Input till Fas 1 Workshop

Datum: 26 oktober 2025
Version: 1.0
Kontakt: [Workshopledare kontaktuppgifter]

Syfte med detta dokument

Detta dokument sammanfattar alla identifierade förbättringsmöjligheter från 19 kontextintervjuer genomförda i oktober 2025. Dokumentet är underlag för vår Fas 1-workshop där vi tillsammans kommer att:

• Validera att vi förstått era utmaningar korrekt
• Prioritera vilka möjligheter som är viktigast
• Välja 3-5 fokusområden för Fas 2

Viktigt: Detta är INTE färdiga lösningar - det är möjligheter vi vill diskutera och validera med er.

Sammanfattning av Intervjuinsikter

Baserat på 19 djupintervjuer med medarbetare har vi identifierat 29 förbättringsmöjligheter inom HÅR!. Dessa möjligheter har potential att spara sammanlagt 8,412 timmar årligen (motsvarande cirka 6,7 miljoner SEK i värde).

Huvudfynd

Primär flaskhals: Manuell dokumentation och informationsöverföring mellan system

• Årlig kostnad: 1,300-1,820 timmar (≈ 1,2M SEK)
• Påverkade personer: 15+ medarbetare
• Typiska aktiviteter: Överföring från Revit till Word/Excel, handlingsförteckningar, dokumentsammanställningar

AI-entusiasm: 14 av 19 intervjuade är positiva till AI och automation

• Tydliga önskemål om automatisering av repetitivt arbete
• Stort intresse för kvalitetskontroll och granskningsautomation
• Efterfrågan på bättre kunskapshantering och sökbarhet

Spännvidd: Från "quick wins" (20 timmars implementering) till strategiska transformationer (300+ timmar)

 IMPLEMENTERINGSFASER

Möjligheterna är organiserade i tre faser baserat på komplexitet och Implementeringstid:

Fas 1: Quick Wins (0-30 dagar)

5 möjligheter - Snabba vinster med hög ROI och låg risk

Fas 2: 90-dagars Initiativ (1-3 månader)

10 möjligheter - Mellanstora projekt med betydande automation och systemintegrationer

Fas 3: 180-dagars Transformation (3-6 månader)

14 möjligheter - Strategiska initiativ med stor påverkan och omfattande förändring

Total potential: 8,412 timmar årligen = 6,7 miljoner SEK i årligt värde

DETALJERADE MÖJLIGHETER

De följande sidorna beskriver varje möjlighet i detalj. För varje möjlighet vill vi ha er input på:

1. Känner ni igen problemet? Stämmer beskrivningen med er vardag?
2. Är lösningen rimlig? Skulle detta faktiskt hjälpa?
3. Vad har vi missat? Finns det aspekter vi inte tänkt på?

MÖJLIGHET #1: Solcellsrapport-mall med auto-ifyllning

Kategori: Quick Win (0-30 dagar)
Implementeringstid: 25 timmar
Årlig besparing: 468 timmar
ROI: 18,7x

Problembeskrivning

Att skapa solcellsrapporter för takinstallationer är en återkommande uppgift som tar 1-2 timmar per rapport. Processen innebär manuell inmatning av standarddata (byggdata, koordinater, takvinkel, orientering, etc.) som ofta redan finns i andra projektdokument eller kan hämtas automatiskt.

Citat från intervjuer:

"Jag gör kanske 5-6 solcellsrapporter i veckan, och varje tar mellan 1-2 timmar. Mycket av det är samma information varje gång bara med olika siffror." - Nada Ahmed, Konstruktör

"Det skulle spara mycket tid om man kunde ha en mall som fyller i grunddata automatiskt från projektinformationen." - Nada Ahmed

Nuläge

Så fungerar det idag:

• Manuell skapande av varje rapport från början eller genom kopiering
• Manuell insamling av data från olika källor
• Manuell inmatning av alla värden
• Risker för fel vid överföring av siffror
• Ingen kvalitetskontroll av beräkningar

Tidsåtgång:

• 1-2 timmar per rapport
• 5-6 rapporter per vecka (huvudsakligen Nada, måste verifieras)
• Cirka 260-520 timmar årligen för en person

Föreslagen lösning

Så skulle det fungera:

• Digital mall i Excel/Word med kopplingar till projektdatabas
• Automatisk ifyllning av standardfält från projektdata
• Förifyllda beräkningsformler för solcellsprestanda
• Dropdown-menyer för standardval (paneltyper, monteringssystem)
• Automatisk generering av standardtexter
• Kvalitetskontroll av beräkningar

Implementation:

• Skapa template-fil med alla standardsektioner
• Definiera datakopplingar till projektregister
• Testa med 3-5 verkliga projekt
• Justera baserat på feedback
• Rulla ut till alla konstruktörer

Förväntade fördelar

Tidsbesparingar:

• Reducera rapporttid från 1-2 tim till 20-30 min
• Spara 60-70% av tiden per rapport
• Årlig besparing: 468 timmar

Kvalitetsförbättringar:

• Färre fel i dataöverföring
• Konsistent format och struktur
• Automatisk beräkningsvalidering
• Standardiserad kvalitetsnivå

Övriga fördelar:

• Snabbare offertsvar till kunder
• Möjlighet att ta fler projekt
• Minskad stress för konstruktörer
• Lättare för nya medarbetare att komma in i arbetet

Konkret exempel

FÖRE (Traditionell process):

1. Öppna tomt dokument eller kopiera gammalt (5 min)
2. Leta upp projektdata i olika filer (15 min)
3. Mata in byggnadsdata manuellt (10 min)
4. Beräkna takarea och orientering (15 min)
5. Mata in takdata och beräkna solcellsprestanda (20 min)
6. Skriva standardtexter och sammanfattning (25 min)
7. Kvalitetskontroll och formatering (10 min) Total tid: 100 minuter

EFTER (Med mall och auto-ifyllning):

1. Öppna projektspecifik mall (automatisk från projektID) (2 min)
2. Verifiera auto-ifyllda projektdata (5 min)
3. Komplettera takspecifika mätningar (10 min)
4. Välj paneltyp från dropdown (automatiska beräkningar) (3 min)
5. Justera och komplettera automatiska texter (5 min)
6. Slutgranskning (5 min) Total tid: 30 minuter

Besparing per rapport: 70 minuter

Validering behövs för

1. Problemidentifiering

☐ Stämmer tidsestimatet (1-2 tim/rapport)?
☐ Är antalet rapporter (5-6/vecka) representativt?
☐ Vilka andra utöver Nada gör dessa rapporter regelbundet?
☐ Finns det andra typer av standardrapporter med liknande problem?

2. Lösningsdesign

☐ Vilka datafält skulle auto-ifyllning vara mest värdefull för?
☐ Var finns projektdata idag som skulle kunna kopplas?
☐ Vilka standardtexter återkommer i varje rapport?
☐ Vilka beräkningar är mest tidskrävande att göra manuellt?

3. Implementation

☐ Vem äger solcellsrapporterna och bör vara med i utveckling?
☐ Finns befintliga mallar som kan utgångspunkt?
☐ Vilken lösning (Excel, Word, webbaserad) passar bäst?
☐ Hur säkerställer vi kvalitet i auto-genererade beräkningar?

4. Prioritering

☐ Är 18,7x ROI tillräckligt övertygande för att prioritera detta?
☐ Finns det andra snabba vinster som borde komma först?
☐ Skulle detta skapa utrymme för att ta fler projekt?
☐ Vilka andra positiva effekter kan detta få?

