Was Orange Capital Partners über Daten lernte, bevor sie mit der Instandhaltungsplanung begannen

Kopenhagen, 12.11.2026. In einem Webinar von proprty.ai zum Thema Übergang von reaktiver zu präventiver Instandhaltung erläuterte Mats Klein, Direktor bei Orange Capital Partners, was es für OCP bedeutete, das Betriebsmodell auf einer einzigen, gemeinsamen Datenbasis aufzubauen. Anders Holm Jørgensen, Gründer und CEO von proprty.ai, nahm an dem Gespräch teil und zeigte auf, wie Eigentümer mit der Portfolio-Planung beginnen können, ohne zuvor ihre gesamten Gebäudedaten bereinigen zu müssen. Moderiert wurde das Gespräch von Isha Otten von proprty.ai.

Orange Capital Partners ist ein institutioneller Investor mit Aktivitäten in fünf Ländern. In den letzten Jahren hat das Unternehmen seine IT- und Datenstrukturen zentralisiert und eine Umgebung, in der Informationen über 17 Systeme verstreut waren, durch einen einheitlichen Überblick ersetzt. Die größte Herausforderung war laut Mats Klein die Datenmigration. OCP bereinigte zunächst die Daten und migrierte sie dann in Wellen, beginnend mit 300 Mieteinheiten, bevor der Rest des niederländischen Portfolios integriert wurde.

„Das Schwierigste ist, dass die Datenqualität in der Immobilienbranche meist recht niedrig ist. Man möchte die schlechten Daten nicht direkt in das neue System übernehmen, denn ‚Müll rein‘ führt in der Regel zu ‚Müll raus‘“, sagt Mats Klein.

Daten aktuell halten

Daten einmalig zu bereinigen ist nicht die eigentliche Leistung. Die Herausforderung besteht darin, sie aktuell zu halten. OCP hat seine zentralen Geschäftsprozesse – von der Mieteinziehung bis zur Instandhaltung und Beschwerdebearbeitung – abgebildet und die Systeme so aufgebaut, wie die Prozesse ablaufen sollten. Der Installateur, der ein Leck repariert, arbeitet nun direkt im System von OCP, sodass die Registrierung aktualisiert wird, sobald der Auftrag erledigt ist.

„Am Ende kann man eine Quote von 95 % erreichen. Wenn man seinen Dienstleistern die richtigen Werkzeuge an die Hand gibt und alle auf Basis derselben Daten arbeiten, sollten die Daten aktuell sein“, sagt Mats Klein.

Anders Holm Jørgensen erkannte dieselbe Logik auf der Produktseite wieder. Die Frage nach dem erforderlichen Detaillierungsgrad der Daten – etwa, ob jedes Fenster in einem Gebäude einzeln erfasst werden muss – ergibt nur dann Sinn, wenn es einen Weg gibt, diese Details ohne manuellen Aufwand korrekt zu halten.

„Wir müssen einen automatisierten Weg finden, um Daten aktuell und korrekt zu halten, denn man kann nicht erwarten, dass die Leute losziehen und diese Datenpunkte manuell aktualisieren. Das wird nicht passieren“, sagt Anders Holm Jørgensen.

Vertrauen von Anfang an aufbauen

Auf die Frage, was er anders machen würde, verwies Mats Klein auf das Timing. OCP hielt die Designgruppe klein und fern vom Asset-Management-Team, um das Tagesgeschäft nicht zu stören. Wenn er noch einmal von vorne anfangen könnte, würde er das operative Geschäft von Anfang an einbeziehen und die Kollegen fragen, was sie von der neuen Lösung benötigen, denn Menschen vertrauen Daten, die sie selbst mit definiert haben.

„Wenn die neue Arbeitsweise für zusätzlichen Aufwand sorgt, dann ist das Design falsch“, sagt Mats Klein.

Beide Redner waren sich einig, dass Veränderung ein klares Mandat von oben erfordert. Anders Holm Jørgensen beschrieb erfolgreiche Projekte als solche, bei denen die Führungsebene Raum zum Experimentieren lässt und akzeptiert, dass nicht alles beim ersten Mal funktioniert. Mats Klein drückte es direkter aus.

„Es ist im Grunde ein Top-down-Ansatz. Wenn die Führungsebene Wandel und Automatisierung nicht vorlebt, sollte man es besser gleich lassen, denn sonst wird es im Unternehmen nicht mitgetragen“, sagt Mats Klein.

Von der Reparaturliste zum Plan

Ein Instandhaltungsplan ist oft nur eine Liste von Dingen, die kaputtgegangen sind. Ein nützlicher Plan beschreibt hingegen, wo der Eigentümer mit jedem Gebäude hinmöchte und was das über die Zeit kostet. Ein Teilnehmer fragte, wo man anfangen soll, wenn zwar ein Plan existiert, die meiste Zeit aber dennoch für akute Reparaturen draufgeht.

„Wenn wir uns nicht erlauben, innezuhalten und herauszufinden, wie wir aus dieser Arbeitsweise ausbrechen können, dann hört es nie auf. Dabei kann kein System helfen“, sagt Anders Holm Jørgensen.

In der Demo erstellte er eine niederländische Immobilie in proprty.ai anhand einer Adresse unter Verwendung öffentlicher Registerdaten und nutzte dann Tily, um Street-View-Bilder auszulesen und Zustand, Material sowie Installationsjahr zu aktualisieren, wobei der Nutzer das Ergebnis bestätigte. Der Konfidenzwert stieg von 64 % auf 71 %. Anschließend legte er ein Zehnjahresbudget unterhalb des geschätzten Bedarfs fest und zeigte den daraus resultierenden technischen Nachholbedarf sowie die Mehrkosten durch aufgeschobene Instandhaltung auf.

„Die Lebensdauer eines Bauteils lässt sich als S-Kurve darstellen. Aber wie diese S-Kurve aussieht, hängt von den Eingriffen ab, davon, wie man es instand hält. Genau das versuchen wir ihnen verständlich zu machen. Was ist die Konsequenz, wenn wir Maßnahmen aufschieben oder vorziehen?“, sagt Anders Holm Jørgensen.

proprty.ai prognostiziert Zustand, Restlebensdauer und Instandhaltungskosten für Bauteile in großen Immobilienportfolios. Der KI-generierte Instandhaltungsplan hilft Eigentümern bei der Priorisierung der Arbeiten, wobei sie diesen selbst validieren und verbessern können.

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