Projektinterview: Evaluierung von Sensoren zur Anwesenheits- und Belegungsmessung in Bürogebäuden

Andrés Gammersbach absolvierte eine Ausbildung zum Fachinformatiker für Systemintegration und studierte anschließend Smart Building Engineering an der FH Aachen. Im Rahmen eines übergreifenden Projekts während seines Studiums in enger Zusammenarbeit mit regionalen Unternehmen begann er seine Tätigkeit bei ComConsult. Aus einem nachfolgenden Projekt im Praxissemester entwickelte sich schließlich das Thema seiner Bachelorarbeit. Als Zweitprüfer betreute Dipl.-Ing. Stephan Bien von ComConsult, der über umfangreiche praktische Erfahrung in diesem Bereich verfügt, die Arbeit.

Was war das Thema deiner Bachelorarbeit?

Im Kern ging es bei der Arbeit um die Untersuchung und Bewertung von Sensoren zur Anwesenheits- und Belegungsmessung in Bürogebäuden. Also um Technologien, die erkennen können, ob sich Personen in einem Raum befinden – auch wenn sie sich nicht unbedingt bewegen. Das ist vor allem bei modernen Büro- und Gebäudesteuerungssystemen ein wichtiges Thema.

Die große Vielzahl der auf dem Markt verfügbaren Sensoren stellte in dieser Arbeit eine besondere Herausforderung dar. Um es gleich vorwegzunehmen: Generell betrachtet gibt es einfach nicht den einen perfekten Sensor. Die Wahl hängt immer vom konkreten Anwendungsfall ab – also von der Umgebung, dem gewünschten Datenschutzniveau, der Genauigkeit, die man braucht, und vielem mehr. Deshalb war es mir wichtig, eine Systematik zu entwickeln, mit der man die Sensoren vergleichbar macht. Es ging nicht darum, den „besten“ Sensor zu küren, sondern darum zu zeigen, welcher Sensor für welchen Einsatzzweck am besten geeignet ist. Die Anforderungen in einem Besprechungsraum sind zum Beispiel ganz andere als in einem Großraumbüro oder einem Flur.

Ich habe zunächst eine Klassifikation erstellt – also eine strukturierte Übersicht, welche Technologien es gibt und welche Informationen sie jeweils liefern können. Das war wichtig, weil sich die Sensoren nicht nur technisch unterscheiden, sondern auch in dem, was sie „wissen“ oder weitergeben können.

Welche verschiedenen Sensorprinzipien gibt es?

Es gibt für die Erfassung von Anwesenheits- und Belegungsdaten verschiedene physikalische Prinzipien, nach denen Sensoren arbeiten.

Ein klassisches Beispiel sind sogenannte PIR-Sensoren – das steht für Passiv-Infrarot-Sensoren. Diese Sensoren registrieren Veränderungen in der Wärmesignatur eines Raumes. Wenn also eine Person durch den Erfassungsbereich des Sensors läuft und dadurch ein Temperaturunterschied zur Umgebung entsteht, wird das als Anwesenheit erkannt. Diese typischen Bewegungsmelder kennt man aus Fluren oder Treppenhäusern, in denen das Licht automatisch angeht, wenn jemand durchläuft.

Es gibt noch eine ganze Reihe weiterer Technologien, die Sensoren nutzen. So arbeiten zum Beispiel Ultraschallsensoren mit Schalllaufzeiten, Mikrofone mit Geräuschen, Wärmebildkameras mit thermischen Strahlungsmustern, Radarsensoren mit elektromagnetischen Wellen und Umgebungssensoren unter anderem mit der Temperatur und Luftfeuchtigkeit.

Was unterscheidet passive Sensoren von aktiven Sensoren?

Ein passiver Sensor reagiert nur auf Veränderungen in seiner Umgebung, ohne selbst ein Signal auszusenden. Ein gutes Beispiel dafür ist der PIR-Sensor, der erkennt, wenn sich die Wärmestrahlung im Raum verändert, beispielsweise wenn jemand vorbeigeht.

