Nachhaltige Gebäudeautomation verbindet modernste Technik mit den Zielen der Energieeffizienz, CO₂-Reduktion, Kosteneinsparung und Verbesserung des Raumklimas. Um den Erfolg solcher Maßnahmen messbar zu machen, werden Key Performance Indicators (KPIs) eingesetzt – also Kennzahlen, die den Betrieb von Gebäuden quantifizierbar bewerten. Dieses Whitepaper stellt die zehn wichtigsten KPIs für nachhaltige Gebäudeautomation vor, erläutert deren Bedeutung und zeigt, wie sie gemessen und optimiert werden können. Dabei stützen wir uns auf bewährte Standards (u. a. ISO 50001 Energiemanagement, LEED, DGNB) und aktuelle Entwicklungen in der DACH-Region. Zudem werden Best Practices aus verschiedenen Gebäudetypen – vom Bürogebäude bis zum Rechenzentrum – vorgestellt, um praxisnahe Handlungsempfehlungen zu geben. Beginnen wir mit den wichtigsten Kennzahlen.
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1. Welche Kennzahlen wirklich relevant sind
Nachhaltigkeit im Gebäudebetrieb umfasst ökologische, ökonomische und soziokulturelle Ziele. Entsprechend decken die wichtigsten KPIs verschiedene Bereiche ab, von Energie und Emissionen über Kosten bis hin zum Nutzerkomfort. Die folgenden zehn Kennzahlen haben sich als besonders relevant erwiesen, da sie wesentlichen Einfluss auf Energieverbrauch, CO₂-Fußabdruck, Betriebskosten und die Erfüllung von Nachhaltigkeitszielen haben. Natürlich muss man an dieser Stelle anmerken, dass es noch wesentlich mehr Kennzahlen gibt und die Relevanz nur schwer bestimmbar ist. Daher können weitere KPIs einen Rolle spielen. Wir haben uns auf diese 10 verständigt.
Energieverbrauch (pro Fläche) – [kWh/m²·a]: Diese Kennzahl gibt an, wie viel Endenergie ein Gebäude pro Quadratmeter und Jahr verbraucht. Sie umfasst typischerweise Strom, Heizenergie und ggf. Kühl- und Prozessenergie. Der spezifische Energieverbrauch ist ein zentraler Indikator für die Energieeffizienz eines Gebäudes. Ein niedrigerer Wert bedeutet effizientere Nutzung. Beispielsweise liegt der durchschnittliche Stromverbrauch in Büros bei etwa 120 kWh pro m² und Jahr, während ambitionierte Effizienzziele < 20 kWh/m²·a anstreben. Ebenso wird für Heizenergie in Bürogebäuden ein Durchschnitt von ~100 kWh/m²·a angegeben, wohingegen moderne Niedrigenergiegebäude unter 50 kWh/m²·a liegen. Ein hoher Energieverbrauch wirkt sich direkt auf Betriebskosten und CO₂-Emissionen aus, daher ist diese Kennzahl im Energiemanagement gemäß ISO 50001 meist die primäre Größe. Gebäudeautomation kann den Energieverbrauch deutlich senken, indem z.B. Beleuchtung, Heizung, Lüftung und Klimatisierung bedarfsgerecht gesteuert werden. (Hinweis: Oft werden getrennte Energie-KPIs für Strom und Wärme geführt, um Einsparpotenziale gezielt in den verschiedenen Gewerken zu verfolgen.)
CO₂-Emissionen (Gebäudebetrieb) – [kg CO₂-Äquivalent pro Jahr oder pro m²]: Diese Kennzahl erfasst den CO₂-Fußabdruck des Gebäudebetriebs. Sie wird aus dem Energieverbrauch nach Energieträgern berechnet (z. B. kg CO₂ pro kWh Strom bzw. Gas/Fernwärme). Da der Gebäudesektor rund ein Drittel des Endenergiebedarfs in Deutschland verursacht, ist die Minderung der betrieblichen Emissionen essenziell für Klimaschutzziele. CO₂-KPIs zeigen direkt, inwiefern ein Gebäude zur Klimabilanz beiträgt und ob Reduktionsziele erreicht werden. Im Kontext nachhaltiger Gebäudeautomation werden CO₂-Kennzahlen genutzt, um Effekte von Effizienzmaßnahmen zu quantifizieren – etwa „x % weniger CO₂ gegenüber dem Vorjahr“ – und um Kompensationsstrategien (z. B. CO₂-Neutralität) zu verfolgen. Standards wie DGNB und LEED legen hier besonderes Gewicht darauf, echte Emissionsminderungen nachzuweisen. DGNB fordert beispielsweise einen Klimaschutzfahrplan mit Zielwerten für die Gebäude-CO₂-Bilanz sowie kontinuierliches Monitoring der Emissionen im Betrieb. Gebäudeautomation ist ein Schlüsselinstrument, um diese Ziele zu erreichen, da sie den effizienten Einsatz von Energie ermöglicht und so die indirekten Emissionen senkt. Aber auch Dekarbonisationsplattformen spielen hier einen wichtige Rolle, um den daraus resultirenden Fahrplan aufzuzeigen.
Energiekosten (Betriebskosten) – [€/m²·a]: Neben der ökologischen ist die ökonomische Nachhaltigkeit zentral. Energiekosten pro Quadratmeter oder pro Jahr zeigen, welche finanziellen Aufwände der Energieverbrauch verursacht. Effiziente Automation senkt diese Kosten durch Verbrauchsreduktion und Lastmanagement, abhängig natürlich vom bereit oben erwähnten KPI des Vertrauches. Gerade vor dem Hintergrund schwankender Energiepreise wollen Betreiber mittels KPIs steuern, ob Einsparungen erzielt werden. Beispielsweise kann die Gebäudeautomation durch Lastspitzenkappung und optimierten Betrieb die jährlichen Energiekosten um 20–30 % reduzieren – was in einem Mehrfamilienhaus von 1964 etwa 260 € Ersparnis pro Wohnung und Jahr entsprach. Die KPI „Kosten/m²“ ermöglicht den Vergleich mit Benchmarks (z. B. Durchschnittswerten ähnlicher Gebäude) und hilft, Wirtschaftlichkeitsberechnungen für Effizienzmaßnahmen anzustellen. Sie fließt auch in Nachhaltigkeitsratings ein – DGNB sieht die Betriebs-Lebenszykluskosten als Kriterium, wobei niedrige Energiekosten positiv bewertet werden.
Anteil erneuerbarer Energien – [%]: Diese Kennzahl gibt den Prozentsatz des Energiebedarfs an, der durch erneuerbare Energiequellen gedeckt wird. Dazu zählt z. B. Strom aus Photovoltaik (Eigenproduktion oder Ökostromtarif) oder der Einsatz von Biomasse, Solarthermie und Umweltwärme (Wärmepumpen) für Heizung/Kühlung. Ein höherer Anteil Erneuerbarer reduziert die CO₂-Emissionen erheblich und ist zunehmend gesetzlich gefordert. In Deutschland schreibt etwa das Gebäudeenergiegesetz (GEG) vor, dass neue Heizungsanlagen mindestens 65 % erneuerbare Energien nutzen müssen. Siehe dazu auch unser Kompendium zum GEG. Für Rechenzentren gilt ab 2027 sogar, dass 100 % des Stroms aus nicht-gefördertem Grünstrom stammen müssen. Die KPI bildet ab, wie gut ein Gebäude diese Vorgaben erfüllt und inwieweit es von fossilen Energieträgern unabhängig ist. Gebäudeautomation erleichtert eine optimale Einbindung erneuerbarer Quellen – etwa durch Steuerung von PV-Eigenverbrauch (Lastverschiebung auf Solarertrag) oder durch smarte Kesselsteuerungen bei Hybridheizungen. Ein hoher Erneuerbaren-Anteil (im Idealfall 100 % → Netto-NullBetrieb) ist oft ein zentrales Nachhaltigkeitsziel, das z.B. in LEED und DGNB mit Bonuspunkten honoriert wird.
