This report explores the industrialization of artificial intelligence (AI) within the real estate sector to enhance operational optimization, energy efficiency, and business opportunities. The focus is on the use of standardized ontologies such as BrickSchema and RealEstateCore, and graph databases to facilitate effective AI integration.

The methodology involves a systematic literature review and qualitative interviews with key industry stakeholders. A specific case study of AI implementation in HVAC systems in school buildings in Stockholm is included to demonstrate practical applications and results.

Findings indicate that AI can significantly improve building operations through optimized energy use and enhanced fault detection. The study highlights the importance of standardized ontologies and graph databases for achieving efficient and scalable AI implementation in the real estate sector. Additionally, the transition to cloud-based solutions is emphasized for greater flexibility and scalability. The conclusion is that AI holds substantial potential to revolutionize property management by increasing energy efficiency, reducing costs, and enhancing user experience. Standardized ontologies and graph databases are crucial for successful AI deployment. However, achieving full potential requires increased openness and collaboration among sector stakeholders, as well as careful management of security and privacy concerns as more cloud-based solutions are adopted.

Denna rapport undersöker industrialiseringen av artificiell intelligens (AI) inom fastighetssektorn för att förbättra driftoptimering, energieffektivitet och affärsmöjligheter. Fokus ligger på användningen av standardiserade ontologier som BrickSchema och RealEstateCore samt grafdatabaser för att möjliggöra en effektiv AI-integration. 

Metoden innefattar en systematisk litteraturstudie och kvalitativa intervjuer med nyckelpersoner inom fastighetssektorn. En specifik fallstudie av AI-implementering i VVS-system i skolbyggnader i Stockholm används för att illustrera praktiska tillämpningar och resultat.

Resultaten visar att AI kan avsevärt förbättra byggnadsdriften genom optimerad energianvändning och förbättrad felupptäckt. Studien understryker vikten av standardiserade ontologier och grafdatabaser för att uppnå en effektiv och skalbar AI-implementation inom fastighetssektorn. Vidare framhävs att övergången till molnbaserade lösningar kan erbjuda större flexibilitet och skalbarhet. Slutsatsen är att AI har stor potential att revolutionera fastighetsförvaltningen genom att öka energieffektiviteten, minska kostnaderna och förbättra användarupplevelsen. Standardiserade ontologier och grafdatabaser är avgörande för en framgångsrik AI-implementation. För att uppnå full potential krävs dock en ökad öppenhet och samarbete mellan olika aktörer inom sektorn, samt att säkerhets- och integritetsaspekter hanteras noggrant i takt med att fler molnbaserade lösningar införs.