Im Gegensatz dazu sendet ein aktiver Sensor selbst ein Signal aus, zum Beispiel Ultraschall oder Mikrowellen, und wertet dann die zurückkehrenden Signale aus und analysiert, ob eine Änderung vorhanden ist. Dadurch kann er Bewegungen oder Anwesenheit auch in Bereichen erfassen, in denen PIR-Sensoren an ihre Grenzen stoßen. Gleichzeitig sind aktive Sensoren in der Regel energieintensiver. Passive Sensoren sind meist deutlich energieeffizienter, was bei der Auswahl ein wichtiges Kriterium sein kann.

Welche verschiedenen Informationsgehalte können Anwesenheitssensoren liefern?

Jede Sensortechnologie liefert Daten mit unterschiedlichem Informationsgehalt, den ich in meiner Arbeit auf drei Ebenen betrachtet habe. Die erste Ebene ist die räumliche Auflösung: Sie beschreibt, wie genau ein Sensor feststellen kann, wo eine Bewegung stattfindet. Kann er nur erkennen, dass sich jemand im Raum befindet, oder kann er sogar unterscheiden, ob sich die Person in einem bestimmten Bereich oder einer Zone des Raums aufhält? Das können zum Beispiel Radarsensoren sehr gut.

Die zweite Ebene ist die personenspezifische Auflösung: Dabei geht es darum, ob der Sensor nur eine Bewegung erkennt oder darüber hinaus auch Personen zählen oder sogar identifizieren kann – etwa, ob es sich bei der detektierten Person um einen Erwachsenen oder ein Kind handelt, oder sogar, welche Tätigkeit die Person ausführt.

Die dritte Ebene ist die zeitliche Auflösung: Hierbei wird betrachtet, wie häufig der Sensor seine Daten aktualisiert und meldet, ob eine Person anwesend ist. Es geht also um die Taktung oder Frequenz, mit der die Informationen erfasst werden.

Wenn Sensoren Personen identifizieren können, wird der Datenschutz zu einem wichtigen Thema.

Auf jeden Fall. Wenn Sensoren wie beispielsweise Kameras personenbezogene Daten erfassen können, spielt die Einhaltung des Datenschutzes eine große Rolle. Es gelten Grundsätze wie Rechtmäßigkeit, Transparenz und Zweckbindung. Die betroffenen Personen und Entscheider müssen frühzeitig eingebunden werden, und es ist wichtig, offen zu kommunizieren, dass und wofür personenbezogene Daten erfasst werden. Es dürfen nur genau die Daten verarbeitet werden, die für den jeweiligen Zweck notwendig sind – nicht mehr.

Was sind die wichtigsten Nutzungsszenarien für Anwesenheitssensoren?

Ein zentrales Thema ist die Energieeffizienz. Wenn man weiß, ob sich Personen in einem Raum aufhalten oder nicht, kann man die technische Gebäudeausstattung – also Heizung, Lüftung, Verschattung, Lichtsteuerung – entsprechend anpassen. So lässt sich der Energieverbrauch deutlich optimieren.

Ein weiterer wichtiger Bereich ist die optimierte Flächennutzung. Durch Sensordaten lässt sich feststellen, wie oft und intensiv bestimmte Räume genutzt werden, zum Beispiel, ob Gruppenarbeitsplätze stärker frequentiert werden als Einzelbüros. Diese Erkenntnisse ermöglichen eine gezielte Konzeptionierung der Räume, was vor allem in Ballungsgebieten mit hohen Mietkosten immer bedeutender wird.

Sensoren können ebenfalls in sicherheitsrelevanten Bereichen unterstützen und zum Beispiel bei der Evakuierung im Brandfall anzeigen, wo sich Menschen gerade aufhalten. So haben sich während der Corona-Pandemie solche Systeme zur Überwachung der Raumbelegung und zur Kontrolle des Zutritts als nützlich erwiesen.