5. Öppna frågor

Vad har vi missat? _______________________________________________

Finns det liknande dokumenttyper med samma problem? _______________

Andra kommentarer: _______________________________________________

MÖJLIGHET #2: Förstärkt automatiskt tidrapport-påminnelsesystem

Kategori: Quick Win (0-30 dagar)
Implementeringstid: 15 timmar
Årlig besparing: 200 timmar
ROI: 13,3x

Problembeskrivning

Att "jaga" medarbetare för att få in tidrapporter är en återkommande och tidskrävande uppgift för ekonomifunktionen. Trots veckovisa påminnelser-mejl från Rexxor är det många som inte rapporterar i tid, vilket försenar fakturering och försvårar ekonomisk uppföljning.

Citat från intervjuer:

"Det som tar tid är ju, som jag sa, tidrapporteringen. Att folk ska rapportera in sin tid. Det är det som tar mest tid." - Mats Aaman, Ekonomichef

"Varje vecka går det ut ett mejl på måndagar, men många rapporterar ändå inte. Då får man jaga och påminna." - Mats Aaman

"Tidrapportering är inte mitt största problem. Men att få folk att rapportera snabbare skulle hjälpa mycket." - Mats Aaman

Nuläge

Så fungerar det idag:

• Rexxor skickar automatiskt veckomejl varje måndag
• Många medarbetare ignorerar påminnelsen
• Ekonomiavdelningen måste manuellt identifiera vilka som inte rapporterat
• Individuella påminnelser via mejl eller personlig kontakt
• Upprepat varje vecka
• Påverkar möjlighet att fakturera i tid

Tidsåtgång:

• Cirka 30-40 min per vecka för att identifiera och kontakta försenade
• Försenad fakturering på grund av sen tidrapportering
• Extra arbete för Eva när faktura måste fixas i efterhand

Föreslagen lösning

Så skulle det fungera:

1. Eskalerande påminnelser:
2.  
   • Dag 1 (Måndag): Automatiskt veckomejl (befintligt)
• Dag 3 (Onsdag): Första påminnelse till icke-rapporterande
• Dag 5 (Fredag): Andra påminnelse med varning
• Dag 8 (Måndag): Eskalering till projektledare/chef
3. Personaliserade påminnelser:
4.  
   • Anpassat meddelande baserat på historik
• Visa hur många veckor i rad person varit sen
• Positiv förstärkning för de som rapporterar i tid
5. Dashboard för uppföljning:
6.  
   • Visuell översikt av rapporteringsstatus
• Identifiera mönster (vissa avdelningar/personer alltid sena)
• Automatisk rapport till ledning
7. Gamification (valfritt):
8.  
   • Poäng för punktlig rapportering
• Månatlig "hall of fame"
• Små incitament för 100% punktlighet

Implementation:

• Konfigurera Rexxor för eskalerande påminnelser
• Skapa anpassade mejlmallar
• Sätta upp automatisk rapportgenerering
• Pilottest med en avdelning i 4 veckor
• Rulla ut till alla

Förväntade fördelar

Tidsbesparingar:

• Reducera ekonomiavdelningens manuella "jakt-tid" från 40 min till 10 min/vecka
• Spara 30 min × 52 veckor = 26 tim/år för Mats
• Spara 20-30 min/vecka för Eva = 17-26 tim/år
• Minska projektledares tid för att hjälpa ekonomi = 50 tim/år
• Snabbare fakturering = förbättrad likviditet
• Total Årlig besparing: cirka 200 timmar

Kvalitetsförbättringar:

• Mer punktlig tidrapportering
• Bättre ekonomisk styrning i realtid
• Tidigare fakturering = förbättrat kassaflöde
• Mindre stress för ekonomifunktionen

Övriga fördelar:

• Skapar kultur av ansvar och punktlighet
• Synliggör problemområden (vilka avdelningar behöver stöd)
• Bättre underlag för projektekonomisk uppföljning

Konkret exempel

FÖRE (Nuvarande process):

1. Måndag: Automatiskt Rexxor-mejl går ut (0 min manuellt)
2. Onsdag: Eva/Mats kollar manuellt vem som inte rapporterat (10 min)
3. Onsdag: Eva/Mats skickar individuella påminnelser (15 min)
4. Fredag: Eva/Mats kollar igen, skickar nya påminnelser (10 min)
5. Måndag: Eva/Mats eskalerar till projektledare (5 min)
6. Eva/Mats måste vänta med fakturering eller fixa i efterhand (30 min)
7. Total tid per vecka: 70 minuter

EFTER (Automatiserat system):

1. Måndag: Automatiskt veckomejl (0 min)
2. Onsdag: Automatisk påminnelse #1 (0 min)
3. Fredag: Automatisk påminnelse #2 (0 min)
4. Måndag: Automatisk eskalering (0 min)
5. Mats granskar dashboard (10 min)
6. Eva fakturerar direkt (30 min - ingen fördröjning)
7. Total tid per vecka: 10 minuter

Besparing per vecka: 60 minuter

Validering behövs för

1. Problemidentifiering

☐ Hur många medarbetare rapporterar regelbundet för sent?
☐ Vilka avdelningar/roller är värst?
☐ Påverkar sen rapportering faktiskt fakturering negativt?
☐ Finns det andra konsekvenser vi inte identifierat?

2. Lösningsdesign

☐ Är eskalerande påminnelser en bra approach eller riskerar det irritera folk?
☐ Ska vissa personer/roller undantas från påminnelser?
☐ Vilket ton ska påminnelserna ha (vänlig, formell, humoristisk)?
☐ Hur ofta är lagom för påminnelser?

3. Implementation

☐ Har Rexxor funktionalitet för detta eller behövs externa system?
☐ Vem äger konfiguration av Rexxor?
☐ Behövs IT-support för implementation?
☐ Vilka personer ska få eskalerings-mejl?

4. Prioritering

☐ Är detta viktigt nog att prioritera högt?
☐ Skulle andra åtgärder (kultur, processer, incitament) vara bättre?
☐ Finns det motstånd mot mer "övervakning"?
☐ Påverkar detta medarbetarnas välbefinnande negativt?

5. Öppna frågor

Varför rapporterar folk för sent - är det systemet, kulturen, eller annat? _______________

Hur kan vi göra tidrapportering enklare istället för bara påminna mer? _______________

Andra kommentarer: _______________________________________________

MÖJLIGHET #3: Regelverks-PDF OCR-behandling och sökbarhet

Kategori: Quick Win (0-30 dagar)
Implementeringstid: 40 timmar
Årlig besparing: 500 timmar
ROI: 12,5x

Problembeskrivning

Att söka information i regelverk, standarder och tekniska dokument (BBR, EKS, svenska standarder, etc.) är extremt tidskrävande eftersom många PDF-filer inte är sökbara. Detta leder till att medarbetare måste bläddra manuellt genom hundratals sidor för att hitta relevant information.

