A hazai épületgépész szakma és a mesterséges intelligencia viszonya

A hazai épületgépész szakma és a mesterséges intelligencia viszonya

• 1.
  A hazai épületgépészszakma és a mesterséges intelligencia viszonya Beszámoló egy, az épületgépész szakma együttműködésével készült friss kutatás eredményéről Kollár Csaba Óbudai Egyetem Bánki Donát Gépész és Biztonságtechnikai Mérnöki Kar Mesterséges Intelligencia Műhely Épületgépészet világa Nagy Épületek, Intelligens Technológiák Szakmai Nap 2026 2026. március 19., 11:25 Lurdy Ház, 1. emeleti konferenciaterület, Budapest
• 2.
  Bemutatkozásom • Óbudai Egyetem •Tudományos főmunkatárs • Szakvezető • Domotika szak, Létesítménygazdálkodó és -üzemeltető szak • Mesterséges Intelligencia Műhely • Műhelyvezető • Biztonságtudományi Szemle • A Szerkesztőbizottság tudományos titkára • Biztonságtudományi Doktori Iskola • Oktató, témavezető • Nemzeti Közszolgálati Egyetem • Katonai Műszaki Doktori Iskola • Oktató, témavezető • Magyar Hadtudományi Társaság • Szakértő • Humán Szakemberek Országos Szövetsége • Szakértő • PREMA Consulting • Vezető tanácsadó, coach
• 3.
  Miről lesz szó? AzMI korának társadalmi vetületei és gazdasági hatásai Az információbiztonság humán aspektusa Az információbiztonság- tudatosság fejlesztése Az ember-robot interakció Az okosváros A mesterséges intelligencia A társadalmi kredit rendszere Az intelligens épületek (domotika rendszerek) üzemeltetése és gazdálkodása • Az elméleti alapok és a problémafelvetés • A kutatás háttere és módszertana • A szakértői fókuszcsoportos beszélgetés eredményei • A nagymintás online kérdőíves megkérdezés eredményei • Következtetések és fejlesztési javaslatok
• 4.
  Az elméleti alapok:Az MI építőkövei Adatok Rengeteg adat áll rendelkezésre, ezek mennyisége folyamatosan növekszik Számítási kapacitás Olyan számítások is elvégezhetők belátható időn belül, amire tíz évvel ezelőtt még a szuperszámítógépek sem voltak képesek Algoritmusok A mesterséges intelligenciát támogató algoritmusok, statisztika és valószínűségszámítás, regressziós modellek, klasszifikáció, klaszterizáció, lágyszámítási módszerek megjelenése a gyakorlati, összetett, komplex, bonyolult problémák megoldásában Szinergia Technológiák fejlődése és összekapcsolása
• 5.
  Az elméleti alapok:A téma aktualitása 1. Digitalizációs nyomás az épületgépészetben 2. A mesterséges intelligencia gyakorlati megjelenése 3. Energiahatékonysági és üzemeltetési kényszerek 4. Prediktív karbantartás iránti növekvő igény 5. Adatvezérelt döntéshozatal felértékelődése 6. A hazai szakma digitális érettségének kérdése 7. Az ember-gép (humán–MI) együttműködés előtérbe kerülése 8. Friss – saját – hazai kutatási eredmények jelentősége
• 6.
  ELŐZMÉNYEK
• 7.
  Kollár Csaba A mesterséges intelligencia alkalmazásának lehetőségei azépületgépészetben Mesterséges Intelligencia Műhely Napelemes és hibrid rendszerek, energiatárolás, fenntarthatóság 2025 A MÉGSZ szakmai napja 2025. Január 29. | Lurdy Konferenciaközpont, 2-es terem, Budapest
• 8.
  Épületgépészet a mesterséges intelligencia korában várhatótrendek 2035-ig Kollár Csaba MÉGSZ Közgyűlés és MÉGSZ-tagok találkozója 2025. 05. 10., 14:30 Hotel Dabas, Dabas, Bartók Béla út 100.
• 9.
  A kutatás háttereés módszertana 1. Szakértői fókuszcsoportos beszélgetés 2. Nagymintás, online kérdőíves megkérdezés
• 10.
