In gebouwen die zijn uitgerust met een gebouwbeheersysteem (BMS - Building Management System) is de realiteit dat de verzamelde gegevens niet volledig worden benut. Er zijn mogelijkheden om er toegevoegde waarde uit te halen, bijvoorbeeld voor voorspellend onderhoud. Dit is een grote uitdaging voor beheerders van gebouwen, maar ook voor bedrijven die verantwoordelijk zijn voor technische installaties.
Het PREMAi project heeft als doel het concept van voorspellend onderhoud voor technische installaties in gebouwen te onderzoeken en in praktijk te brengen. Het doel is om de kloof te overbruggen tussen informatie uit gebouwbeheersystemen en onderhoudswerkzaamheden. Het doel is om het onderhoud van het gebouw en de installaties te optimaliseren met het oog op het creëren van gebouwen die duurzaam zijn en blijven gedurende hun hele levensduur.
Het doel is om de waarde van verschillende soorten gegevens met betrekking tot het onderhoud van gebouwen en faciliteiten te analyseren en op AI (Artificial Intelligence) gebaseerde oplossingen voor bestaande problemen bij het onderhoud en de exploitatie van gebouwen en faciliteiten te onderzoeken en te ontwikkelen.
De ontwikkeling en optimalisatie van een datahub is opgezet en de verbindingen met een software voor gebouwbeheer om de ontwikkelde oplossingen te integreren en de volgende stap te zetten naar voorspellend onderhoud.