Citat från intervjuer:

"Det är oerhört tidskrävande att leta i alla de här PDF:erna. Man kan inte söka i dem, så man måste bläddra igenom allt." - Adrian Blum Fagerström, Arkitekt

"Jag önskar att man kunde söka i alla standarddokument och regelverk, kanske med AI som kan ge sammanhang och förklara." - Adrian Blum Fagerström

"Att hitta rätt information i regelverken tar så mycket tid. Det skulle vara guld värt med bättre sökbarhet." - Mårten Belin, VD/Arkitekt

Nuläge

Så fungerar det idag:

• Manuell bläddring genom PDF-dokument
• Ctrl+F fungerar inte på oskannede PDF:er
• Information finns spridd över många olika dokument
• Varje ny medarbetare måste lära sig var allt finns
• Ingen central sökbar kunskapsbas
• Beroende av enskilda personers minneskunskap

Tidsåtgång:

• 30-60 minuter per gång man behöver leta regelverksinformation
• Uppskattat 5-10 gånger per vecka per person som arbetar med regelverk
• Drabbar särskilt: Adrian, Mårten, Daniel, August, Axel, Sara H
• Uppskattad total: 20-30 tim/vecka = 1,040-1,560 tim/år

Föreslagen lösning

Fas 1: OCR-behandling (Vecka 1-2)

• Identifiera alla regelverks-PDF:er som används regelbundet
• Köra OCR-behandling på alla dokument
• Verifiera sökbarhet efter behandling
• Organisera i strukturerad mappstruktur

Fas 2: Indexering och metadata (Vecka 3-4)

• Tagga dokument med metadata (typ, giltighet, ämnesområde)
• Skapa index över viktiga sektioner
• Länka relaterade dokument

Fas 3: Sökgränssnitt (Framtida, ej i quick win)

• AI-driven semantisk sökning över alla dokument
• "Ställ frågor till regelverket" - funktionalitet
• Kontextuell förståelse och sammanfattning

Implementation Quick Win:

• Samla alla regelverks-PDF:er i en central mapp
• Köra batch OCR med Adobe Acrobat Pro eller gratis tool
• Verifiera sökbarhet i slumpmässiga stickprov
• Publicera sökbara versioner på delad server
• Informera alla medarbetare

Förväntade fördelar

Tidsbesparingar:

• Reducera söktid från 30-60 min till 5-10 min
• Spara 20-50 min per sökning
• Vid 50 sökningar/vecka totalt: 16-42 tim/vecka
• Årlig besparing: cirka 500 timmar

Kvalitetsförbättringar:

• Hittar rätt information snabbare
• Färre missade krav
• Mer komplett regelverksefterforskning
• Enklare att verifiera tolkningar

Övriga fördelar:

• Nya medarbetare kommer snabbare igång
• Mindre beroende av senior-medarbetares minneskunskap
• Bättre compliance med regelverk
• Grund för framtida AI-lösningar

Konkret exempel

FÖRE (Manuell sökning i oskannede PDF:er): Scenario: Adrian behöver hitta brandskyddskrav för ett specifikt trapphus

1. Öppna BBR PDF (5 MB, 300+ sidor)
2. Bläddra genom innehållsförteckning (5 min)
3. Gissa vilket kapitel (hoppa till kapitel 5)
4. Bläddra genom kapitlet sida för sida (20 min)
5. Inte rätt kapitel - prova kapitel 8 (15 min)
6. Hitta relevant sektion (5 min)
7. Läsa och verifiera att det är rätt krav (5 min)
8. Kolla även EKS för ytterligare krav - upprepa process (20 min) Total tid: 70 minuter

EFTER (Sökbara PDF:er): Scenario: Adrian behöver hitta brandskyddskrav för ett specifikt trapphus

1. Öppna BBR PDF
2. Ctrl+F: "trapphus brandskydd" (1 min)
3. Hoppa direkt till relevanta avsnitt (2 min)
4. Läsa alla träffar och bedöma relevans (10 min)
5. Öppna EKS och sök samma term (1 min)
6. Granska EKS-krav (5 min)
7. Verifiera att båda källor överensstämmer (5 min) Total tid: 24 minuter

Besparing per sökning: 46 minuter

Validering behövs för

1. Problemidentifiering

☐ Vilka regelverk och standarder används mest frekvent?
☐ Hur många personer påverkas regelbundet?
☐ Stämmer tidsestimatet (30-60 min per sökning)?
☐ Finns det andra dokumenttyper med samma problem?

2. Lösningsdesign

☐ Vilka dokument ska prioriteras för OCR-behandling först?
☐ Var ska sökbara PDF:er lagras för bäst tillgänglighet?
☐ Behövs särskilda verktyg eller är befintliga tillräckliga?
☐ Hur säkerställer vi att nya dokument också blir sökbara?

3. Implementation

☐ Vem äger och underhåller regelverksdokument idag?
☐ Har vi Adobe Acrobat Pro eller behövs gratis alternativ?
☐ Hur ofta uppdateras regelverk och vem ansvarar?
☐ Behövs IT-support för att sätta upp central server?

4. Prioritering

☐ Är 500 tim/år en realistisk besparing?
☐ Skulle detta vara högre prioritet än andra quick wins?
☐ Finns det redan pågående initiativ som överlappar?
☐ Kan detta göras internt eller behövs konsulter?

5. Öppna frågor

Vilka andra dokumenttyper (utöver regelverk) har samma problem? _______________

Hur hanteras uppdateringar av regelverk idag? _______________

Andra kommentarer: _______________________________________________

MÖJLIGHET #4: Takstols-kalkylator för snabb dimensionering

Kategori: Quick Win (0-30 dagar)
Implementeringstid: 20 timmar
Årlig besparing: 100 timmar
ROI: 5,0x

Problembeskrivning

Dimensionering av standardiserade takstolar är en återkommande uppgift som tar 2-4 timmar per projekt trots att det ofta handlar om liknande konfigurationer. En färdig beräkningstemplate skulle kunna dramatiskt förkorta denna tid.

Citat från intervjuer:

"Takstolsberäkningar tar ofta 2-4 timmar beroende på komplexiteten. Men de flesta är ganska lika varandra." - Nada Ahmed, Konstruktör

"Det skulle verkligen spara tid att ha en färdig mall med dimensioneringsberäkningar. Kanske 25 gånger per år skulle det användas." - Nada Ahmed

Nuläge

Så fungerar det idag:

• Varje takstolsberäkning görs från början
• Manuell inmatning av belastningsdata
• Beräkning av snö-, vind- och egenlast
• Dimensionering av strävor, överstycken, ramverk
• Kontroll mot EKS och trähandbok
• Dokumentation av resultat

Tidsåtgång:

• 2-4 timmar per takstolsprojekt
• Cirka 25 projekt per år
• Total: 50-100 timmar årligen

Föreslagen lösning

Excel-baserad kalkylator med:

1. Input-sektion:
   • Takgeometri (spännvidd, lutning, höjd)
• Byggnadsdata (läge, snölastklass, vindzon)
• Materialval (träkvalitet, dimension)
2. Beräkningsmotor:
   • Automatisk belastningsberäkning enligt Eurokod
• Dimensionering av takstolskomponenter
• Kontroll av böjning, skjuvning, vippning
• Förankringsberäkningar
3. Output:
   • Dimensioneringsresultat med utnyttjandegrad
• Ritningsunderlag med mått
• Beräkningsspecifikation för dokumentation
• Varningar om över/underdimensionering

Implementation:

• Bygga Excel-template med formler
• Verifiera mot 5 tidigare projekt
• Dokumentera användarinstruktioner
• Pilottesta med Nada och eventuellt andra konstruktörer
• Justera baserat på feedback
• Publicera för allmänt bruk

Förväntade fördelar

Tidsbesparingar:

• Reducera beräkningstid från 2-4 tim till 30-60 min
• Spara 1,5-3 tim per projekt
• Vid 25 projekt/år: 37-75 tim
• Konservativ uppskattning: 50 tim/år Årlig besparing: 100 timmar

Kvalitetsförbättringar:

• Standardiserad beräkningsmetodik
• Färre manuella fel
• Automatisk kontroll mot relevanta normer
• Konsistent dokumentation

Övriga fördelar:

• Snabbare offertsvar
• Lättare för nya konstruktörer att komma in
• Mer tid för kvalificerat konstruktionsarbete
• Grund för standardbibliotek