Wasserverbrauch – [m³ pro Nutzer oder m²·a]: Nachhaltigkeit umfasst auch den schonenden Umgang mit Wasser. Gebäudeautomation kann zwar den Wasserbedarf nicht in dem Maße steuern wie den Energiebedarf, doch gibt es relevante KPIs zur Wasserverwendung, insbesondere in größeren Liegenschaften (Bürokomplexe, Hotels, Krankenhäuser). Gemessen wird typischerweise der jährliche Frischwasserverbrauch pro Nutzer*in oder pro Fläche. Diese Kennzahl ist wichtig, um WassereffizienzMaßnahmen (z. B. sparsame Armaturen, automatische Steuerung von Beregnungsanlagen nach Wetterlage) zu bewerten. Eine Reduktion des Wasserverbrauchs senkt auch Abwasserkosten und oft den Energieverbrauch (Warmwasser-Aufbereitung, Pumpen). In Green-Building-Zertifikaten (LEED, DGNB) werden Einsparungen beim Trinkwasserbedarf explizit bewertet. Gebäudeautomation kann hier unterstützen, etwa durch Smart Metering zur Leckage-Erkennung (ein plötzlicher Anstieg im Wasserverbrauch wird sofort gemeldet) oder durch zeitgesteuerte Prozesse (z.B. Gartenbewässerung nur nachts und nur bei Trockenheit). Ein praktisches Beispiel: In einem Bürogebäude ließen sich durch automatisierte Sanitärarmaturen und optimierte Betriebszeiten der Kühlanlage (die auch Wasser verbraucht) spürbare Einsparungen erzielen – gekoppelt etwa mit Wassermanagement-Ventilen sind bis zu 30 % weniger Wasserverbrauch möglich (Herstellerangaben). Obwohl Wasser-KPIs weniger prominent sind als Energie-KPIs, tragen sie zur ganzheitlichen Nachhaltigkeitsbilanz bei und werden zunehmend in ESG-Reports der Immobilienbranche aufgenommen.
Thermischer Komfort (Raumtemperatur-Komfort) – [Überschreitungsstunden oder % Komfortzeit]: Nachhaltige Gebäudeautomation muss sicherstellen, dass Energieeinsparung nicht auf Kosten des Komforts geht. Daher sind KPIs zur Raumbehaglichkeit relevant. Ein wichtiger Indikator ist der thermische Komfort, oft gemessen als Anteil der Zeit im vorgegebenen Temperaturbereich. Beispielsweise definiert die Norm EN 15251 bzw. ISO 7730 Komfortkategorien (z. B. 21–26 °C im Sommer). Die DGNB empfiehlt, die Überschreitungshäufigkeit außerhalb dieses Komfortbandes zu erfassen. Ein möglicher KPI ist: „Raumtemperatur innerhalb Komfortbereich in % der Nutzungszeit“. Wird das Komfortkriterium an mehr als 95 % der Nutzungsstunden erfüllt, gilt die Performance als sehr gut; bei häufigen Überschreitungen hingegen schlecht. Dieser KPI verbindet den sozialen Aspekt (Behaglichkeit, Gesundheit) mit der Technik – Abweichungen können auf Fehlsteuerungen hinweisen. Gebäudeautomation steuert Heizung und Kühlung so, dass Solltemperaturen gehalten werden, und kann adaptiv reagieren (z.B. Nachtabsenkung, aber rechtzeitiges Wiederaufheizen vor Nutzungsbeginn). Beispiel: Im eu.bac-System zur Gebäudeautomation wird ein KPI eingesetzt, der Alarm schlägt, wenn bei Heizbedarf die Raumtemperatur zu hoch ansteigt (Überheizen) – d.h. die Zeit über der Komfortgrenze wird zur Nutzungszeit ins Verhältnis gesetzt. Überschreitet diese Quote 20 %, gilt der KPI als „rot“ (Handlungsbedarf), unter 10 % als „grün“. Solche Kennzahlen helfen, Komfortprobleme früh zu erkennen und gegenzusteuern. Hoher thermischer Komfort fördert zudem die Nutzerakzeptanz von Energiesparmaßnahmen – ein oft unterschätzter Faktor (zufriedene Nutzer tendieren weniger dazu, energiesparende Voreinstellungen zu umgehen).
Innenraumluftqualität (IAQ) – [z.B. CO₂-Konzentration in ppm]: Die Qualität der Raumluft beeinflusst Gesundheit und Leistungsfähigkeit der Nutzer und ist daher ein essenzieller Nachhaltigkeitsfaktor. Eine gängige KPI ist die durchschnittliche oder maximale CO₂-Konzentration in der Raumluft, da CO₂ als Indikator für Frischluftversorgung dient. Werte unter 1000 ppm gelten als gut, 1000–1500 ppm als mittel, darüber als schlecht. Gebäudeautomation mit bedarfsgeführter Lüftung (CO₂-Sensorik) kann sicherstellen, dass Luftqualität bei minimal nötigem Lüftungs-Energieeinsatz gewahrt bleibt. Ein KPI könnte etwa lauten: „Anteil der Zeit, in der CO₂ < 1000 ppm“ oder Anzahl der Lüftungsereignisse pro Tag. DGNB führt entsprechende KPIs: z.B. CO₂-Überschreitungsdauer in Prozent der Zeit. Neben CO₂ können weitere IAQ-Parameter in KPIs einfließen, z. B. relative Feuchte (zur Vermeidung von Schimmel oder zu trockener Luft), flüchtige organische Verbindungen (VOC) oder Feinstaub in spezialisierten Umgebungen. Für den üblichen Gebäudebetrieb ist CO₂ jedoch der praxisrelevanteste Messwert. Eine gute Innenraumluftqualität trägt zur sozialen Nachhaltigkeit bei (Wohlbefinden der Gebäudenutzer) und verhindert indirekt auch energieineffizientes Verhalten (z.B. unnötiges Fensteröffnen im Winter wird reduziert, wenn die GA für frische Luft sorgt). Betreiber sollten daher IAQ-KPIs regelmäßig auswerten. Moderne Gebäudeleitsysteme integrieren diese Daten und geben Warnungen aus, wenn Schwellenwerte überschritten werden.
Beleuchtungseffizienz und -komfort – [Lux und kWh, z.B. W/m² Beleuchtungsleistung]: Beleuchtung ist in vielen Gebäuden für einen erheblichen Teil des Stromverbrauchs verantwortlich (in Bürogebäuden häufig 20–35 % des Strombedarfs. Gleichzeitig beeinflusst sie den visuellen Komfort. Relevante KPIs sind hier z. B. Beleuchtungsstärke vs. Energieeinsatz. Eine Kennzahl könnte die spezifische Beleuchtungsleistung angeben (installierte Watt pro m²) oder den jährlichen Beleuchtungsstromverbrauch pro m². Nachhaltige Automation strebt an, diesen Verbrauch zu minimieren, ohne die Beleuchtungsqualität zu beeinträchtigen. Eine weitere interessante KPI ist die Tageslichtnutzung: z.B. der Prozentsatz der Nutzungszeit, in der künstliche Beleuchtung durch ausreichend Tageslicht reduziert oder abgeschaltet werden konnte. In einem Hochschulgebäude wurde durch tageslichtabhängige Jalousie- und Lichtsteuerung eine Stromersparnis von ca. 20 % erzielt. KPIs dazu könnten lauten: „Durchschnittliche Beleuchtungsstärke (Lux) pro eingesetzter kWh“ oder „Stromverbrauch Beleuchtung in Relation zu Nutzungsstunden“. Ebenfalls relevant: Blendungsbeschwerden oder Nutzerzufriedenheit mit Licht, die per Umfrage erfasst und als KPI (% zufriedene Nutzer) berichtet werden kann. Gebäudeautomation ermöglicht präsenzabhängige Beleuchtung, Dimmung und intelligente Steuerung, wodurch sowohl Energie gespart als auch komfortables Licht bereitgestellt wird. Beleuchtungskontroll-KPIs sind auch ein Indikator für Technikeinsatz: Ein Gebäude mit 0% präsenzgesteuerter Beleuchtung schöpft Effizienzpotenziale nicht aus, während >90% ein hohes Niveau anzeigen. Insgesamt tragen gute KPIs in diesem Bereich dazu bei, Stromfresser Beleuchtung einzudämmen und gleichzeitig eine angenehme Arbeitsumgebung zu schaffen.