  Kutatási kérdések • Holtart ma a hazai épületgépész szakma a digitalizáció és az MI alkalmazásában? • Mely területeken érzékelhető már most kézzelfogható hozzáadott érték? • Melyek a legfontosabb technológiai, szervezeti és humán akadályok? • Hogyan viszonyulnak a szakemberek az MI-hez: fenyegetésként vagy támogatásként? • Milyen feltételek szükségesek a szélesebb körű hazai elterjedéshez? • Milyen fejlődési irányok rajzolódnak ki a következő 5–10 évre?
• 11.
  Szakértői fókuszcsoportos beszélgetés
• 12.
  A Szakértői fókuszcsoportosbeszélgetés 1. Résztvevők: szakértői kiválasztás módszertana szerint 2. MÉGSZ Hírlevelében megjelent felhívás alapján 3. Időpont: 2025. október 8. 16:00 4. Helyszín: online, BBB (https://bbb3.banki.hu) 5. Cél: • Azonosítani az MI, digitalizáció és robotizáció hatásának fő területeit az épületgépészetben. • Feltárni a jelenlegi gyakorlatok, tapasztalatok, problémák és fejlesztési igények körét. • Kérdőív-témakörök előállítása a 2. fázis kvantitatív méréséhez.
• 13.
  2. A beszélgetésfontosabb megállapításai 1. 1. Az MI az épületgépészet és az üzemeltetés egyik meghatározó jövőformáló technológiája 2. Legfontosabb alkalmazási területei az adatelemzés, a döntéstámogatás és a hibák korai felismerése 3. A valódi eredményesség alapja a megfelelő mennyiségű és minőségű adat rendelkezésre állása. 4. Az áttörés főként a digitalizált, szenzorokkal és intelligens rendszerekkel ellátott létesítményekben várható.
• 14.
  2. A beszélgetésfontosabb megállapításai 2. 5. MI önmagában nem megoldás, csak integrált szakmai együttműködés mellett hoz valódi értéket. 6. A szakértők az MI-t nem helyettesítőként, hanem a mérnöki munkát támogató eszközként értelmezik. 7. A bizalom feltétele a transzparens adatkezelés és a megfelelő kiberbiztonság. 8. A hazai elterjedéshez szemléletformálásra, képzésre és jó gyakorlatok bemutatására van szükség.
• 15.
  Hol hozhat legnagyobbértéket az MI? • Prediktív karbantartás és hibák korai felismerése • Energiaoptimalizálás és fogyasztási mintázatok elemzése • Komfortparaméterek finomhangolása • Adatvezérelt üzemeltetési döntéstámogatás • Dokumentáció, riportolás és gyorsabb elemzés • Karbantartási prioritások és beavatkozások jobb tervezése • Költség-, idő- és erőforrás-megtakarítás támogatása
• 16.
  Nagymintás online kérdőíves megkérdezés
• 17.
  Nagymintás online kérdőívesmegkérdezés 1. Résztvevők: épületgépészeti szakemberek, létesítményüzemeltetők, BMS operátorok, épületautomatika és domotika mérnökök 2. MÉGSZ Hírlevelében megjelent felhívás alapján 3. Időpont: 2025 november 14. és november 30. 4. Helyszín: Google Form/Űrlap 5. Cél: • szakértői fókuszcsoportos beszélgetés során feltárt problémákat statisztikailag is alátámasszuk • átfogó képet kapjunk arról, hogy az új technológiák alkalmazása során milyen előnyöket, kihívásokat, illetve fejlesztési igényeket tapasztalnak a gyakorlatban a megkérdezett szakemberek
• 18.
  6 témakör: 1. Demográfiaikérdések és háttérinformációk 2. Digitalizáció és teljesítmény 3. Humán attitűd és elfogadás 4. Kiberbiztonság és bizalom 5. Tudásmegosztás és innováció 6. Összbenyomás – záró gondolatok 3. Nagymintás online kérdőíves megkérdezés
• 19.
  Demográfiai kérdések ésháttérinformációk 1. • A kérdőíves kutatásban 191 fő vett részt, így a minta alkalmas a hazai szakmai attitűdök és trendek feltárására. • A válaszadók körét erős férfi dominancia jellemezte: a kitöltők 92,9%-a férfi volt. • Az életkori összetételben az 50 év feletti korosztály dominált, arányuk megközelítette a 64%-ot. • A minta iskolai végzettség alapján erősen felsőfokú végzettségű, a válaszadók 77,7%-a diplomás volt. • A szakmai háttérben elsősorban a mérnöki végzettségek jelentek meg, különösen az épületgépész mérnök és a gépészmérnök képesítések.