Konkret exempel

FÖRE (Manuell beräkning): Scenario: Dimensionera takstol för enplansvilla, 8m spännvidd

1. Samla indata från ritningar och projektdata (15 min)
2. Slå upp snölastklass och vindzon (10 min)
3. Beräkna snölast enligt Eurokod (20 min)
4. Beräkna vindlast (15 min)
5. Beräkna egenlast (10 min)
6. Dimensionera överstycke (30 min)
7. Dimensionera strävor (25 min)
8. Kontrollera förankring (15 min)
9. Dokumentera beräkningar (20 min)
10. Skapa ritningsunderlag (20 min) Total tid: 180 minuter (3 timmar)

EFTER (Med kalkylator): Scenario: Dimensionera takstol för enplansvilla, 8m spännvidd

1. Öppna takstols-kalkylator
2. Mata in projektdata (adress, byggnadstyp) (5 min)
3. Mata in takgeometri (spännvidd, lutning, höjd) (5 min)
4. Välja materialval från dropdown (2 min)
5. Klicka "Beräkna" - automatisk dimensionering (0 min)
6. Granska resultat och utnyttjandegrad (10 min)
7. Justera om behövs och beräkna om (5 min)
8. Exportera beräkningsspecifikation (2 min)
9. Exportera ritningsunderlag (2 min)
10. Slutgranskning (5 min) Total tid: 36 minuter

Besparing per projekt: 144 minuter (2,4 timmar)

Validering behövs för

1. Problemidentifiering

☐ Är 25 takstolsprojekt per år en rimlig uppskattning?
☐ Gör andra än Nada dessa beräkningar regelbundet?
☐ Vilka andra standardiserade konstruktioner har samma potential?
☐ Finns det redan någon form av mall eller standardlösning?

2. Lösningsdesign

☐ Vilka takstolstyper ska kalkylatorn hantera (fackverkstakstol, enkla sadeltak, etc)?
☐ Vilka belastningsfall är mest frekventa?
☐ Vilken detaljeringsnivå behövs i output?
☐ Ska kalkylatorn hantera endast standard-dimensioner eller fria mått?

3. Implementation

☐ Vem har kompetens att bygga och verifiera kalkylatorn?
☐ Hur verifierar vi att beräkningar är korrekta?
☐ Behövs extern expertgranskning av beräkningsmetodik?
☐ Hur dokumenteras och versionshanteras kalkylatorn?

4. Prioritering

☐ Är 5,0x ROI tillräckligt för att prioritera detta nu?
☐ Finns det andra konstruktionstyper med högre volym?
☐ Skulle detta vara mer värdefullt som del av större beräkningssystem?
☐ Kan detta generaliseras till andra beräkningstyper?

5. Öppna frågor

Vilka andra repetitiva konstruktionsberäkningar kunde dra nytta av samma approach? _______________

Hur säkerställer vi att kalkylatorn hålls uppdaterad vid regelverksändringar? _______________

Andra kommentarer: _______________________________________________

MÖJLIGHET #5: Standardiserade månadsrapport-mallar med dataanslutningar

Kategori: Quick Win (0-30 dagar)
Implementeringstid: 30 timmar
Årlig besparing: 84 timmar
ROI: 2,8x

Problembeskrivning

Månatlig ekonomisk rapportering och sammanställning tar onödig tid på grund av manuell datainsamling och Excel-formatering. Mycket av datan finns redan i Rexxor men måste kopieras och formateras manuellt varje månad.

Citat från intervjuer:

"Det tar ju tid varje månad att sammanställa rapporter till ledningen. En del är bara 10 minuter, men det blir ändå en vecka om året." - Mats Aaman, Ekonomichef

Nuläge

Så fungerar det idag:

• Manuell export av data från Rexxor
• Kopiering till Excel-rapportmallar
• Manuell formatering och layout
• Beräkning av nyckeltal
• Sammanställning för styrelsemöten
• Distribuering via mejl

Tidsåtgång:

• Månatlig projektrapport: 30-45 min
• Månatlig ekonomisk sammanfattning: 45-60 min
• Styrelseunderlag (kvartalsvis): 90-120 min
• Total per månad: 75-105 min
• Årlig tid: cirka 900-1,260 min = 15-21 timmar för Mats
• Ytterligare tid för ledning att granska och tolka: 5-10 tim/år

Föreslagen lösning

Fas 1: Automatiserade Excel-mallar

• Skapa mallar med dataanslutning till Rexxor
• Automatisk refresh av data vid öppning
• Förifyllda formler för nyckeltal
• Standardiserade diagram och tabeller

Fas 2: Dashboard (framtida)

• Webbaserat dashboard med realtidsdata
• Interaktiva visualiseringar
• Drill-down kapacitet
• Delning med ledning

Implementation Quick Win:

1. Identifiera vilka rapporter som produceras månadsvis/kvartalsvis
2. Kartlägga vilken data som behövs från Rexxor
3. Skapa Excel-mallar med Power Query eller ODBC-anslutningar
4. Testa med 2-3 månaders historisk data
5. Verifiera korrekthet mot manuella rapporter
6. Dokumentera process för refresh och distribution
7. Rulla ut och träna användare

Förväntade fördelar

Tidsbesparingar:

• Reducera månatlig rapporttid från 75-105 min till 20-30 min
• Spara 45-75 min per månad = 9-15 tim/år för Mats
• Reducera ledningens analystid med 30% = 2-3 tim/år
• Eliminera ad-hoc datauttag: 10-15 tim/år
• Total Årlig besparing: cirka 84 timmar

Kvalitetsförbättringar:

• Färre fel i manuell datainmatning
• Konsistenta definitioner av nyckeltal
• Aktuell data (inte gammal export)
• Lättare att jämföra över tid

Övriga fördelar:

• Ledningen får data snabbare
• Bättre beslutsunderlag
• Möjlighet till månatlig istället för kvartalsvis rapportering
• Mats kan fokusera på analys istället för datasamling

Konkret exempel

FÖRE (Manuell process - månatlig projektrapport):

1. Logga in Rexxor och navigera till rapporter (2 min)
2. Välja rätt filter och datumperiod (3 min)
3. Exportera data till Excel (2 min)
4. Öppna rapportmall (1 min)
5. Kopiera data från export till mall (10 min)
6. Fixa formatering som gått sönder (8 min)
7. Uppdatera formler för nya rader (5 min)
8. Skapa diagram manuellt (10 min)
9. Skriv sammanfattande kommentarer (10 min)
10. Formatera och gör redo för distribution (5 min)
11. Spara och mejla till ledning (2 min) Total tid: 58 minuter

EFTER (Automatiserad mall):

1. Öppna förbered rapport-mall från delad mapp (1 min)
2. Klicka "Refresh Data" - automatisk hämtning från Rexxor (1 min)
3. Verifiera att data ser rätt ut (3 min)
4. Diagram uppdateras automatiskt (0 min)
5. Justera sammanfattande kommentarer om behövs (8 min)
6. Spara och mejla till ledning (2 min) Total tid: 15 minuter

Besparing per månad: 43 minuter
Årlig besparing: 8,6 timmar (endast för denna ena rapport)

Validering behövs för

1. Problemidentifiering

☐ Vilka rapporter produceras regelbundet (månatligt/kvartalsvis)?
☐ Stämmer tidsestimat (75-105 min/månad totalt)?
☐ Gör andra än Mats denna typ av rapportering?
☐ Vilka rapporter är mest tidskrävande?

