Erhebung der Nutzerzufriedenheit in Gebäuden

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1 Erhebung der Nutzerzufriedenheit in Gebäuden Methodik und Ergebnisse aus Befragungen an Büroarbeitsplätzen Institut Entwerfen und Bautechnik (IEB), Fakultät Architektur, Fachgebiet Bauphysik &Technischer Ausbau (fbta) Andreas Wagner Institut für Entwerfen und Bautechnik, Fakultät für Architektur Karlsruher Institut für Technologie KIT Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft

2 Nutzerzufriedenheit im Kontext Gebäudeperformance Energie- und Kostenkennwerte sind eingeführte Indikatoren für die Performance von Gebäuden, geben aber keine Auskunft über Nutzerzufriedenheit Hohe Zufriedenheit wesentliche Voraussetzung für Motivation, Leistungsfähigkeit und Produktivität Personalkosten deutlich höher als alle anderen Gebäudebetriebskosten Nutzerzufriedenheit ist also wesentlicher ökonomischer Faktor! Gibt es verlässliche Indikatoren zur Bewertung der Nutzerzufriedenheit?

3 Wie definiert sich Nutzerzufriedenheit? Psychologisches Modell zum subjektiven Wohlbefinden: Zufriedenheit als kognitive Komponente - bilanzierende Bewertung, in die bei Abwägung positiver und negativer Eindrücke auch Erwartungen und Erfahrungen einfließen können Unser Ansatz: Nutzerzufriedenheit am Arbeitsplatz Zufriedenheit individueller Nutzer mit dem thermischen, olfaktorischen, visuellen und auditiven Komfort (= sensorisches Empfinden) sowie der Büroausstattung und -gestaltung

4 Einflussgrößen auf die Nutzerzufriedenheit Quelle: Performance von Gebäuden, Fraunhofer IRB-Verlag

5 Wie misst man Nutzerzufriedenheit? Entwicklung eines standardisierten Fragebogens INKA (Instrument für Nutzerbefragungen Zum Komfort am Arbeitsplatz) Abfragen raumklimatischer Aspekte und und psychosozialer Faktoren in Bezug auf Arbeitsplatz und Gebäude Kompatibel zum Bewertungssystem Nachhaltiges Bauen für Büro- und Verwaltungsgebäude des Bundes (BNB)

6 Abgefragte Aspekte Quelle: Performance von Gebäuden, Fraunhofer IRB-Verlag

7 Reportblatt INKA Gebäude-Gesamtindex Mittelwert aus sieben Bewertungen zur Zufriedenheit mit einzelnen Komfortbewertungen Mittelwerte für die einzelnen Komfortbereiche auf Basis der zusammenfassenden Frage Häufigkeitsverteilungen als detailliertere Information zu den einzelnen Komfortbereichen Quelle: Performance von Gebäuden, Fraunhofer IRB-Verlag

8 Studie zur Nutzerzufriedenheit in Bürogebäuden Gebäudestichprobe energieoptimiert (neu/ saniert) konventionell (20 / 3) 20 Daten Winter Sommer 4,375 2,452 1,923 Rücklauf %

9 Stärke des Einflusses von Komfortparametern auf Zufriedenheit mit Arbeitsplatzbedingungen alle Komfortparameter haben statistisch signifikanten Einfluss auf die Gesamtbewertung Quelle: Performance von Gebäuden, Fraunhofer IRB-Verlag

10 Bedeutung der Einflussmöglichkeit auf Raumklimaparameter wichtig: funktionierende und einfach zu handhabende Einflussmöglichkeiten auf das Raumklima am Arbeitsplatz Quelle: Performance von Gebäuden, Fraunhofer IRB-Verlag

11 Einfluss des Bürotyps auf Komfortparameter zusätzlich auch höheres Ablenkungspotenzial in Mehrpersonenbüros mit > 5 Personen Quelle: Performance von Gebäuden, Fraunhofer IRB-Verlag

12 Vergleich von Gebäuden mit unterschiedlichem Energiestandard Quelle: Performance von Gebäuden, Fraunhofer IRB-Verlag

13 Vergleich von Gebäuden mit unterschiedlichem Energiestandard vergleichbare internationale Studien green buildings schneiden häufig besser bei globaler Komfortbewertung ab Grund: forgiveness factor (Positivfaktoren kaschieren negative, die bei Einzelbewertung die Reihung verändern) Quelle: Performance von Gebäuden, Fraunhofer IRB-Verlag

14 Fazit aus fbta-studie Nutzerbefragungen zeigen nur sehr wenige stark negative Bewertungen, gleichwohl kommt Optimierungsbedarf hinsichtlich einzelner Komfortparameter klar zum Ausdruck (siehe Handlungsrelevanz-Matrix) Gebäudestandard als Kontextfaktor statistisch nicht bedeutsam für Raumklimabewertung Komfort und Energieeffizienz vereinbar! Nutzerbefragung ist parallel zum Gebäude-Monitoring wirkungsvolles Werkzeug zur Verbesserung der Nutzerzufriedenheit im Gebäudebetrieb

15 Anwendung der Daten: Handlungsrelevanz-Matrix r = 0,

16 Laboratory for Occupant Behavior, Satisfaction, Thermal Comfort and Environmental Research

17 Automated collection of numerous physical and physiological data: Meteorological data on site Indoor climate and systems status (wireless temperature, humidity and illuminance sensors, comfort meters, window contacts, IR camera ) Sensors for heart rate, skin temperature, skin wettedness Indoor climate control: Different control systems for HVAC, light and sensors Open programmable interface for visualisation and data storage

18 Typical one-day experiment in the LOBSTER

19 Window operation analysis Survival analysis on window operation Opening duration (period window is opened until next closing action) depends strongly on indoor air and outdoor temperature (Closing duration depends more on outdoor temperature) Outdoor temperature [ C] Colours = opening duration [min] Indoor air temperature [ C]

20 Window operation models Result of survival analysis Top: Survival probabilities for window closing action depending on outdoor temperature Bottom: Survival probabilities for window opening action depending on outdoor temperature

21 Thermal sensation for different ceiling fan usage i- : No ceiling fan usage allowed i+: Ceiling fan usage allowed ip: Ceiling fan usage allowed, but on reverse mode

22 Fan usage model for building simulation Simple multivariate logistic regression model Implementation in EnergyPlus via MatLab Analysis of number of hours outside the comfort range i-: 1811 hrs i+: 941 hrs

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