Sensoren ermöglichen es, Licht, Temperatur oder Belüftung automatisch an die individuellen Wünsche der Anwesenden anzupassen. Dabei ist die Umsetzung bei Einzelarbeitsplätzen deutlich einfacher als in Großraumbüros, denn wenn sich mehrere Personen gleichzeitig im Raum aufhalten, müsste man sie individuell identifizieren – und das führt schnell zu datenschutzrechtlichen Bedenken.

Du hast zur Vorbereitung auf die praktische Untersuchung für die verschiedenen Sensortypen ein Bewertungsmodell entwickelt, das herstellerseitige Angaben systematisch erfasst und vergleichbar macht. Wie bist du dabei vorgegangen?

Im ersten Schritt habe ich Anforderungen definiert und sie in fünf Kategorien aufgeteilt: technische, funktionale, wirtschaftliche, rechtliche und raumspezifische Anforderungen, wobei ich mich auf die ersten vier konzentriert habe. Ich habe für jede Anforderung messbare Kriterien definiert – zum Beispiel für die technischen Anforderungen den Stromverbrauch, die Erfassungsreichweite, die Integrationsfähigkeit in Systeme oder die Robustheit. Diese Kriterien habe ich mit einem Punktesystem bewertet, jeweils von 1 bis 3 Punkten, wobei 3 das beste Ergebnis war.

Zudem habe ich eine Gewichtung vorgenommen, da nicht alle Kriterien gleichermaßen von Bedeutung sein müssen. Die technischen und funktionalen Kriterien wurden mit einem Anteil von jeweils 35 % gewichtet, die wirtschaftlichen Kriterien mit 20 % und die rechtlichen Kriterien mit 10 %. Es ist wichtig zu betonen, dass dieses Modell keine starre Vorgabe darstellt, sondern flexibel an die jeweiligen Projektanforderungen angepasst werden kann. Je nach Einsatzzweck können die Kriterien unterschiedlich gewichtet werden. Zum Beispiel unterscheiden sich die Anforderungen erheblich, wenn man nur einen einzelnen Raum bewertet im Vergleich zur Anwendung im gesamten Gebäude.

Daher sollte das Modell eher als eine Orientierungshilfe betrachtet werden. Mein Fokus lag dabei auf Bürogebäuden, weshalb die vorgeschlagenen Kriterien, Gewichtungen und Punktvergaben als generischer Vorschlag zu verstehen sind. Es handelt sich um eine flexible Vorlage, die je nach Projekt individuell angepasst werden kann.

Wie sah der Testaufbau für die praktische Untersuchung aus?

Die praktische Untersuchung habe ich im sogenannten Flexarbeitsraum im Bürogebäude von ComConsult durchgeführt – ein moderner Büroraum mit vier Arbeitsplätzen auf rund 36 Quadratmetern. Ziel war es, herauszufinden, ob die Auslastung der einzelnen Arbeitsplätze zuverlässig erfasst werden kann – also, wann ein Platz belegt ist und wie lange die Nutzung dauert.

Ich habe zwei verschiedene Sensorsysteme untersucht, für deren Auswahl die schnelle Verfügbarkeit sowie die Unterstützung durch Ansprechpartner maßgeblich waren. Zum einen ein System mit PIR-Sensoren von Vossloh Schwabe, die über ein spezielles Gateway von BlueRange eingebunden wurden. Dabei habe ich jeweils einen Sensor pro Arbeitsplatz installiert. Zum anderen kam ein Multisensor von Delta Controls zum Einsatz, der zentral in der Raummitte installiert wurde. Der Vergleich der Systeme sollte aufzeigen, ob ein einzelner Multisensor ausreicht, um den gesamten Raum zuverlässig zu erfassen, oder ob die arbeitsplatzbezogene Variante zu genaueren Ergebnissen führt.

Ich habe die Sensoren auf Stativen mit einer Holzkonstruktion montiert, sodass sie flexibel verstellbar waren. Bei der BlueRange-Lösung kamen zusätzlich zwei verschiedene Modelle von 3D-gedruckten Abdeckkappen zum Einsatz, um den Erfassungsbereich gezielt einzugrenzen. Um beide Systeme vergleichen zu können, liefen sie parallel und wurden zeitgleich getestet.