Betriebszeiten- und Auslastungsabgleich – [Verhältnis oder Stunden]: Diese Kennzahl bewertet, wie gut der Betrieb der technischen Anlagen an den tatsächlichen Nutzungsbedarf angepasst ist. Ein Beispiel ist der Standby-Grundlastverbrauch außerhalb der Betriebszeiten. Eine KPI kann etwa die Nachtabsenkungs-Effektivität messen: „Verbrauch außerhalb der Nutzungszeiten im Verhältnis zum Normalbetrieb“. Je geringer der unnötige Energieverbrauch in ungenutzten Zeiten, desto besser. Eine andere Ausprägung ist der Anlagennutzungsgrad: z.B. die prozentuale Auslastung einer Anlage im Jahresverlauf oder die Stundenzahl, die eine Anlage in Teillast/Leerlauf läuft. Gebäudeautomation zielt darauf ab, Geräte nur bei Bedarf einzuschalten (Stichwort: bedarfsgerechtes Schalten). Daher sind KPIs zu Soll-Ist-Laufzeiten wichtig. Beispielsweise könnte man für eine Lüftungsanlage festhalten, dass sie gemäß Nutzungsprofil 3000 Stunden/Jahr laufen sollte; tatsächlich lief sie 3300 Stunden – ein Indikator für Optimierungspotenzial in der Zeitsteuerung. Solche Kennzahlen machen Ineffizienzen im Betriebsablauf sichtbar. Ein besonders aussagekräftiger KPI ist auch die Lastspitzenhäufigkeit oder Peak Demand: Wie oft und wie hoch treten Leistungsspitzen (kW) auf? Eine Automation kann Lastspitzen glätten (z.B. Großverbraucher zeitlich staffeln), was Energiekosten senkt. In vielen gewerblichen Gebäuden sind 10–20 % der Stunden für die höchsten Lastspitzen verantwortlich, die hohe Leistungspreistarife auslösen – dieser KPI hilft, Erfolge beim Peak Shaving zu verfolgen. Insgesamt ermöglichen Betriebszeiten-/Auslastungs-KPIs, die Effektivität der Regelstrategien abzubilden: Perfekt wäre, wenn Anlagen genau im richtigen Umfang zur richtigen Zeit laufen (keine Energieverschwendung im Leerlauf). In der Praxis zeigen Gebäudeleittechnik-Auswertungen oft erhebliche Einsparchancen, indem z.B. die Nachtabschaltung konsequent umgesetzt wird oder Lüftung im Teillastbetrieb optimiert wird.
Instandhaltungs- und Störungsindikatoren – [Anzahl Vorfälle, Stunden Ausfall]: Auch der Zustand der technischen Anlagen und die Performance der Gebäudeleittechnik selbst lassen sich mit KPIs bewerten, was indirekt die Nachhaltigkeit beeinflusst. Beispiele: Anzahl ungeplanter Anlagen-Ausfälle pro Jahr, Reaktionszeit auf Störmeldungen, Anteil rechtzeitig gewarteter Geräte. Warum ist das nachhaltig? Gut gewartete und funktionsfähige Anlagen arbeiten effizienter und halten länger (Ressourcenschonung durch längere Lebensdauer). Ein relevanter KPI ist etwa die Verfügbarkeitszeit der Gebäudeautomation (z.B. 99,x % Uptime der BMS-Server) – denn Ausfälle können zu manuellem Notbetrieb und ineffizienter Steuerung führen. Oder die Anzahl der Stunden, in denen eine Anlage im Handbetrieb lief, weil das ein Hinweis auf Umgehung der Automatik ist (). Eu.bac definiert z.B. KPIs, die zeigen, ob Handbetrieb über längere Zeit aktiviert war, sowie KPIs zur Diagnose (Abweichung Soll/Ist) einzelner Anlagen. Des Weiteren sind Wartungs-KPIs wie „% planmäßige Wartungen fristgerecht durchgeführt“ relevant – dies stellt sicher, dass Effizienzklasse und Sicherheit der Anlage erhalten bleiben. Innovative Gebäudeautomation integriert mittlerweile Predictive Maintenance: Sensoren überwachen Schwingungen, Temperaturen etc., um bevorstehende Defekte zu erkennen. Ein KPI könnte die Anzahl vermiedener Ausfälle durch prädiktive Wartung sein. Insgesamt fördern solche Kennzahlen die betrieblichen Nachhaltigkeitsziele (Zuverlässigkeit, Kosteneffizienz, Nutzerzufriedenheit) und sorgen für einen kontinuierlichen Optimierungsprozess. Ein Praxis-Lernpunkt: In einem Krankenhaus führte die Einführung eines Störmeldemanagement-Systems dazu, dass auffällige Verbrauchswerte sofort gemeldet und behoben wurden – was direkt die Energiekennzahlen verbesserte. Die Gebäudeautomation selbst sollte also ebenfalls überwacht werden, um ihre Leistungsfähigkeit als „Enabler“ der anderen KPIs sicherzustellen.
Fazit:
Diese zehn KPIs bieten ein ganzheitliches Bild: Von hartem Energie- und Emissionsdaten über Kosten bis hin zu Komfort und Systemperformance. Sie stehen nicht isoliert nebeneinander, sondern beeinflussen sich gegenseitig – z.B. erfordert die Reduktion des Energieverbrauchs oft Eingriffe in Betriebszeiten und kann Komfortwirkungen haben, was alle im Auge behalten werden muss. Nachhaltige Gebäudeautomation bedeutet, gleichzeitig Effizienz und Nutzeranforderungen zu erfüllen. Die genannten KPIs helfen dabei, dieses Spannungsfeld zu managen und Erfolge messbar zu machen.
2. Wie sie gemessen und optimiert werden können
Die Definition von KPIs ist der erste Schritt – mindestens ebenso wichtig sind geeignete Messmethoden und Optimierungsansätze, um diese Kennzahlen zu erheben und kontinuierlich zu verbessern. In diesem Kapitel beleuchten wir, wie die oben genannten KPIs technisch erfasst werden und welche Strategien zur Optimierung im Einklang mit anerkannten Standards zur Verfügung stehen.
Messmethoden und Standards
Datenbasis schaffen: Voraussetzung für jedes KPI-Tracking ist eine verlässliche Datengrundlage. Moderne Gebäude sind mit zahlreichen Sensoren ausgestattet (z.B. Temperatur-, Feuchte-, CO₂-Sensoren für Raumklima; Stromzähler und Wärmemengenzähler für Energie; Durchflusssensoren für Wasser usw.). Eine Gebäudeleittechnik bzw. ein Building Management System (BMS) sammelt diese Rohdaten. Gemäß ISO 50001 (Energiemanagement) sollen alle Energieverbraucher systematisch erfasst werden, idealerweise durch Unterzähler (Sub-Metering). Für Strom sind Smart Meter Stand der Technik, die viertelstündlich oder noch feiner aufzeichnen. Wärmezähler für Heizung und Kühlung liefern den Wärmeverbrauch; Gas- und Wasserzähler werden häufig per M-Bus/Modbus ins System integriert. Wichtig ist die Auflösung: Wie das Sauter-eu.bac Whitepaper betont, gilt „Je höher instrumentiert und feiner die Auflösung, desto genauer die möglichen Aussagen“. Das heißt: Nur wenn genügend Messpunkte vorhanden sind (und in ausreichend kleiner Zeitschrittweite), können aussagekräftige KPIs gebildet werden.