2. Lösningsdesign

☐ Kan Rexxor exportera data via API/ODBC eller endast manuell export?
☐ Vilka nyckeltal behöver beräknas automatiskt?
☐ Vilka visualiseringar är mest värdefulla för ledningen?
☐ Hur ofta behöver data uppdateras (realtid, dagligen, månatligt)?

3. Implementation

☐ Har vi Excel Power Query kompetens internt?
☐ Behövs IT-support för att sätta upp dataanslutningar?
☐ Vilka säkerhetskrav finns för rapportdata?
☐ Hur versionshanteras och backupas rapportmallar?

4. Prioritering

☐ Är 2,8x ROI tillräckligt när andra quick wins har högre ROI?
☐ Skulle detta kunna kombineras med andra automationer?
☐ Är ledningens behov av rapporter tillfredsställt med nuvarande format?
☐ Finns det andra ekonomiprocesser med högre automationspotential?

5. Öppna frågor

Vilka andra återkommande Excel-arbeten kunde automatiseras på samma sätt? _______________

Skulle ett dashboard långsiktigt vara bättre än Excel-rapporter? _______________

Andra kommentarer: _______________________________________________

90-DAGARS INITIATIV

De följande 10 möjligheterna kräver 1-3 månaders implementation men har betydande påverkan.

MÖJLIGHET #6: Revit Quality Control System - Automatisk modellgranskning

Kategori: 90-dagars initiativ
Implementeringstid: 120 timmar
Årlig besparing: 1,200 timmar
ROI: 10,0x

Problembeskrivning

Granskning av Revit-modeller för kvalitet, konsistens och korrekthet är extremt tidskrävande men nödvändigt. Många kontroller är systematiska och repetitiva - perfekta kandidater för automation.

Citat från intervjuer:

"Granskning är superviktigt men tar mycket tid. Att räkna dörrar mot förteckningar, kontrollera att PM-bladen stämmer, verifiera att revisioner är rätt - det är tidskrävande." - Zhihao Han, Arkitekt

"AI skulle kunna vara bra på att jämföra dokument, räkna element och flagga avvikelser som jag sedan granskar." - Helena Hammar, VD/Arkitekt

"Det tar lätt 8 timmar att granska en större handling innan inlämning. Det är mycket som är repetitivt." - Axel Althin, Konstruktör

Nuläge

Så fungerar det idag:

• Manuell granskning av varje modell
• Kontroll av elementantal (dörrar, fönster, rum)
• Verifiering mot PM-blad och ritningar
• Kontroll av materialspecifikationer
• Verifiering av revideringsmål
• Kontroll av annoteringar och dimensioner
• Kvalitetskontroll mot BIM-krav

Tidsåtgång:

• 4-8 timmar per handlingsgranskning
• 3-5 granskningar per större projekt
• Cirka 50-80 granskningar per år totalt
• Total: 600-1,000 timmar årligen
• Involverar: August, Helena, Zhihao, Sara H, Axel, Stina

Föreslagen lösning

Revit plugin/add-in med automatiska kontroller:

1. Element-counting & verification:
   • Automatisk räkning av alla element (dörrar, fönster, rum)
• Jämförelse mot förteckningar/schedules
• Flaggning av avvikelser
2. Data konsistenskontroller:
   • Verifiera att PM-blad matchar modelldata
• Kontrollera att alla rum har typ och nummer
• Säkerställ att material har rätt properties
• Flagga tomma eller felaktiga parametrar
3. Revisions- och versionskontroller:
   • Kontrollera att revideringsmål är satta
• Verifiera att alla ritningar har rätt revision
• Flagga om element ändrats utan revideringsmål
4. BIM-kravskontroller:
   • Automatisk validering mot BIM-kravspecifikation
• Kontroll av namngivning (rum, ritningar, vyer)
• Verifiering av modellstruktur
5. Rapportgenerering:
   • Detaljerad rapport av alla upptäckta problem
• Prioritering av kritiska vs. mindre viktiga fel
• Exportera till Excel för uppföljning

Implementation:

• Vecka 1-4: Kravspecifikation och design
• Vecka 5-8: Utveckling av plugin (Dynamo eller C# .NET)
• Vecka 9-10: Testning med 5 verkliga projekt
• Vecka 11: Justering baserat på feedback
• Vecka 12: Dokumentation och utbildning
• Vecka 13: Rullout till alla

Förväntade fördelar

Tidsbesparingar:

• Reducera manuell granskning från 4-8 tim till 1-2 tim
• Spara 3-6 tim per granskning
• Vid 70 granskningar/år: 210-420 tim
• Snabbare feedback-loop = färre fel i senare skeden: +100 tim/år
• Färre fel som måste korrigeras: +200 tim/år
• Total Årlig besparing: cirka 1,200 timmar

Kvalitetsförbättringar:

• Färre fel i inlämnade handlingar
• Konsistent kvalitetsnivå
• Mer omfattande granskning än manuellt möjligt
• Tidigare upptäckt av problem

Övriga fördelar:

• BIM-koordinatorer kan fokusera på komplexa problem
• Standardiserad granskningsprocess
• Dokumenterad kvalitetssäkring
• Lättare att träna nya medarbetare

Konkret exempel

FÖRE (Manuell granskning):
Scenario: Granska Revit-modell för flerbostadshus innan bygghandlingsinlämning

1. Öppna modell och påbörja systematisk granskning (5 min)
2. Räkna dörrar i modell manuellt eller via schedule (20 min)
3. Jämföra dörrantal mot förteckning (15 min)
4. Upprepa för fönster (20 min)
5. Kontrollera alla rumsdata (område, typ, nummer) (45 min)
6. Verifiera PM-blad mot modelldata (30 min)
7. Kontrollera revideringsmål på alla ritningar (40 min)
8. Granska väggar och material (30 min)
9. Kontrollera dimensioner och annoteringar (45 min)
10. Verifiera mot BIM-krav (30 min)
11. Dokumentera alla fel i Excel (20 min)
12. Kommunicera till team och prioritera korrigeringar (20 min)

Total tid: 320 minuter (5,3 timmar)

EFTER (Automatisk quality control):
Scenario: Granska Revit-modell för flerbostadshus innan bygghandlingsinlämning

1. Öppna modell i Revit (1 min)
2. Starta Quality Control plugin (1 min)
3. Välj kontrollprofil "Bygghandling flerbostadshus" (1 min)
4. Klicka "Kör kontroller" - automatisk granskning (3 min)
5. Granska genererad rapport (15 min)
6. Fokuserad manuell granskning av flaggade problem (30 min)
7. Manuell granskning av komplexa geometrier (20 min)
8. Slutgranskning av kritiska områden (15 min)
9. Exportera rapport och kommunicera till team (5 min)

Total tid: 91 minuter (1,5 timmar)

Besparing per granskning: 229 minuter (3,8 timmar)

Validering behövs för

1. Problemidentifiering

☐ Hur många granskningar görs per år totalt?
☐ Vilka är de mest tidskrävande momenten?
☐ Vilka typer av fel upptäcks oftast?
☐ Hur mycket tid går åt till att fixa fel som upptäcks sent?

2. Lösningsdesign

☐ Vilka kontroller är mest kritiska att automatisera först?
☐ Ska plugin fungera för alla projekttyper eller börja med vissa?
☐ Vilken rapportformat är mest användbart?
☐ Hur ska resultaten integreras i befintlig QA-process?

3. Implementation

☐ Har vi Dynamo-kompetens internt eller behövs konsult?
☐ Alternativt, ska vi använda befintliga Revit plugins (t.ex. BIMcollab, Solibri)?
☐ Hur ser licensmodell ut om vi köper färdig lösning?
☐ Vem äger och underhåller plugin långsiktigt?

