På vej mod en mere datadrevet ejendomsadministration

Ejendomsbranchen spiller en afgørende rolle i den grønne omstilling, hvilket gør energioptimering til en hjørnesten i enhver ambitiøs klimastrategi. C.W. Obel Ejendomme arbejder aktivt på at reducere energiforbruget og ressourceforbruget i hele sin ejendomsportefølje. En central del af denne indsats er digitalisering og overgangen fra skøn over forbrug til faktiske, målte data som et pålideligt grundlag for beslutningstagning – både i den daglige drift og i virksomhedens langsigtede ESG-strategi.

Som led i denne udvikling har ejendomsselskabet indgået et samarbejde med Ento. Gennem implementeringen af vores AI-baserede platform til intelligent energistyring understøtter samarbejdet en systematisk, datadrevet tilgang til energioptimering. Dette sænker ikke blot driftsomkostningerne, men sikrer også, at selskabets bæredygtighedsindsats bygger på nøjagtige, løbende opdaterede bygningsdata.

‍

Fra data til handling – uden ny hardware

Det, der gør Entos løsning særligt relevant for C.W. Obel Ejendomme, er muligheden for hurtigt at omdanne enorme mængder historiske og aktuelle energidata til brugbare indsigter. Ved at forbinde platformen direkte til deres eksisterende energimålere får driftsafdelingen løbende indsigt i el- og varmeforbruget på tværs af porteføljen. Systemet leverer automatisk prioriterede forslag til optimering – uden at det kræver installation af ny hardware eller komplekse integrationsprojekter.

‍

Vores AI-algoritmer identificerer afvigelser, ineffektive driftsmønstre og skjult energispild, som er næsten umulige at opdage manuelt. Dette giver C.W. Obel Ejendomme mulighed for at prioritere indsatsen dér, hvor den økonomiske og miljømæssige effekt er størst, og reagere hurtigere, når bygningernes drift afviger fra det forventede. Denne tilgang passer perfekt ind i erhvervsejendomsbranchens bestræbelser på at indføre proaktiv energistyring og en solid, datadrevet overholdelse af ESG-krav.

‍

Understøttelse af digitale arbejdsgange og gennemsigtig ESG-rapportering

For C.W. Obel Ejendomme betyder samarbejdet, at de kan bruge betydeligt mindre tid på manuelt at lede efter fejl i regneark og forbrugsdata – og i stedet bruge mere tid på at gennemføre energibesparende tiltag i bygningerne. Systemet overvåger driften døgnet rundt og giver et klart overblik over, hvor der spildes energi, og hvilke tiltag der vil give det største afkast på investeringen og den største reduktion af CO2-udledningen.

”Med Ento får vi et digitalt værktøj, der automatiserer dele af vores energiovervågning og gør det nemmere at identificere og prioritere de tiltag, der har størst betydning for både driften og energiforbruget.”
Teamet hos C.W. Obel Ejendomme

Ud over at strømline den daglige drift styrker partnerskabet i høj grad virksomhedens ESG-kompetencer. I takt med at kravene til bæredygtighedsrapportering skærpes, er det afgørende at have et solidt, automatiseret datagrundlag. Ento forsyner C.W. Obel Ejendomme med revisionsklar dokumentation til opfølgning, verificerede besparelser og rapportering om energiforbedringer over tid. Det bidrager til fuldstændig gennemsigtighed og gør det betydeligt nemmere at overvåge klimapræstationen på tværs af hele porteføljen.

‍

Klar til at dokumentere resultaterne

Implementeringen af løsningen er allerede godt i gang. Begge parter ser frem til løbende at dokumentere de verificerede besparelser – hvor det undgåede energispild direkte omsættes til lavere CO₂-udledning – som en central del af C.W. Obel Ejendommes fremtidige ESG-rapportering.

Hos Ento er vi utroligt begejstrede for dette samarbejde:

”Vi er stolte af at støtte en ambitiøs og kvalitetsbevidst aktør på ejendomsmarkedet som C.W. Obel Ejendomme. Deres tilgang viser, hvordan datadrevet energistyring kan skabe værdi i store, professionelt forvaltede ejendomsporteføljer.”
Malte Frederiksen, medstifter og CCO hos Ento

I takt med at vores samarbejde fortsætter, viser det tydeligt, hvordan de rette AI-værktøjer kan bygge bro mellem den daglige drift og langsigtet bæredygtighed ved at omdanne komplekse data til konkrete klimahandlinger.