• 20.
  Demográfiai kérdések ésháttérinformációk 2. • A jelenlegi munkaterületek közül az épületgépészeti kivitelezés és az épületgépészeti tervezés emelkedett ki, míg a BMS, IoT, BIM és robotikai területek alacsonyabb arányban jelentek meg. • A szervezeti háttérben a KKV-k és az egyéni vállalkozók domináltak, ami jól tükrözi a hazai épületgépészeti piac szerkezetét. Összességében a minta főként tapasztalt, 50 év feletti, diplomás férfi szakemberek véleményét tükrözi, akik a szakmai irányok alakításában meghatározó szerepet töltenek be.
• 21.
  Digitalizáció és teljesítmény1. • A leggyengébb pontnak a digitális adatgyűjtő és szenzorhálózat kiépítettsége bizonyult, amelynek átlaga mindössze 2,52 volt. • Ugyanakkor az MI- és adatvezérelt rendszerek hibacsökkentő hatása még mérsékeltebben jelent meg, az ehhez kapcsolódó átlag 2,82 volt. • A válaszadók szerint a digitális rendszerek adatmegbízhatósága közepes szintű, az ehhez kapcsolódó állítás átlaga 3,03 lett. • A digitalizáció egyik legkézzelfoghatóbb előnye az energia-megtakarítás, amelyet a kitöltők összességében pozitívan értékeltek, 3,27-es átlaggal.
• 22.
  Digitalizáció és teljesítmény2. • A digitális megoldások a komfortérzet és a felhasználói elégedettség növelésében is kedvező hatást mutattak, itt az átlag 3,32 volt. • A legerősebb pozitívum a hosszú távú karbantartási tervezés és a prediktív döntéshozatal támogatása, amely 3,46-os átlagot kapott. Megállapítható, hogy a digitalizáció hatásai már érzékelhetők a hazai épületgépészeti és üzemeltetési gyakorlatban, de az eredmények nem minden szervezetnél egyformán jelennek meg. Összességében a digitalizáció ígéretes teljesítménynövelő tényező, de a szélesebb körű eredményességet jelenleg a hiányos digitális infrastruktúra és az eltérő szervezeti érettség korlátozza.
• 23.
  Humán attitűd éselfogadás 1. • A digitalizációhoz való hozzáállás szervezetünkben alapvetően pozitív – Ez még mindig inkább kedvező képet mutat, ugyanakkor az alacsonyabb átlag arra utal, hogy a szervezeti támogatás gyengébb lehet, mint az egyéni nyitottság. Átlag: 3,78 • Az idősebb generáció nehezebben fogadja el az új digitális megoldásokat – Ez arra utal, hogy a bevezetés során generációs különbségek és eltérő digitális komfortszintek is megjelenhetnek. Átlag: 3,85 • Az új technológiák alkalmazása javítja/javítaná a szakmai munkám minőségét – A válaszadók többsége tehát nemcsak érdeklődik, hanem tényleges szakmai előnyt is vár a digitalizációtól. Átlag: 4,02
• 24.
  Humán attitűd éselfogadás 2. • A mesterséges intelligencia hasznos eszköz lehet az épületüzemeltetésben – A magas átlag azt jelzi, hogy a technológia gyakorlati hasznosságát a szakmai közeg egyértelműen felismeri. Átlag: 4,16 • Szívesen tanulnék új MI- és digitalizációs megoldásokról – Ugyanilyen magas érték mutatja a tanulási nyitottságot és az új megoldások iránti érdeklődést. Átlag: 4,16 • Az MI-rendszerek nem helyettesítik, hanem kiegészítik a mérnöki szakértelmet – Ez kapta a legmagasabb értéket, ami azt mutatja, hogy a válaszadók többsége az MI-re partnerként, nem pedig helyettesítőként tekint. Átlag: 4,34 Összegzés: a személyes attitűd kifejezetten pozitív, különösen az MI hasznossága, tanulhatósága és a humán szakértelmet kiegészítő szerepe tekintetében; a fő kihívást inkább a szervezeti befogadás és az eltérő generációs nyitottság jelenti.