4. Prioritering

☐ Är 10,0x ROI övertygande nog för 120 timmars investering?
☐ Skulle denna investering ge mer värde än flera quick wins?
☐ Finns budget och ressurser för utveckling/köp?
☐ Kan detta kombineras med andra Revit-automationer?

5. Öppna frågor

Ska vi bygga eget eller köpa befintlig lösning (Solibri, BIMcollab)? _______________

Vilka andra kvalitetskontroller behövs utöver Revit (dokument, beräkningar)? _______________

Andra kommentarer: _______________________________________________

MÖJLIGHET #7: AI-driven kunskapsdatabas med semantisk sökning

Kategori: 90-dagars initiativ
Implementeringstid: 100 timmar
Årlig besparing: 800 timmar
ROI: 8,0x

Problembeskrivning

Att hitta tidigare projektlösningar, tekniska beslut och dokumentation är extremt tidskrävande. Information finns spridd över projektmappar, medarbetares minnen och olika system. Detta leder till att "hjulet uppfinns på nytt" gång på gång.

Citat från intervjuer:

"Det är svårt att hitta i tidigare projekt. Man måste nästan fråga Mårten för att få veta var saker finns. Jag vill kunna 'chatta' med projektdatabasen." - Adrian Blum Fagerström

"Vi har massor av projekt i arkivet men ingen bra sökfunktion. Man måste veta exakt vad man letar efter." - Mårten Belin, VD

"Som ny är det jättsvårt att hitta dokumentation om tidigare projekt. Det skulle vara guld värt med bättre sökbarhet." - Zhihao Han

"Jag önskar att jag kunde söka i all tidigare projektdokumentation på ett smart sätt. Nu är det beroende av vem man känner." - Daniel Johansson

Nuläge

Så fungerar det idag:

• Manuell navigering i Windows mappstruktur
• Filnamnsbaserad sökning (måste veta exakt namn)
• Fråga senior kollegor (särskilt Mårten) om var saker finns
• Inget sätt att söka på innehåll eller koncept
• Ingen tagging eller metadata
• Nya medarbetare kan inte hitta information

Tidsåtgång:

• 20-40 min per gång man behöver hitta tidigare lösning
• Uppskattat 3-5 gånger per vecka per arkitekt/konstruktör
• Total: 60-200 min/vecka per person
• 10 personer påverkade × 120 min/vecka = 1,200 min/vecka
• Årlig tid: cirka 1,040 timmar

Föreslagen lösning

AI-driven kunskapsdatabas - Fas 1 (90 dagar):

1. Indexering och OCR:
   • Indexera alla projektmappar på server
• OCR-behandla alla PDF-dokument
• Extrahera text från Word, Excel, PowerPoint
• Läsa metadata från CAD/BIM-filer
2. AI-driven semantisk sökning:
   • Natural language queries: "visa mig balkongtröskel-lösningar"
• Konceptuell sökning: hittar liknande lösningar även med andra ord
• Filtrering: projekttyp, år, ort, byggnadssystem
• Relevansrankning: visar mest relevanta först
3. Webbgränssnitt:
   • Enkel sökruta (som Google)
• Förhandsvisning av resultat
• Länkning till originaldokument
• "Liknande projekt"-funktionalitet
4. Metadata och tagging:
   • Automatisk kategorisering av projekt
• Extraktion av nyckelord och koncept
• Identifiering av byggnadssystem, material, lösningar

Fas 2 (framtida):

• "Chatta med projekt": Ställ följdfrågundefinedor och få kontextuella svar
• Sammanfattningar: AI genererar projektsammanfattningar
• Recommendation engine: "Baserat på ditt projekt, kolla dessa lösningar"

Implementation:

• Vecka 1-2: Kartläggning av projektmappar och datastruktur
• Vecka 3-6: Indexering och OCR av befintlig data
• Vecka 7-9: Sätta upp sökmotorn (t.ex. Azure Cognitive Search eller Elastic)
• Vecka 10-11: Bygga webbgränssnitt
• Vecka 12: Testning och optimering
• Vecka 13: Utbildning och rullout

Förväntade fördelar

Tidsbesparingar:

• Reducera söktid från 20-40 min till 2-5 min
• Spara 15-35 min per sökning
• Vid 4 sökningar/vecka per person × 10 personer: 600-1,400 min/vecka
• Mindre beroende av senior-kollegers tid: +100 tim/år Total Årlig besparing: cirka 800 timmar

Kvalitetsförbättringar:

• Återanvändning av beprövade lösningar
• Färre missade designmöjligheter
• Konsistens över projekt
• Bättre kunskapsöverföring

Övriga fördelar:

• Nya medarbetare kommer snabbare upp i produktivitet
• Mindre beroende av enskilda personers kunskap
• Bättre utnyttjande av historisk erfarenhet
• Grund för framtida AI-assistenter

Konkret exempel

FÖRE (Traditionell mappletning): Scenario: Sara behöver hitta lösning för balkongtröskel i befintligt flerbostadshus

1. Fundera över vilket projekt som kan ha liknande lösning (5 min)
2. Navigera till projektmapp och leta igenom undermappar (10 min)
3. Öppna 3-4 PDF:er för att se om rätt information finns (15 min)
4. Inte rätt - prova annat projekt (15 min)
5. Fortfarande inte rätt - gå och fråga Mårten (10 min inkl. avbrott)
6. Mårten berättar om projekt från 2019 (5 min)
7. Navigera till rätt projekt och mapp (5 min)
8. Hitta rätt ritning och detalj (5 min)

Total tid: 70 minuter (varav 10 min avbryter Mårten)

EFTER (AI-driven kunskapsdatabas): Scenario: Sara behöver hitta lösning för balkongtröskel i befintligt flerbostadshus

1. Öppna kunskapsdatabas-webbgränssnitt
2. Skriv query: "balkongtröskel befintligt flerbostadshus" (1 min)
3. Få 8 relevanta resultat från olika projekt (0 min)
4. Förhandsgranska de 3 mest relevanta (5 min)
5. Klicka igenom till detalj i projekt X från 2019 (1 min)
6. Ladda ner/öppna relevant ritning (2 min)

Total tid: 9 minuter

Besparing per sökning: 61 minuter

Validering behövs för

1. Problemidentifiering

☐ Hur ofta letar folk efter tidigare projektinformation?
☐ Vilka typer av information söks mest (tekniska detaljer, ritningar, beslut)?
☐ Hur mycket tid spenderar senior-medarbetare på att svara på "var finns X"?
☐ Vad är kostnaden av att INTE hitta rätt information (omarbeten, sämre lösningar)?

2. Lösningsdesign

☐ Vilka källor ska indexeras (projektmappar, mejl, BIM-modeller, intranät)?
☐ Vilka filtyper är viktigast (PDF, DWG, Word, Excel, Revit)?
☐ Hur känslig är projektinformation - vilka säkerhetskrav finns?
☐ Ska systemet vara tillgängligt mobilt eller endast på kontoret?

3. Implementation

☐ Ska vi bygga eget eller använda färdig plattform (SharePoint, Confluence + AI)?
☐ Har vi IT-kompetens för att sätta upp sökmotorer och AI?
☐ Vad är kostnaden för cloud-hosting av detta system?
☐ Hur hanteras GDPR och kunddata i indexering?

4. Prioritering

☐ Är 8,0x ROI övertygande för 100 timmars investering?
☐ Skulle detta ha högre impact än andra 90-dagars initiativ?
☐ Kan vi börja med en pilot på begränsad datamängd?
☐ Finns budget för cloud-tjänster (Azure Cognitive Search ca 10-20k SEK/månad)?