Konkrete Messgrößen je KPI: Für Energieverbrauch und Energiekosten liefern Zähler direkt die Daten (kWh und z.B. Tarifkosten). CO₂-Emissionen berechnet man aus den Energieverbräuchen nach Energieträgern mit Emissionsfaktoren; viele Energiemanagement-Softwares machen das heute automatisch. Der Erneuerbaren-Anteil wird erfasst, indem man z.B. den PV-Stromertrag misst und ins Verhältnis zum Gesamtstrom setzt, oder per Nachweis vom Energieversorger (Grünstromzertifikat) den Anteil erneuerbarer Quellen am bezogenen Strom. Wasserverbrauch kommt von Wasseruhren. Thermischer Komfort und Luftqualität erfordern Sensoren in den Räumen: Temperatur- und Feuchtesensoren, CO₂-Fühler usw., möglichst in jeder repräsentativen Zone. Alternativ können Gebäudeautomationssysteme auch bestehende Regelgrößen nutzen – z.B. die Temperatur, die ohnehin von jedem Raumthermostat erfasst wird – um KPIs zu berechnen. So macht es das eu.bac System: Auf Automationsebene werden aus den Betriebsdaten der HLK-Regelung die KPI-Werte abgeleitet und auf Tageswerte verdichtet. Beleuchtungsstärken misst man mit Lux-Sensoren (innen und außen für Tageslicht), und Präsenzmelder liefern Daten zur Nutzungszeit der Beleuchtung. Betriebszeiten-KPIs können direkt aus den Schaltzuständen der Anlagen errechnet werden – z.B. ein Zähler, wie lange eine Pumpe pro Tag lief. Viele BMS erlauben, solche virtuellen Zähler anzulegen. Störungsindikatoren ergeben sich aus Logs: Jedes manuelle Übersteuern, jede Störmeldung wird protokolliert und kann ausgewertet werden (z.B. Anzahl „Handbetrieb EIN“ Events). Wichtig ist, von Beginn an festzulegen, welche Datenpunkte für KPI-Messungen gebraucht werden, damit bei Planung und Installation der GA entsprechende Sensorik und Schnittstellen berücksichtigt werden.
Standards und Referenzen: In der DACH-Region geben Normen und Richtlinien Hilfestellung zur Messung. Die DIN EN 15232 (bzw. Nachfolgenorm ISO 52120) definiert Gebäudeautomations-Klassen und fordert bestimmte Funktionen – implizit setzt sie damit voraus, welche Daten man erfassen sollte (z.B. Raumtemperatur für Klasse A Einzelraumregelung). Die DIN V 18599-11 (Energetische Bewertung) verlangt für die Referenzgebäudeberechnung Annahmen zu Automation und dient in Förderprogrammen als Leitfaden. Für das Monitoring im Betrieb gibt es Normen wie DIN EN 50001 (die erwähnte ISO 50001 als DIN-Norm), die vorschreibt, Kenngrößen zu definieren und regelmäßig zu überwachen, sowie ISO 50006, die konkret auf die Bildung von EnPIs (Energy Performance Indicators) eingeht. In der Praxis werden häufig herstellerseitige Standards genutzt: Viele BMS-Anbieter haben KPI-Bibliotheken integriert (z.B. VDI 3814-konforme Funktionsmodule mit Monitoring). Auch eu.bac-System als freiwillige Zertifizierung liefert einen methodischen Rahmen: Hier wird ein Audit gemacht, bei dem täglich KPIs im Ampelsystem ausgewertet werden. Ein Beispiel: 90 % der täglichen KPI-Werte im grünen Bereich bedeutet alles ok; >20 % im roten Bereich heißt, vor nächster Zertifizierung muss optimiert werden. Solche Ansätze zeigen, wie Messung und Bewertung Hand in Hand gehen.
Kontinuierliches Monitoring: Einmalige Messungen reichen nicht – nachhaltige Verbesserung erfordert kontinuierliches Monitoring. State-of-the-Art ist ein Energie-Monitoring-System, das alle relevanten Daten in Echtzeit erfasst und visualisiert. Das kann ein eigenständiges Energiemanagement-Tool sein oder Teil des BMS. DGNB fordert für höchste Punktzahlen z.B. ein kontinuierliches digitales Monitoring mit Abgleich gegen Abrechnungen. Viele Betreiber setzen auf Dashboards, die die KPI-Entwicklung anzeigen (z.B. Tages-, Wochen- und Monatswerte) und Alarme generieren, wenn Grenzwerte verletzt werden. Dadurch wird die Messung Teil des täglichen Betriebsführungs-Prozesses. In großen Liegenschaften kommen auch Building Analytics Plattformen zum Einsatz, die automatisiert Anomalien erkennen (z.B. plötzlich höherer Verbrauch -> Alarm). Zusammengefasst: Messen heißt hier nicht nur Instrumente anbringen, sondern auch Daten auswerten und berichtsfähig machen. Standardisierte Berichte (monatliches Nachhaltigkeits-Reporting) sollten die KPIs enthalten, um sie intern und extern zu kommunizieren – bspw. im Rahmen von ESG-Reporting für Immobilienfonds werden Kennzahlen wie kWh/m², kg CO₂/m², Wasser/m² regelmäßig gefordert.
Optimierungsansätze zur Verbesserung der KPIs
Die bloße Messung schafft Transparenz; der nächste Schritt ist die aktive Optimierung der Gebäudebetriebsführung anhand der gewonnenen Erkenntnisse. Hier kommt die Gebäudeautomation in ihrer ganzen Breite zum Einsatz: von technischen Anpassungen an Anlagen über Steuerungsstrategien bis hin zu organisatorischen Maßnahmen. Wir betrachten im Folgenden Ansätze, um die einzelnen KPI-Bereiche zu verbessern.
Energieverbrauch & Kosten optimieren: Hauptansatz ist die Steigerung der Energieeffizienz der Anlagen. Konkrete Maßnahmen:
Bedarfsorientierte Steuerung aller Verbraucher: Beleuchtung mit Präsenz- und Tageslichtsensorik, Heizung und Kühlung mit Zeitprogrammen und adaptiver Regelung (Nachtabsenkung, Wochenende aus, automatische Einschaltoptimierung). So wird verhindert, dass unnötig Energie verbraucht wird, wenn niemand den Raum nutzt.
Lastmanagement: Spitzenlasten glätten durch gestaffeltes Anfahren großer Verbraucher, Energiespeicher (z.B. thermische Speicher oder Batteriespeicher) nutzen, um Lastspitzen zu reduzieren. Das senkt Energiekosten (Demand Charges) und kann in Smart-Grid-Konzepten Einnahmen generieren.
Effizienztechnologien einbinden: Gebäudeautomation ermöglicht den optimalen Einsatz von z.B. variable Speed Drives (drehzahlgeregelte Pumpen/Ventilatoren), Wärmerückgewinnung in Lüftungsanlagen und intelligenten Thermostaten. Ein Praxisbeispiel: Im St. Franziskus-Hospital Münster wurden elektronische Funk-Heizkörperthermostate nachgerüstet, die zentral gesteuert Nachtabsenkungen und fensterabhängige Abregelung vornehmen – Ergebnis: 34 % Heizenergieeinsparung auf der Station. Dieses Beispiel zeigt, dass bereits mit vergleichsweise einfacher Automatisierung (hier: smarte Thermostate, Fensterkontakte, Zeitsteuerung) enorme Einsparungen erreichbar sind.
Anlageneffizienz erhöhen: Regelmäßige Wartung (gereinigte Wärmetauscher, richtig eingestellte Brenner etc.) hält den Verbrauch niedrig. Auch Retrofit älterer Anlagen kann Teil der Optimierung sein: z.B. Austausch alter Leuchtstoffröhren gegen DALI-LED mit GA-Anbindung reduziert sofort die Beleuchtungs-Energiekennzahl.