• 25.
  Kiberbiztonság és bizalom1. • A munkatársak tisztában vannak az adatvédelem és kiberbiztonság alapelveivel – Ez lett a legalacsonyabb átlag, ami arra utal, hogy a humán tudatosság és a mindennapi kiberhigiéné még fejlesztendő terület. Átlag: 3,02 • Az MI-rendszerek bevezetését biztonsági kockázatnak tartom – A megítélés itt már megosztottabb, vagyis a válaszadók egy része számol kockázatokkal, de ez nem uralkodó álláspont. Átlag: 3,05 • A szervezetemnél megfelelő informatikai és kiberbiztonsági protokollok működnek – A szervezeti szabályozás jelenléte érzékelhető, de az eredmény alapján ez még nem mindenhol elég erős vagy következetes. Átlag: 3,33 • A digitális rendszerek közötti adatkapcsolat biztonságos és ellenőrzött – Ez inkább közepesen pozitív képet mutat, vagyis sok helyen van kontroll, de nem tekinthető teljesen egységesnek a gyakorlat. Átlag: 3,45
• 26.
  Kiberbiztonság és bizalom2. • Az adatvédelem szempontjai kiemelt szerepet kapnak minden új projektben – A válaszadók szerint az adatvédelem több helyen már beépült a fejlesztési gondolkodásba és a projektek előkészítésébe. Átlag: 3,61 • A megbízható adatkezelés növeli az MI-rendszerek iránti bizalmat – Ez kapta a legmagasabb értéket, ami azt mutatja, hogy a bizalom alapját elsősorban az adatok korrekt és átlátható kezelése adja. Átlag: 3,92 Összegzés: a bizalom legerősebb alapja a megbízható adatkezelés és az adatvédelem, miközben a legnagyobb gyengeség a munkatársi tudatosság és az egységes kiberbiztonsági gyakorlat terén látható.
• 27.
  Tudásmegosztás és innováció1. • Az MI-alapú rendszerek fejlesztése során gyakran együttműködünk más szakterületekkel – Ez lett a leggyengébb tétel, ami arra utal, hogy a valódi interdiszciplináris MI-fejlesztés még nem általános gyakorlat. Átlag: 3,09 • Az együttműködés hiánya akadályozza a technológiai fejlődést – A válaszadók jelentős része érzékeli, hogy az innovációt a kapcsolódási hiányok lassíthatják. Átlag: 3,50 • A vezetőség ösztönzi az innovatív megoldások kipróbálását – A vezetői támogatás inkább pozitív, de nem mindenhol intézményesült még. Átlag: 3,76 • A tapasztalat- és tudásmegosztás rendszeres a csapaton belül – A belső tudásáramlás sok helyen már a működés természetes része. Átlag: 3,83
• 28.
  Tudásmegosztás és innováció2. A szervezetem nyitott a külső együttműködésekre (pl. oktatás, kutatás, ipari partnerek) – Erős nyitottság látható a külső szakmai és kutatási kapcsolatok irányába. Átlag: 3,92 A szakmai hálózatok (pl. MÉGSZ, egyetemi kapcsolatok) fontos szerepet játszanak az innovációban – A legerősebb tétel, vagyis a szakmai közösségek innovációs szerepe egyértelműen elismert. Átlag: 4,09 Rövid összkép: az együttműködés kulturális alapjai már látszanak, de az MI-hez kapcsolódó rendszeres, több szakterületet összekapcsoló fejlesztési gyakorlat még fejlesztendő.
• 29.
  Összbenyomás – zárógondolatok 1. Összességében hogyan értékelné a mesterséges intelligencia jelenlegi szerepét az épületgépészetben? • ha a válaszadók egy részében van is hajlandóság a mesterséges intelligenciával kapcsolatos ismeretek elsajátításával kapcsolatban, a jelenlegi helyzet maximum közepesnek mondható Ön szerint a következő 5 évben hogyan fog változni az MI szerepe a szakmában? • közel sem biztos, hogy egy egyéni vállalkozás, vagy egy kisvállalkozás képes lesz megfelelő anyagi erőforrásokat áldozni erre az átalakulásra, inkább csak sodródni fog az árral.
• 30.
