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Data Challenges

Das DataHub Ruhr ist ein Business-Building-Programm, das Startups mit etablierten Unternehmen aus dem Ruhrgebiet zusammenbringt. Eure Aufgabe ist es, die Use Cases unserer Partnerunternehmen mit innovativen, datengetriebenen Ideen zu lösen. Innerhalb eines 3-monatigen Kooperationszeitraums soll ein Proof of Concept erstellt werden, dafür erhaltet Ihr bis zu 20.000 €. Die Equity bleibt stets bei euch.
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Refurbishment and Maintenance Cycle Optimization
Ergebnis
Die Verwaltung eines physischen Immobilienportfolios erfordert viel Erfahrung und Planung. Frühindikatoren können helfen, die Sanierungs- und Instandhaltungsplanung auch ohne Tausende von IoT-Sensoren zu optimieren. Kann ein Algorithmus optimieren, welche Gebäude und Wohnungen erhebliche Investitionen erhalten sollten, um den Vermögenswert hoch und die Mieter zufrieden zu halten?

Use Case

VIVAWEST besitzt mehr als 120.000 Wohnungen in Nordrhein-Westfalen. Deren Sanierung und Instandhaltung kostet mehrere Millionen Euro im Jahr.


Unser Ziel ist es, Gebäude mit Sanierungs- und Wartungsbedarf noch vor physischen Besichtigungen oder Mieterbeschwerden zu erkennen. Als Indikatoren können verschiedene Quellen verwendet werden, z. B. das Alter der Gebäude, das Datum der letzten Renovierung, die Anzahl der Mieterwechsel, die Meldung von Schäden im Gebäude, soziale Veränderungen in der Nachbarschaft usw.


Diese Daten wurden bisher noch nicht analysiert, da verschiedene Datenquellen kombiniert werden müssen und der Einfluss der einzelnen Faktoren unsicher ist. Zurzeit wird dies von Experten und deren individuellen Erfahrungen durchgeführt. Wir würden gerne ein System entwickeln, das eine Prognose darüber abgibt, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Gebäude innerhalb der nächsten 12 Monate, 36 Monate und 60 Monate Sanierungs- oder Instandhaltungsaufwand verursachen wird. Dieses Gebäude würde dann zur Bestätigung physisch besichtigt werden.


Es wird mit einer Projektdauer von ca. 3 Monaten gerechnet.

WAS DU MITBRINGEN SOLLTEST

  • Erfahrung im Bereich der Immobilienwirtschaft
  • Vertiefte Kenntnisse in Predictive Maintenance und Text Mining
  • Fähigkeit, große Mengen an (halb-)strukturierten Daten aus verschiedenen Quellen zu verarbeiten
  • Verlässliche Prognosen: Sanierungs- bzw. Wartungsaufwandswahrscheinlichkeit innerhalb von 12, 36 und 60 Monaten
  • Auffällige Zusammenhänge zwischen Datenpunkten und/oder externen Einflussfaktoren sind zu dokumentieren

ERWARTETES ERGEBNIS

  • Verlässliche Prognosen: Sanierungs- bzw. Wartungsaufwandswahrscheinlichkeit innerhalb von 12, 36 und 60 Monaten
  • Dokumentation auffälliger Zusammenhänge zwischen Datenpunkten und/oder externen Einflussfaktoren

MILESTONES

Das Projekt wird in drei Meilensteine unterteilt:

 

  1. Der erste Meilenstein ist erreicht, wenn die verfügbaren Daten bereinigt und in das richtige Format für die weitere Analyse gebracht worden sind. Visualisierungen und deskriptive Statistiken wurden verwendet, um das Problem des Sanierungs- und Wartungsaufwands zu verstehen.
  2. Der zweite Meilenstein ist erreicht, wenn ein Modell entwickelt wurde, das genau vorhersagt, bei welchen Gebäuden ein Sanierungs- oder Instandhaltungsaufwand ansteht.
  3. Der dritte Meilenstein ist erreicht, wenn der Algorithmus Vorschläge macht, welche Gebäude physisch besucht werden sollten, um die Vorhersage zu bestätigen. Das Ergebnis wird VIVAWEST präsentiert und auch abgenommen.


Als einer der führenden Wohnungsanbieter in Nordrhein-Westfalen verwaltet VIVAWEST mehr als 120.000 Wohnungen an Rhein und Ruhr und rund 300.000 Menschen finden hier ein Zuhause. Im Rahmen eines nachhaltigen Geschäftsmodells verbindet VIVAWEST Wirtschaftlichkeit mit ökologischer und sozialer Verantwortung für Kunden, Mitarbeiter und die Region.
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Startup

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Felix Schröder
Programmleiter DataHub Ruhr

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