Ein strukturierter Ansatz zur Verbrauchsoptimierung ist der kontinuierliche Verbesserungsprozess (KVP), wie ihn ISO 50001 vorsieht (Plan-Do-Check-Act-Zyklus). „Plan“: Effizienzziele setzen (z.B. 10 % weniger kWh/m² nächstes Jahr); „Do“: Maßnahmen umsetzen (siehe oben), „Check“: Monitoring der KPIs, „Act“: Gegenmaßnahmen oder neue Standards ableiten. Viele Softwarelösungen für Energiemanagement unterstützen diesen Zyklus durch automatische Berichte und Zielabweichungsanalysen. Beispielsweise kann monatlich gemeldet werden: Ziel 100 kWh/m², Ist 105 kWh/m² – Abweichung +5 %, sodass der Betreiber nach Ursachen forscht (vielleicht lief die Lüftung länger als geplant) und Korrekturen vornimmt (Zeitplan anpassen).
CO₂ reduzieren & Erneuerbare einbinden: Da CO₂-Emissionen direkt vom Energieverbrauch und -mix abhängen, gelten erstgenannte Effizienzmaßnahmen hier gleichermaßen. Darüber hinaus rückt die Dekarbonisierung der Energiequellen in den Fokus:
Umstellung auf Grünstrom und erneuerbare Wärme: Gebäudeautomation kann z.B. den Betrieb eines Biomassekessels oder einer Wärmepumpe steuern und optimieren (etwa in Verbindung mit einem Gaskessel als Hybridlösung, wobei der regenerative Erzeuger priorisiert wird). So steigt der Anteil erneuerbarer Energie.
PV-Eigenverbrauchsoptimierung: Mit einer PV-Anlage vor Ort lässt sich per GA der Verbrauch darauf abstimmen, z.B. Großverbraucher gezielt einschalten, wenn Sonne verfügbar ist (Ladestationen, Wärmepumpen-Booster etc.). KPIs wie „PV-Eigenverbrauchsquote“ können hier steigen.
CO₂-Monitoring und -Kosten: Einige Betreiber bepreisen intern CO₂ (Schattenpreis pro Tonne). Eine Automation könnte etwa bei hohem Strom-CO₂-Faktor (was zeitabhängig am Strommarkt variiert) reagieren: Demand Side Management kann Lasten in Zeiten mit sauberem Strom verlegen. Solche fortgeschrittenen Strategien stehen erst am Anfang, werden aber mit der Energiewende wichtiger.
Kompensation und Zertifikate: Zwar keine eigentliche GA-Maßnahme, aber im Kontext CO₂-KPI zu nennen: Restemissionen können durch Zertifikate ausgeglichen werden. Die KPI „CO₂-neutraler Betrieb“ wäre erfüllt, wenn der berechnete CO₂-Ausstoß durch nachweisliche Kompensation neutralisiert ist.
Komfort sicherstellen bei Effizienz: Thermischer Komfort wird optimiert durch feinfühlige Regelung und adaptive Strategien: z.B. prädiktive Regelung, die Wettervorhersagen berücksichtigt (um Überhitzung zu vermeiden), oder bedarfsgerechte Lüftung für Luftqualität. Hier einige Ansätze:
Zonierung und individuelle Regelbarkeit: Je differenzierter die GA einzelne Zonen steuern kann, desto eher lassen sich Komfort und Effizienz vereinen. In wenig genutzten Zonen kann Temperatur abgesenkt werden, während in belegten Räumen Komfort gewährleistet bleibt.
Komfort-KPIs als Regelgrößen: Fortgeschrittene Systeme verwenden Komfortindikatoren direkt im Automatikbetrieb. Beispiel: Wenn ein KPI meldet, dass 5 % der Zeit die Temperatur über Soll war, kann der Regler seine Parameter anpassen (selbstlernende Systeme).
Nutzerintegration: Bedieneinheiten im Raum (für Temperatur, Licht) mit Rückmeldung in die Automation erlauben Nutzern, individuelle Bedürfnisse zu melden, ohne die Effizienz komplett auszuhebeln. Dies steigert die Zufriedenheit und reduziert unkontrollierte Eingriffe (wie Fenster aufreißen im Winter). Eine Best Practice ist, Nutzer Sollwertbereiche zu erlauben (z.B. +/-2°C vom Standard). Das Krankenhaus-Beispiel Deos Teo ließ Pflegepersonal per Tablet innerhalb eines Korridors die Temperatur anpassen – so bleibt die Automation aktiv, aber der Nutzerwunsch wird erfüllt.
Luftqualität und Gesundheit: Durch bedarfsgesteuerte Lüftung wird nur so viel Frischluft zugeführt wie nötig, was Energie spart, aber trotzdem die CO₂-Konzentration niedrig hält. Wenn CO₂-KPIs anzeigen, dass regelmäßig 1200+ ppm erreicht werden, sollte man die Lüftungsraten oder Zeitpläne erhöhen. Hier ist auch der Abgleich mit Raumnutzung wichtig: Überbelegung kann schlechte Luft verursachen – GA-Systeme können Belegungszähler (Personensensorik) integrieren, um dann automatisch mehr zu lüften.
Beleuchtung optimieren:
LED-Umrüstung: Die einfachste Maßnahme – reduziert den Verbrauch oft um 30–50 % sofort, was die KPI „kWh Beleuchtung/m²“ senkt. Gebäudeautomation (KNX/DALI etc.) ermöglicht zudem stufenloses Dimmen, was weitere Optimierung erlaubt.
Tageslichtsteuerung: Jalousie- und Lichtsteuerung gekoppelt mit Außenhelligkeit sorgen dafür, dass Kunstlicht gedimmt oder ausgeschaltet wird, wenn genug Tageslicht vorhanden ist. Die erwähnten 20 % Einsparung im Hochschulbeispiel wurden durch solch eine Automatik erreicht. Hier sollte man aber auf Blendungsbegrenzung achten – die Automation kann z.B. Lamellen so steuern, dass Tageslicht reinkommt, aber Bildschirme verschont bleiben (sogenannte Tageslichtlenksysteme).
Präsenzabhängigkeit: Ein üblicher Ansatz: Licht nur an, wo jemand anwesend ist. Präsenzmelder in Räumen, Korridoren, WCs etc. und GA-Logik dahinter, die nach definierter Nachlaufzeit abschaltet, sparen erheblich Strom. KPI-seitig kann man daraus sogar ableiten: z.B. „Prozentsatz unbelegter Zeit mit Licht an“ – Ziel gegen Null.
Planung und Nachjustierung: Oft stellt man erst im Betrieb fest, ob Bereiche überbeleuchtet sind. Durch Messung (Lux-Sensoren, Nutzerfeedback) kann das Facility Management per GA die Beleuchtungsstärken anpassen (Dim-Level neu justieren, Zeitschaltprofile ändern). Das geht heute bequem per Software, ohne neu verkabeln zu müssen.
Betriebsführung und Zeiten abstimmen:
Feinjustierung von Zeitplänen: Ein großer Hebel ist sicherzustellen, dass Zeitprogramme wirklich den Nutzerzeiten entsprechen. In der Praxis werden Gebäude zu früh hochgefahren oder zu spät heruntergefahren. Die Optimierung besteht darin, Start-/Stoppzeiten schrittweise anzupassen und zu beobachten, ob Komfort gehalten wird. Viele GA-Systeme bieten Optimierungsprogramme, die z.B. die Aufheizzeit wetterabhängig berechnen, sodass die Anlage genau rechtzeitig anspringt (anstatt fixe Puffer zu nutzen).