Wie verlief die Durchführung des Versuchs?

Ziel der praktischen Untersuchung war es, die Leistungsfähigkeit der Sensorsysteme unter realen Bedingungen zu bewerten – von minimalen Bewegungen bis zu dynamischen Nutzungsmustern mit wechselnden Personenzahlen. Dazu habe ich insgesamt sieben Versuche durchgeführt.

Im ersten Versuch habe ich die Reichweite und Abdeckung getestet. Hierfür habe ich mich aus verschiedenen Höhen und Distanzen dem Sensor angenähert. Ich habe gemessen, ab welchem Abstand der Sensor dreimal in Folge eine Bewegung erkannt hat, um anschließend die tatsächliche Erfassungsreichweite der Sensoren mit den Herstellerangaben zu vergleichen.

Der zweite und dritte Versuch konzentrierte sich auf die Bewegungsintensität. Dabei wurde untersucht, wie zuverlässig die Sensoren zwischen sitzender und stehender Aktivität unterscheiden – was besonders in Räumen mit höhenverstellbaren Schreibtischen, wie in unserem Flexarbeitsraum, wichtig ist. Ich habe die Tests jeweils fünf Minuten lang durchgeführt und in drei Bewegungsstufen unterteilt: minimale Bewegung (z. B. Tippen auf der Tastatur), mittlere Bewegung (z. B. nach einer Tasse greifen oder sich leicht zurücklehnen) und intensive Bewegung (z. B. Aufstehen, Tisch verstellen oder sich im Raum bewegen). Die Ergebnisse zeigten, dass die PIR-Sensoren am Arbeitsplatz bei allen drei Bewegungsstufen relativ zuverlässig ausgelöst haben, vor allem bei mittlerer und intensiver Bewegung. Der Multisensor in der Raummitte hatte jedoch größere Schwierigkeiten, insbesondere bei minimaler Bewegung, da die großen Monitore auf den Schreibtischen die Sichtlinie blockierten und der Sensor die Person teilweise nicht erfassen konnte.

Im vierten Versuch ging es um die Erkennung statischer Anwesenheit, also um Situationen, in denen sich jemand kaum oder gar nicht bewegt, beispielsweise beim Lesen oder konzentrierten Arbeiten. Dabei wurde deutlich, dass der PIR-Sensor in solchen Fällen keine Anwesenheit erkennt, weil er auf Bewegungsänderungen angewiesen ist. Der Multisensor hingegen konnte auch bei statischer Anwesenheit feststellen, dass jemand im Raum ist. Dies ist durch die Kombination verschiedener Messwerte und einer Machine-Learning-basierten Analyse möglich.

Im fünften Versuch habe ich untersucht, wie die Systeme auf die Anwesenheit mehrerer Personen im Raum reagieren. Dabei haben mich meine Kollegen unterstützt. In festgelegter Reihenfolge sind sie in den Raum gekommen, haben sich an bestimmte Arbeitsplätze gesetzt, dort eine definierte Zeit verweilt und haben dann in umgekehrter Reihenfolge den Raum wieder verlassen. Das Ziel war es zu prüfen, ob und wie die Sensoren erkennen, dass mehrere Personen gleichzeitig im Raum sind, und wie sie auf das Betreten und Verlassen reagieren. Der Multisensor erkannte die Personenanzahl recht gut, allerdings mit Verzögerung, da er nur alle fünf Minuten aktualisiert. Die PIR-Sensoren konnten zwar selbst keine Personen zählen, lieferten aber durch ihre platzweise Installation (ein Sensor pro Arbeitsplatz) ein indirektes Bild der Belegung.

Im sechsten Versuch wurde ein regulärer Tag betrachtet, bei der eine Person dreimal für 90 Minuten im Raum arbeitete. Beide Systeme konnten die Anwesenheit zuverlässig erkennen, wobei der Multisensor hier etwas präzisere Ergebnisse lieferte.