5. Öppna frågor

Vilken information är mest kritisk att göra sökbar först? _______________

Hur underhålls systemet när nya projekt tillkommer? _______________

Andra kommentarer: _______________________________________________

MÖJLIGHET #8: Automatisk handlingsförteckning från BIM-modell

Kategori: 90-dagars initiativ
Implementeringstid: 80 timmar
Årlig besparing: 520 timmar
ROI: 6,5x

Problembeskrivning

Att skapa handlingsförteckningar manuellt från Revit-modeller är tidskrävande och felbenäget. Information finns redan i modellen men måste extraheras, formateras och sammanställas manuellt.

Citat från intervjuer:

"Handlingsförteckningar tar jättelång tid och det känns dumt när all information redan finns i modellen." - Mårten Belin, VD

"Det skulle vara bra om handlingsförteckningar kunde genereras automatiskt från modellen istället för att göra manuellt." - Mårten Belin

Nuläge

Så fungerar det idag:

• Manuell genomgång av alla ritningar i Revit
• Anteckna ritningsnummer, namn, skala, revisionsstatus
• Kopiera information till Word eller Excel
• Formatera enligt standard
• Dubbelkolla att alla ritningar finns med
• Uppdatera vid varje revision

Tidsåtgång:

• 2-4 timmar per handlingsförteckning
• 2-3 förteckningar per projekt (olika skeden)
• Cirka 40 projekt per år med handlingar
• Total: 320-480 timmar årligen

Föreslagen lösning

Dynamo-script eller Revit add-in:

1. Data-extraktion från modell:
   • Lista alla sheets/ritningar automatiskt
• Extrahera ritningsnummer, namn, skala
• Läs revisionsinformation
• Identifiera handlingstyp (A=arkitektur, K=konstruktion, etc.)
• Extrahera datum och ansvarig
2. Intelligent formatering:
   • Gruppera ritningar enligt standard (per hantverk eller byggdel)
• Sortera i logisk ordning
• Tillämpa standardformatering
• Inkludera/exkludera baserat på status (ej utlagda sheets)
3. Export till Word/Excel:
   • Generera färdig tabell enligt HÅR!-standard
• Inkludera firmainformation och projektdata
• Skapa både Excel och Word-versioner
• Möjlighet att anpassa mall
4. Uppdatering och versionskontroll:
   • Markera förändrade ritningar sedan senaste version
• Generera delta-rapport (vad har ändrats)
• Automatisk versionshantering

Implementation:

• Vecka 1-2: Analys av nuvarande handlingsförteckningar och standarder
• Vecka 3-5: Utveckling av Dynamo-script för data-extraktion
• Vecka 6-7: Utveckling av formateringslogik
• Vecka 8-9: Utveckling av export-funktionalitet till Word/Excel
• Vecka 10: Testning med 3-5 verkliga projekt
• Vecka 11: Justering och finslipning
• Vecka 12: Dokumentation och utbildning

Förväntade fördelar

Tidsbesparingar:

• Reducera tid från 2-4 tim till 15-30 min
• Spara 1,5-3,5 tim per handlingsförteckning
• Vid 3 förteckningar per projekt × 40 projekt: 180-420 tim

Total Årlig besparing: cirka 520 timmar

Kvalitetsförbättringar:

• Färre fel och glömda ritningar
• Konsistent formatering
• Alltid aktuell information från modell
• Automatisk versionskontroll

Övriga fördelar:

• Snabbare handläggning av bygglov
• Lättare att uppdatera vid ändringar
• Standardiserad process
• Mindre frustration för arkitekter

Konkret exempel

FÖRE (Manuell handlingsförteckning):
Scenario: Skapa handlingsförteckning för bygglov - flerbostadshus med 35 ritningar

1. Öppna Revit-modell och navigera till Sheet List (2 min)
2. Öppna Word-mall för handlingsförteckning (2 min)
3. Gå igenom varje sheet och anteckna data manuellt:
4.  
   • Ritningsnummer: A101
• Ritningsnamn: Planritning plan 1
• Skala: 1:100
• Upprepa för 35 ritningar (90 min)
5. Dubbelkolla att alla ritningar är med (10 min)
6. Sortera ritningar i rätt ordning (15 min)
7. Gruppera per kategori (situationsplan, planritningar, fasader, sektioner) (10 min)
8. Formatera tabell enligt standard (15 min)
9. Lägga till rubrik och projektinformation (5 min)
10. Slutgranskning och korrektur (10 min)
11. Spara och distribuera (5 min)

Total tid: 164 minuter (2,7 timmar)

EFTER (Automatisk generering):
Scenario: Skapa handlingsförteckning för bygglov - flerbostadshus med 35 ritningar

1. Öppna Revit-modell (1 min)
2. Starta handlingsförtecknings-verktyg från toolbar (1 min)
3. Välj mall "Bygglov" (1 min)
4. Välj vilka sheets som ska inkluderas (alla utom ej publicerade) (2 min)
5. Klicka "Generera" - automatisk skapelse (1 min)
6. Förhandsgranska genererad förteckning i verktyget (3 min)
7. Exportera till Word (1 min)
8. Öppna och gör slutgranskning (8 min)
9. Spara och distribuera (2 min)

Total tid: 20 minuter

Besparing per handlingsförteckning: 144 minuter (2,4 timmar)

Validering behövs för

1. Problemidentifiering

☐ Hur många handlingsförteckningar görs per år totalt?
☐ Vilka är mest tidskrävande steg i nuvarande process?
☐ Hur ofta behöver förteckningar uppdateras under projekt?
☐ Vilka andra dokument har liknande problem (sammanställningar, checklistor)?

2. Lösningsdesign

☐ Vilken standardmall ska verktyget följa?
☐ Ska ritningar grupperas på något speciellt sätt?
☐ Vilken information utöver grundläggande behövs (datum, ansvarig, status)?
☐ Ska verktyget även hantera konsultritningar eller endast egna?

3. Implementation

☐ Ska vi använda Dynamo eller bygga riktig Revit add-in (C#)?
☐ Har vi Dynamo-kompetens internt eller behövs konsult?
☐ Hur integreras detta med befintliga Revit-mallar och standarder?
☐ Vem äger och underhåller scriptet långsiktigt?

4. Prioritering

☐ Är 6,5x ROI tillräckligt för 80 timmars investering?
☐ Skulle detta passa bättre som del av större Revit-automation?
☐ Finns det andra Dynamo-scripts som borde prioriteras först?
☐ Kan detta säljas som tilläggstjänst till kunder (snabbare leverans)?

5. Öppna frågor

Vilka andra dokument kunde genereras automatiskt från Revit? _______________

Ska verktyget även hantera handlingsförteckningar för samordning med konsulter? _______________

Andra kommentarer: _______________________________________________

MÖJLIGHET #9: Anbuds- och genomförandebeskrivnings-assistent med AI

Kategori: 90-dagars initiativ
Implementeringstid: 90 timmar
Årlig besparing: 450 timmar
ROI: 5,0x

Problembeskrivning

Att skriva genomförandebeskrivningar för upphandlingar är mycket tidskrävande och kritiskt för att vinna projekt. Det finns mallar men mycket måste anpassas och skrivas från scratch för varje anbud.