Adaptive Betriebsführung: Mit Machine Learning können GA-Systeme inzwischen Muster lernen – z.B. erkennen, dass freitags meist weniger Büros besetzt sind – und dann automatisch Anlageneinstellungen reduzieren. Pilotprojekte (u.a. ein KI-Projekt in einer Hamburger Klinik) testen solche selbstlernenden GA-Algorithmen, um zusätzlich 5–10 % Einsparung durch Feintuning zu erzielen.
Grundlasten identifizieren: Ein kontinuierliches Monitoring enthüllt oft eine zu hohe Grundlast nachts. Optimierung heißt hier: suchen, was läuft da? Häufige Übeltäter: Lüftungsanlagen, die versehentlich 24/7 laufen, Umwälzpumpen ohne Abschaltung, Serverräume ohne thermische Trennung etc. Abhilfe: Timer setzen, Bereiche getrennt steuern, hocheffiziente Dauereinrichtungen (z.B. hocheffiziente Pumpen) einsetzen. Erfolge sieht man dann im KPI Nachtverbrauch.
Wartung und kontinuierliche Verbesserung:
FM-Prozesse anpassen: Die besten technischen Lösungen nützen wenig, wenn sie nicht gepflegt werden. Daher sollte es zur Routine gehören, KPI-Berichte im Facility Management regelmäßig auszuwerten und Maßnahmenkataloge abzuleiten. DGNB zum Beispiel verlangt, dass bei Abweichungen Maßnahmen beschlossen und umgesetzt werden (im Kriterium Maßnahmen zur Optimierung des Betriebs wird geprüft, ob auf Analyse auch Taten folgten). Ein Best Practice ist ein Energie-Team im Unternehmen, das sich z.B. quartalsweise zusammensetzt, die KPIs durchgeht und Entscheidungen trifft (ähnlich einem Management-Review in ISO 50001).
Automatisierte Fault Detection & Diagnostics (FDD): Moderne Gebäudeautomations-Software kann Fehler selbst erkennen – z.B. wenn ein Ventil nicht richtig schließt und dauernd Nachheizung verursacht. Solche FDD-Systeme generieren Meldungen („AHU 1 Heizventil leckt – Energieverlust X kWh“). Damit können Techniker schnell eingreifen, was die Performance-KPIs stabil hält. So wird vermieden, dass z.B. ein defekter Fühler über Wochen falsche Werte liefert und Heizung/Kühlung gegen die Wand regelt.
Nachregeln und Nachrüsten: Ein oft gelerntes Lesson Learned: Gebäude verändern sich (Nutzungsänderung, Alterung). Daher sollte die GA-Konfiguration lebendiges Dokument sein. Beispielsweise kann nach einigen Jahren eine Re-Kommissionierung durchgeführt werden – man überprüft die Regelparameter, justiert P-Band, I-Anteile, etc. neu, entfernt „Workarounds“, die eventuell von Technikern temporär eingerichtet wurden. Eu.bac-System sieht z.B. periodische Audits vor, um den Status zu prüfen und die Ampel-KPIs erneut zu bewerten. Gebäude, die kontinuierlich optimiert wurden, erreichen oft Bestnoten (Label AA) und sind häufig identisch mit Gebäuden, die auch nach LEED oder DGNB zertifiziert wurden – ein Hinweis darauf, dass Nachhaltigkeitsführerschaft ständige Aufmerksamkeit erfordert.
Zusammengefasst greifen Messung und Optimierung ineinander: Zuerst präzise Daten erfassen, dann gezielte Effizienzmaßnahmen ergreifen, anschließend die Wirkung in den KPIs überprüfen und bei Bedarf nachsteuern. Dieser Regelkreis sollte institutionalisiert sein, damit nachhaltige Gebäudeautomation kein einmaliges Projekt bleibt, sondern ein kontinuierlicher Prozess im Lebenszyklus des Gebäudes. Die gute Nachricht: Die technischen Möglichkeiten (Sensorik, Vernetzung, Big-Data-Analysen) waren noch nie so leistungsfähig wie heute, um diesen Prozess zu unterstützen. Damit kommen wir im nächsten Abschnitt zu praktischen Beispielen, wie solche Konzepte in verschiedenen Gebäuden umgesetzt wurden.
3. Best Practices für kontinuierliche Verbesserung
In der Praxis zeigt sich, dass kontinuierliche Verbesserung der Gebäudebetriebs-KPIs am besten durch eine Kombination aus Technologie, Prozessen und Einbindung der Beteiligten gelingt. Hier präsentieren wir Best Practices und Lessons Learned aus verschiedenen Gebäudetypen – von Bürogebäuden über Krankenhäuser bis zu Rechenzentren. Diese Beispiele veranschaulichen innovative Lösungen und typische Herausforderungen auf dem Weg zu mehr Nachhaltigkeit mittels Gebäudeautomation.
Bürogebäude: Smarte Büros für Effizienz und Komfort
Beispiel: Mehrstöckiges Bürogebäude, Baujahr 2010er, 12.000 m² Bürofläche. Der Betreiber setzt ein Energiemanagement nach ISO 50001 um. Durch Gebäudeautomation (integriertes BMS für HLK, Beleuchtung, Beschattung) wurden schrittweise Verbesserungen erzielt:
Optimierte Arbeitszeiten-Steuerung: An Werktagen wird die Klimatisierung nun eine Stunde später gestartet und abends früher abgeschaltet, da Analysen zeigten, dass kaum jemand vor 8 Uhr bzw. nach 18 Uhr anwesend ist. Ergebnis: Reduktion des Heiz- und Kühlenergieverbrauchs um 10 % laut Abrechnung.
Präsenzsteuerung und Zonenregelung: Konferenzräume und einzelne Büros sind mit Präsenzmeldern vernetzt. Beleuchtung, Lüftung und Kühlung schalten automatisch ab, wenn ein Raum >30 Minuten ungenutzt ist. Gleichzeitig können Mitarbeiter mittels App einen Meetingraum kurzfristig als „frei“ melden, woraufhin die Temperatur leicht abgesenkt wird. Diese Feinanpassungen sparen Energie, ohne Komforteinbußen.
Tageslichtnutzung: Außenjalousien und dimmbare LED-Panels arbeiten zusammen, um immer 500 Lux auf Schreibtischhöhe zu halten. An sonnigen Tagen ist das Kunstlicht oft ganz aus. Das senkte den Stromverbrauch für Beleuchtung deutlich. Die Kennzahl Beleuchtungsstrom/m² fiel innerhalb eines Jahres von 30 kWh/m² auf 22 kWh/m².
Monitoring & Motivation: Im Foyer zeigt ein Dashboard Echtzeit-KPIs (aktueller Stromverbrauch, PV-Ertrag vom Dach, Temperatur in exemplarischen Räumen, etc.). Dieses visuelle Feedback schärft das Bewusstsein der Nutzer. Einmal pro Quartal wird der „Energiebericht“ intern verteilt, inkl. Vergleich der Abteilungen. Das führte zu einem positiven Wettbewerb: einzelne Bereiche achten z.B. stärker darauf, Geräte wirklich auszuschalten (auch „Nutzerverhalten“ ist ein Faktor – im IHK Rhein-Neckar Leitfaden wird ein Einsparpotenzial von 20–50 % durch Kombination von Automation und optimiertem Nutzerverhalten genannt.
Ergebnis: Nach zwei Jahren KVP konnte das Bürogebäude seinen Gesamt-Energiekennwert um ~25 % verbessern, die CO₂-Emissionen sanken entsprechend. Gleichzeitig stieg die Mitarbeiterzufriedenheit – per Umfrage bewerteten 90 % das Raumklima als gut, während es vor den Maßnahmen häufiger Beschwerden über Kälte oder schlechte Luft gab. Lesson Learned hier: Transparenz und Einbindung der Nutzer (Gamification durch Dashboard, Feedback-Kultur) waren genauso wichtig wie die rein technischen Optimierungen. Außerdem zeigte sich, dass regelmäßige Fehleranalysen nötig sind – anfangs gab es z.B. Probleme mit überschüssiger Kühlung an milden Tagen, bis die Regelkurven nachjustiert wurden. Nun wird das System jährlich geprüft und bei Änderungen in der Belegung (neue Büroteilung etc.) sofort angepasst.