  Összbenyomás – zárógondolatok 2. A válaszadók véleménye a témával kapcsolatban: • a leginkább a mérnöki kontroll, a kockázatkezelés és az adatérettség szükségességét emelik ki. • a legjobb bevezetési narratíva ezért nem az, hogy „az MI majd megoldja”, hanem hogy az MI egy döntéstámogató eszköz, amelynek értéke az adatokon, a biztonságon és a szakmai felülvizsgálaton áll vagy bukik.
• 32.
  Következtetések 1. • Amesterséges intelligencia, a digitalizáció és a robotizáció hazai épületgépészeti és létesítményüzemeltetési gyakorlatban történő alkalmazása jelenleg még gyerekcipőben jár, és elsősorban a tőkeerősebb, nagyobb vállalatoknál, szigetszerűen van jelen • A szakemberek többsége alapvetően nyitott és pozitív attitűddel viszonyul az új technológiákhoz, felismerve azok gyakorlati hasznosságát a prediktív karbantartás, az energiaoptimalizálás és a felhasználói komfortnövelés területén. • A széles körű piaci elterjedést azonban jelenleg komolyan hátráltatja a megfelelő digitális alapinfrastruktúra (például a szenzorhálózatok és a megbízható adatgyűjtés) egyenetlensége, valamint az egyes szakágak közötti interdiszciplináris együttműködés és holisztikus szemlélet hiánya
• 33.
  Következtetések 2. • Aszakma a mesterséges intelligenciára nem a mérnöki szaktudást helyettesítő, hanem azt kiegészítő, döntéstámogató eszközként tekint • Az új megoldások elfogadásának és a technológia iránti bizalom kiépítésének legfőbb záloga a transzparens adatkezelés, a kiberbiztonsági kockázatok csökkentése és a mérnöki felülvizsgálat (humán kontroll) megtartása • A technológia sikeres, rendszerszintű integrációjához elengedhetetlen a gyakorlatorientált, célzott szakmai képzések indítása, valamint az esettanulmányokon és demókon alapuló szakmai tudásmegosztás megteremtése
• 34.
  Milyen képzésekre vanvalós szakmai igény? • Eszköz- és alkalmazásbemutatók, szakmai workshopok, demók • Gyakorlati, esettanulmány-alapú képzés • Napi munkát támogató, gyorsan hasznosítható use-case-ek • Online előadások és önképzési tananyagok • Rugalmas, munka melletti tanulási lehetőségek • Opcionális, formális mérnöki továbbképzésSzerepkörökhöz és tudásszintekhez igazított tanulási utak
• 35.
  Az MI-bevezetés valóssorrendje 1. lépés: megbízható adatgyűjtés és szenzorhálózat 2. lépés: rendszerek összekapcsolása, integrációlépés: adattisztítás, értelmezhető elemzés 3. lépés: adattisztítás, értelmezhető elemzés 4. lépés: döntéstámogató megoldások bevezetése 5. lépés: prediktív működés és részleges automatizálás Következtetés: az MI nem a kiindulópont, hanem egy érettebb digitális működés következő szintje
• 36.
  Gazdasági és versenyképességinézőpont • Az MI-bevezetés nemcsak technológiai, hanem üzleti kérdés is • A megtérülés kulcsa a mérhető működési előny • Első nyereségek: idő, energia, hibacsökkentés, jobb tervezhetőség • A KKV-k számára különösen fontos a fokozatos, pilotalapú indulás • A versenyelőny azoknál jelenhet meg, akik időben építik ki digitális alapjaikat • A jövő nyertesei a technológiát gyakorlati értékké alakító szervezetek lehetnek
• 37.
  Összegző gondolatok • AzMI-hez először adat kell. • Az MI nem helyettesíti, hanem támogatja a mérnöki szaktudást. • A versenyelőny azoké lehet, akik pilotokkal, képzéssel és együttműködéssel időben elindulnak. • Nem az MI veszi el a munkánkat, hanem azok, akik az MI-t okosan használják. • Az MI nem helyettesíti a mérnököt, hanem megsokszorozza a jól felkészült szakember lehetőségeit.
• 38.
  Köszönöm megtisztelő figyelmeteket! Dr. Dr.habil. Kollár Csaba PhD. tudományos főmunkatárs, műhelyvezető Óbudai Egyetem Bánki Donát Gépész és Biztonságtechnikai Mérnöki Kar Mesterséges Intelligencia Műhely