunalaskentaan perustuva AI-teknologia muuttaa kierrätetyt älypuhelimet älykkäiksi laskentalaitteiksi, jotka toteuttaa tekoälylaskennan paikallisesti ilman henkilötietojen käsittelyä.

Plussat:

• Yli 99 % tarkkuus todellisissa olosuhteissa

• 100 % tietosuoja – henkilötietoja ei tallenneta

• Ympäristöystävällinen: kierrätetyt laitteet ja optimoitu AI

• Helppo asentaa ja päivittää etänä

Miinukset:

• Vaatii kalibroinnin tilakohtaisesti

• Edellyttää verkkoyhteyden(Wi-Fi tai mobiilidata) raportointiin

---

6. Menetelmien yhdistäminen

Parhaan tuloksen saa usein yhdistämällä useita datalähteitä:

• Kulunvalvonta + AI-laskenta → todellinen käyttöaste

• Wi-Fi + laskenta → tilatiheys ja käyttäytymismallit

• Manuaalinen auditointi → laadullinen kalibrointi

---

Yhteenveto

Oikea menetelmä riippuu tavoitteista. Keskeistä on luotettava, jatkuva ja tietosuojan mukainen data.

Supersight auttaa organisaatioita mittaamaan tilojen käyttöä tarkasti ja kestävästi – tekoälyllä, joka toimii reunalaskentana ja kunnioittaa yksityisyyttä.