Krankenhaus: 24/7-Betrieb effizient managen
Beispiel: Klinikcampus mit 500 Betten, mehrere Gebäude aus den 1970ern und 2000ern. Krankenhäuser sind energetisch anspruchsvoll: durchgehender Betrieb, hohe Hygiene-Anforderungen (Lüftung), vielfältige Bereiche (OP, Labore, Patientenzimmer). Doch auch hier bieten GA-Lösungen große Einsparmöglichkeiten:
Pilotprojekt mit KI-Unterstützung: In der ENDO-Klinik Hamburg wurde 2022 ein System mit künstlicher Intelligenz pilotiert. Die AI analysiert laufend Wetterdaten, Belegungspläne und Energiepreise und gibt der Gebäudeleittechnik Steuerbefehle. Ziel: die Lüftungsanlagen in Nicht-OP-Bereichen noch dynamischer zu regeln und Wärmeerzeuger optimal zu takten. Erste Ergebnisse deuten auf zusätzliche Einsparungen hin, ohne Komfortverlust.
Nachrüsten smarter Thermostate: Ähnlich wie im Münsteraner St. Franziskus-Hospital (bereits erwähnt) wurden in mehreren Stationen elektronische Heizkörperventile mit GA-Anbindung installiert. Gerade in älteren Gebäudetrakten ohne zentrales Lüftungssystem sind Heizkörperthermostate der Hebel. Die automatisierte Nachtabsenkung und Fenster-offen-Erkennung brachte zweistellige Prozent-Einsparungen beim Wärmeverbrauch. Wichtig: Wegen des 24/7-Betriebs wurden Zeitfenster individuell angepasst – z.B. in Verwaltungstrakten großzügige Absenkung nachts, in Patientenbereichen nur moderate Absenkung (wegen der nächtlichen Nutzung).
Wärmerückgewinnung maximieren: Die GA wurde so programmiert, dass Wärmerückgewinnungsanlagen immer mit höchster Priorität laufen. In den Lüftungszentralen wird per Bypass-Steuerung sichergestellt, dass die Abluftwärme genutzt wird, außer es ist absolut nicht sinnvoll (z.B. im Sommer bei Kühlfall). Das wird auch als KPI überwacht: Temperaturdifferenzen Zu-/Abluft werden geloggt, und wenn eine WRG-Effektivität unter einem Schwellenwert liegt, gibt es einen Wartungshinweis.
Druckhaltung und Zonendruck: Ein spezielles Komfort-/Sicherheitskriterium im Krankenhaus sind Druckzonen (z.B. Unterdruck in Isolierzimmern). GA-KPIs verfolgen hier, ob die Differenzdrücke eingehalten werden. Die Automation optimiert dabei Lüfterleistungen, um gerade genug Druck zu halten. Das spart Strom, da Lüfter nicht ständig auf Maximaldrehzahl laufen, sondern bedarfsgeregelt.
Ergebnis: Ein umfassendes Energieeffizienzprojekt im Robert-Bosch-Krankenhaus Stuttgart erzielte z.B. eine Massive Steigerung der Energieeffizienz durch Modernisierung der Energiezentrale und Gebäudeautomation – konkrete Zahlen wurden nicht veröffentlicht, aber man spricht von „massiv“ gesteigerter Effizienz und einem ganzheitlichen Ansatz mit erneuerbarer Versorgung. Generell berichten Kliniken, die systematisch GA-Maßnahmen ergriffen haben, von 20–30 % geringeren Heizkosten und spürbaren Einsparungen beim Strom für Lüftung und Beleuchtung. Eine Fallstudie aus Münster belegt 34 % Einsparung beim Heizen allein durch smartere Steuerung.
Lesson Learned: Gerade in Bestandsgebäuden mit heterogener Technik zahlt es sich aus, kabellose Nachrüst-Technologien (Funkthermostate, Funksensoren) zu nutzen, um GA-Funktionalität nachträglich einzuführen. LoRaWAN etwa hat sich als robust erwiesen, um in bestehenden Kliniken Sensoren zu vernetzen, ohne die Bausubstanz anzugreifen. Zudem ist im Krankenhaus eine enge Abstimmung mit dem Personal wichtig – z.B. wurden Dienstpläne mit der GA-Planung synchronisiert, damit z.B. Putzteams nicht im Kalten stehen, wenn sie nachts reinigen. Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit (z.B. einfache Bedienpanels für Pflegepersonal) sind hier Schlüsselfaktoren, um die nachhaltige Automation erfolgreich zu betreiben.
Rechenzentrum: Effizienz und Abwärmenutzung
Beispiel: Mittelgroßes kommerzielles Rechenzentrum, 1 MW IT-Last. Rechenzentren haben sehr spezifische KPIs, allen voran die Power Usage Effectiveness (PUE) – das Verhältnis Gesamtstromverbrauch zu IT-Stromverbrauch. Hier einige Best Practices:
PUE-Optimierung durch GA: In unserem Beispiel-RZ wurde die Kälteanlage eng mit der Gebäudeautomation verknüpft. Übergeordnete Steuerungen verwalten Kaltwassertemperaturen in Abhängigkeit der Außentemperatur (Free Cooling, wenn möglich) und regeln die Lüfter in den Serverräumen nach Bedarf. Dadurch konnte die PUE von 1,5 auf 1,3 gesenkt werden. Künftig verlangt der Gesetzgeber in Deutschland sogar, dass alle größeren RZ bis 2030 eine PUE ≤ 1,3 erreichen – ein anspruchsvolles Ziel, das ohne Automation kaum machbar ist. Zum Vergleich: Der Durchschnitt aller deutschen RZ lag 2021 bei PUE ~1,57, moderne Groß-RZ schaffen heute bereits ~1,1.
Abwärmenutzung (Wärmerückgewinnung): Nachhaltigkeit im RZ bedeutet auch, die enorme Abwärme sinnvoll zu nutzen. Unsere Beispielanlage hat die GA so erweitert, dass die Abwärme in ein Fernwärmenetz eingespeist wird, wenn die Außentemperatur unter 5 °C liegt. Die Automation öffnet dann Ventile zu Wärmetauschern, welche die Server-Abwärme ins Heizungsnetz eines benachbarten Gewerbeparks transferieren. Laut Umweltbundesamt gibt es bereits erfolgreiche Beispiele, wo RZ-Abwärme umliegende Bürogebäude oder sogar Gewächshäuser und Fischzuchtanlagen versorgt. GA spielt hier die Rolle des „Vermittlers“ zwischen IT-Kühlung und externem Wärmenetz, indem sie Flows und Temperaturen bedarfsgerecht regelt.
Feinsteuerung und Monitoring: Im RZ ist Zuverlässigkeit kritisch. Daher werden KPIs wie Temperatur und Feuchtigkeit in den Serverräumen engmaschig überwacht. Die GA in unserem Beispiel-RZ hatte anfangs die Soll-Lufttemperatur auf 20 °C eingestellt (um sicherzugehen). Durch Auswertung der Serverdaten erkannten die Betreiber aber, dass auch 24 °C zulässig wären. Man hob also schrittweise die Sollwerte an – die GA passt nun dynamisch die Kaltwasser-Vorlauftemperatur entsprechend an. Ergebnis: weniger Kühlenergieverbrauch, PUE verbessert sich. Ein wichtiges Learning: Vertrauensvolle Datenauswertung; man musste die Angst überwinden, es könnte zu heiß für die IT werden – die Daten bewiesen das Gegenteil und die Automation setzte es um.