Im siebten Versuch wurde nur der Multisensor geprüft, da er auch nicht-bewegungsbasierte Parameter erfasst. Dabei wurde im Raum ein Fenster geöffnet, um Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Geräuschpegel zu verändern. Ziel war es zu prüfen, wie der Sensor auf Störeinflüsse aus der Umgebung reagiert und ob diese zu Fehlinterpretationen führen, indem zum Beispiel eine zusätzliche Person erkannt wird, obwohl keine anwesend ist. Die Messwerte blieben innerhalb des Toleranzbereichs der Herstellerangaben, was zeigt, dass der Multisensor robust gegenüber Umwelteinflüssen ist.

Welches Fazit ergibt sich aus der praktischen Untersuchung?

Zusammenfassend kann man sagen, dass beide Systeme ihre Stärken haben: Das BlueRange-System mit PIR-Sensoren punktet bei klarer Arbeitsplatzzuweisung, ist allerdings auf sichtbare Bewegung angewiesen. Der Multisensor von Delta Controls ist komplexer, erkennt ebenso unbewegte Anwesenheit, reagiert sensibler und vielseitiger, benötigt dafür jedoch möglichst klare Sichtlinien. Er leidet außerdem unter Einschränkungen bei der zeitlichen Auflösung (Updates alle 5 Minuten).

In der theoretischen Betrachtung deiner Arbeit hast du eine breite Palette von Sensortechnologien erfasst und bewertet. Welche Handlungsempfehlungen ergeben sich aus den gewonnenen Ergebnissen?

Neben den durchgeführten Versuchen habe ich in der theoretischen Betrachtung meiner Arbeit eine Übersicht über eine ganze Reihe verfügbarer Sensortypen erstellt, darunter drei Kameras, ein LiDAR-Sensor, drei Time-of-Flight-Kameras, zwei Radarsensoren, zwei PIR-Sensoren, zwei Thermopile-Sensoren, ein Ultraschallsensor sowie fünf Multisensoren. Ich habe diese Sensoren hinsichtlich technischer, funktionaler, wirtschaftlicher und rechtlicher Kriterien bewertet und die Ergebnisse mithilfe des Bewertungsmodells analysiert. Eine detaillierte Erläuterung dieses Bewertungsprozesses würde im Rahmen dieses Gespräch zu weit führen. Aus den Resultaten lassen sich jedoch konkrete Handlungsempfehlungen ableiten:

Zunächst ist wichtig, eine Anforderungsanalyse durchzuführen, um genau zu klären, welche Bedürfnisse bestehen und welche Ziele mit dem Einsatz eines Sensorsystems erreicht werden sollen, beispielsweise die Energieeinsparung, die Verbesserung von Buchungssystemen oder die Optimierung von Flächennutzung.

Anschließend empfiehlt es sich, eine Pilotinstallation oder eine experimentelle Testphase durchzuführen, um die Erfassungsbereiche in den jeweiligen Räumen zu prüfen, da diese sehr unterschiedlich sein können.

Die Interoperabilität der Protokolle und Schnittstellen spielt eine zentrale Rolle, um das System passend in eine bestehende Lösung zu integrieren. Dabei sollte man bereits im Vorfeld überlegen, ob man nur ein System nutzt oder verschiedene Protokolle miteinander verknüpft, was eventuell den Einsatz von Gateways und eine vorausschauende Netzwerkplanung erfordert.

Datenschutz und Datensicherheit sollten von Anfang an berücksichtigt werden, beispielsweise durch die Verwendung sicherer Protokolle wie BACnet Secure Connect oder KNX Secure.

Zudem ist eine transparente Nutzerkommunikation wichtig, um die Mitarbeiter über die Datenerfassung und -verwendung zu informieren und sie entsprechend zu schulen.

Schließlich ist es empfehlenswert, die erfassten Daten kontinuierlich auszuwerten, um daraus konkrete Maßnahmen abzuleiten. Wenn beispielsweise ein Raum nur selten genutzt wird, kann man ihn umwidmen oder anderweitig nutzen, um die Ressourcen optimal einzusetzen.