Notfall- und Redundanzmanagement: GA-KPIs überwachen zudem die USV (unterbrechungsfreie Stromversorgung), Dieselgeneratoren etc. Nachhaltigkeit bedeutet hier Ausfallsicherheit. Zwar sind diese Punkte weniger mit Energieeinsparung verbunden, aber ein RZ, das effizient ist, aber im Notfall versagt, wäre nicht nachhaltig im Betrieb. Daher hat man z.B. KPI-Ziele wie „0 Stunden Generatorprobelauf verpasst“ (d.h. die vorgeschriebenen Tests finden automatisiert statt und werden dokumentiert).
Ergebnis: Unser Beispiel-RZ erreicht jetzt dauerhaft eine PUE von ~1,25. Durch die Wärmerückgewinnung werden pro Jahr ca. 500 MWh Wärme an andere Verbraucher abgegeben – diese Menge muss dort kein Kessel mehr erzeugen, was zu einer CO₂-Ersparnis von geschätzt 150 Tonnen/Jahr führt. Gleichzeitig laufen alle Systeme stabil, die Automation wird nach ISO 27001 (IT-Sicherheit) gemanagt. Dieser Case unterstreicht, dass hochgradig technisierte Umgebungen wie Rechenzentren enorme Effizienzpotenziale haben, wenn man die Komplexität steuerungstechnisch beherrscht. Innovative Konzepte wie flüssigkeitsgekühlte Server mit direkter GA-Kopplung (Ventilsteuerung je Rack) oder KI-gestützte Workload-Verteilung (Verschiebung von Rechenlast zu kühleren Tageszeiten) stehen in den Startlöchern. In Zukunft wird zudem Transparenz ein Thema: Das neue Energieeffizienzgesetz plant ein öffentliches Energieeffizienzregister für RZ, wo Kennzahlen gemeldet werden müssen. Das schafft Wettbewerb um die effizientesten RZ und treibt Best Practices weiter voran.
Weitere Lessons Learned und innovative Ansätze
Abschließend einige übergreifende Erkenntnisse und innovative Trends aus der Praxis der nachhaltigen Gebäudeautomation:
Nutzeraufklärung und -akzeptanz: Technische Lösungen entfalten ihre volle Wirkung erst, wenn Nutzer informiert und eingebunden sind. Viele Projekte berichten, dass Schulungen und das Einbeziehen der Mitarbeiter (z.B. in Form von Energie-Teams oder Feedback-Kanälen für Komfort) entscheidend waren. Beispielsweise reduzierte eine „Bewusstseinskampagne“ in einem Verwaltungsgebäude unnötiges Öffnen von Fenstern bei laufender Klimaanlage – die GA verriegelte zusätzlich die Kühlung, wenn Fenster offen sind, aber erst die Information an die Nutzer sorgte dafür, dass Fenster seltener unnötig offenstanden. Fazit: Mensch und Automation müssen zusammenspielen.
Datenanalyse und Big Data: Mit der Fülle an Sensordaten kommt die Herausforderung, sinnvolle Erkenntnisse zu ziehen. Hier helfen Analytics-Tools und zunehmend KI-Methoden (Anomalieerkennung, prädiktive Steuerung). Ein Trend ist der digitale Zwilling des Gebäudes – ein virtuelles Modell, das genutzt wird, um Optimierungen durchzuspielen (Simulation) und dann in der realen GA umzusetzen. Solche Verfahren können komplexe Gebäude mit vielen Einflussfaktoren noch effizienter machen, sind aber noch im Entwicklungsstadium.
Standardisierung und Schnittstellen: Oft genannte Schwierigkeit: verschiedene Protokolle und Insellösungen. Best Practice ist hier der Einsatz von standardisierten Schnittstellen (BACnet, KNX, MQTT), damit alle Systeme (Heizung, Lüftung, Beleuchtung, Sicherheit) auf einer Plattform Daten austauschen können. Nur so entstehen umfassende KPIs (z.B. Energie pro Arbeitsplatz – dafür müssen Flächendaten mit Energiezählern und Belegungsdaten zusammengeführt werden). Offene Plattformen erleichtern auch das Nachrüsten neuer Sensoren oder Services.
Regulatorische Treiber in DACH: In der Region DACH kommen neue Vorschriften, die kontinuierliche Verbesserungen anstoßen. In Deutschland z.B. § 71a GEG (2024) macht Gebäudeautomation in großen Nichtwohngebäuden verpflichtend, um einen effizienten Betrieb sicherzustellen. Unternehmen ab bestimmter Größe müssen Energieaudits (nach EDL-G) durchführen oder ein EnMS betreiben – wodurch KPI-Tracking zur Pflicht wird. Gleichzeitig fließen EU-Initiativen wie die **Smart Readiness Indicator (SRI)**Bewertung ein, die Gebäude nach ihrem „digitalen Reifegrad“ klassifiziert. Ein hoher SRI-Score zeigt an, dass ein Gebäude bereit ist, flexibel, effizient und nutzerzentriert betrieben zu werden – was letztlich die besprochenen KPIs positiv beeinflusst. Betreiber sollten diese Entwicklungen beobachten, da Fördermittel und gesetzliche Anforderungen zunehmend an solche Kennzahlen geknüpft sind.
Lebenszyklusbetrachtung: Nachhaltigkeit endet nicht beim Betrieb – jedoch ist der Betrieb über den Lebenszyklus meistens der dominierende Faktor für Umweltauswirkungen eines Gebäudes. Trotzdem lohnt ein Blick darüber hinaus: Embodied Carbon (graue Emissionen der Materialien) und Rückbau rücken in den Fokus. Gebäudeautomation kann hier indirekt beitragen, indem sie z.B. die Nutzungsdauer eines Gebäudes verlängert (durch Adaptivität kann ein Gebäude länger aktuellen Anforderungen genügen, bevor ein Neubau nötig wird) und indem sie den Betrieb transparent macht, was wiederum Planern hilft, zukünftige Gebäude besser auszulegen (Lernschleife in die Planung). Einige Betreiber verbinden Betriebskonzepte mit DGNB/LEED-Neubauzertifizierungen, um von Anfang an Monitoring vorzusehen (Stichwort „Design for Performance“).
Fazit: Die 10 vorgestellten KPIs und Best Practices zeigen, dass nachhaltige Gebäudeautomation ein interdisziplinäres Unterfangen ist. Es geht nicht nur um Energiespartechnik, sondern um ein Managementsystem aus Messen, Bewerten, Verbessern – technisch fundiert und doch menschenzentriert. Erfolgreiche Beispiele aus Bürogebäuden, Krankenhäusern oder Rechenzentren belegen, dass Einsparungen von 20–50 % und mehr realisierbar sind, ohne auf Komfort oder Zuverlässigkeit zu verzichten. Die kontinuierliche Verbesserung dieser Kennzahlen ist der Weg, wie Gebäude ihren Beitrag zu den großen Zielen leisten: Klimaneutralität, Kosteneffizienz und ein gesundes, produktives Umfeld für ihre Nutzer. Gebäudeautomation liefert dafür die Schlüssel – man muss sie nur intelligent einsetzen und konsequent nutzen.
Quellen: Dieses Whitepaper stützt sich auf anerkannte Fachliteratur, Normen und Praxisberichte, u.a. DGNB-Kriterienkataloge, Veröffentlichungen der Deutschen Energie-Agentur (dena), Studien der Wirtschaftsinitiative Smart Living () (), sowie Fallstudien aus Fachmagazinen (TGA Praxis, etc.) Die genannten Zahlen und Beispiele sind durch Quellenbelege untermauert und spiegeln aktuelle Entwicklungen in der DACH-Region wider. Sie sollen Betreibern, Ingenieuren, Herstellern und allen Stakeholdern der Gebäudeautomation als Orientierung dienen und zum Handeln motivieren – denn jedes eingesparte kWh und jedes intelligente Steuerungskonzept bringt uns dem nachhaltigen Gebäudebetrieb einen Schritt näher.
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