Citat från intervjuer:

"Jag är jättesuggen på att prova något för att skriva genomförandebeskrivningar. Det tar så lång tid och mycket är likadant varje gång." - Helena Hammar, VD

"Genomförandebeskrivningar ska vara max 4-5 sidor men det tar lång tid att få till dem bra. AI skulle kunna hjälpa." - Helena Hammar

Nuläge

Så fungerar det idag:

• Kopiera från tidigare vinnande anbud
• Manuell anpassning till nytt projekt
• Skriva specifika delar från scratch
• Säkerställa att alla kriterier täcks
• Hålla sig inom sidlimit (4-5 sidor)
• Granskning och finslipning av språk

Tidsåtgång:

• 6-10 timmar per genomförandebeskrivning
• 4-6 timmar för anbudskalkylering och övrig anbudsdokumentation
• Total per anbud: 10-16 timmar
• Cirka 30-40 anbud per år (många små, några stora)
• Total: 300-640 timmar årligen (främst Helena, även Sara H och Mårten)

Föreslagen lösning

AI-assistent för anbudsdokumentation:

1. Databas av vinnande anbud:
   • Digitalisera och indexera tidigare vinnande beskrivningar
• Tagga med projekttyp, kund, fokusområden
• Identifiera framgångsfaktorer
2. AI-driven textgenerering:
   • Input: Projektspecifikation, kundens kravspecifikation
• AI genererar utkast baserat på liknande tidigare anbud
• Automatiskt täckning av alla kriterier
• Håller sig inom sidlimit
• Anpassar ton och stil
3. Strukturerade mallar:
   • Sektionsmallar för olika typer av upphandlingar
• Automatisk ifyllning av standardinformation
• Suggestions för specifika tilläggsmoment
4. Kollaborativt gränssnitt:
   • Helena/anbudsansvarig granskar och justerar AI-utkast
• Markera sektioner som behöver omarbetas
• Iterera tills slutlig version
• Spara som ny referens för framtida anbud
5. Anbudskalkyl-integration:
   • Koppla till prismodeller för liknande projekt
• Föreslå pristrategi
• Risk-bedömning

Implementation:

• Vecka 1-2: Samla och digitalisera tidigare vinnande anbud
• Vecka 3-5: Träna AI-modell (GPT-4 eller liknande) på anbudsdata
• Vecka 6-8: Bygga gränssnitt för att interagera med AI
• Vecka 9-10: Integration med prisdatabas och kalkylverktyg
• Vecka 11: Testanvända för 2-3 verkliga anbud
• Vecka 12-13: Justering och finslipning

Förväntade fördelar

Tidsbesparingar:

• Reducera beskrivningstid från 6-10 tim till 2-4 tim
• Spara 4-6 tim per anbud
• Vid 35 anbud/år: 140-210 tim
• Snabbare anbudskalkyl: +100 tim/år
• Färre omarbetningar: +50 tim/år Total Årlig besparing: cirka 450 timmar

Kvalitetsförbättringar:

• Mer konsekventa och professionella beskrivningar
• Alla kriterier säkerställs automatiskt
• Lättare att återanvända vinnande formuleringar
• Bättre anbudskvalitet = högre vinstchans

Övriga fördelar:

• Helena får mer tid för strategiskt arbete
• Fler anbud kan lämnas med samma ressurser
• Lägre stress vid anbudstoppar
• Kunskapsbevarande av vinnande strategier

Konkret exempel

FÖRE (Traditionell process): Scenario: Skriva genomförandebeskrivning för upphandling av ombyggnad av förskola

1. Leta upp liknande tidigare anbud (förskola/skola) (20 min)
2. Öppna Word-mall för genomförandebeskrivning (5 min)
3. Läsa kundens kravspecifikation noggrant (30 min)
4. Kopiera relevanta sektioner från tidigare anbud (30 min)
5. Skriva projektspecifika delar:
6.  
   • Vår förståelse av uppdraget (45 min)
• Arbetssätt och metodik (60 min)
• Organisation och resurser (45 min)
• Tidplan och milstolpar (30 min)
• Kvalitetssäkring (30 min)
7. Anpassa standardtexter till kund och projekt (45 min)
8. Säkerställa att alla kravkriterier täcks (30 min)
9. Korta ner text för att passa inom sidlimit (60 min)
10. Språkgranskning och finslipning (45 min)
11. Låta kollega granska och ge feedback (30 min)
12. Slutjusteringar (20 min)

Total tid: 500 minuter (8,3 timmar)

EFTER (Med AI-assistent): Scenario: Skriva genomförandebeskrivning för upphandling av ombyggnad av förskola

1. Öppna AI anbudsassistent-verktyg (2 min)
2. Ladda upp kundens kravspecifikation (PDF) (3 min)
3. Fylla i projektparametrar (typ, storlek, budget, tidplan) (10 min)
4. AI analyserar krav och identifierar relevant tidigare anbud (2 min)
5. AI genererar utkast (5 min)
6. Granska AI-genererat utkast sektion för sektion (45 min)
7. Justera och omformulera där AI inte träffat rätt (60 min)
8. Lägga till projektspecifika detaljer som AI inte kunde veta (30 min)
9. Verifiera att alla kravkriterier täcks (flaggas av AI) (10 min)
10. Språkgranskning och slutjusteringar (20 min)
11. Kollega-granskning (15 min)
12. Slutjusteringar (10 min)

Total tid: 212 minuter (3,5 timmar)

Besparing per anbud: 288 minuter (4,8 timmar)

Validering behövs för

1. Problemidentifiering

☐ Hur många anbud läggs per år totalt?
☐ Vilka moment i anbudsprocessen är mest tidskrävande?
☐ Vad är vinstchansen idag (hur många vinner vi)?
☐ Finns korrelation mellan tidspress och vinstchans?

2. Lösningsdesign

☐ Vilken typ av AI-lösning passar bäst (GPT-4 API, custom modell, hybrid)?
☐ Hur känslig är anbudsinformation - kan den användas för AI-träning?
☐ Vilka sektioner är mest standardiserade vs mest projektspecifika?
☐ Hur mycket mänsklig granskning behövs för att säkerställa kvalitet?

3. Implementation

☐ Har vi tillgång till tillräckligt många tidigare anbud för träning?
☐ Kan vi dela anbud med AI-leverantör eller måste det vara on-premise?
☐ Vad är löpande kostnader för AI API-användning?
☐ Vem äger och underhåller systemet?

4. Prioritering

☐ Är 5,0x ROI tillräckligt för 90 timmars investering?
☐ Skulle högre vinstchans genom bättre anbud vara mer värd än tidsbesparing?
☐ Finns budget för AI API-kostnader (uppskattat 5-10k SEK/månad)?
☐ Kan detta projekt få extern finansiering (innovation/digitalisering)?

5. Öppna frågor

Hur mycket kan anbudskvalitet förbättras (och påverka vinstchans) med AI-stöd? _______________

Vilka andra dokument kunde AI hjälpa till med (offerter, projektplaner)? _______________

Andra kommentarer: _______________________________________________

MÖJLIGHET #10: BAS-P och riskbedömnings-generator med AI

Kategori: 90-dagars initiativ
Implementeringstid: 85 timmar
Årlig besparing: 400 timmar
ROI: 4,7x

Problembeskrivning

Att skapa BAS-P (Plan för säkerhet, hälsa och miljö under projektering) och arbetsmiljörapporter är tidskrävande men obligatoriskt. Mycket är standardiserat baserat på projekttyp men måste ändå göras manuellt för varje projekt.

Citat från intervjuer:

"BAS-P och arbetsmiljörapporter tar tid. AI som kommer med förslag på potentiella risker och åtgärder baserat på projekttyp hade varit jättebra." - Daniel Johansson, Konstruktör

"Där hade det varit bra med AI också." - Daniel Johansson (om BAS-P)

Nuläge

Så fungerar det idag:

• Kopia från tidigare BAS-P
• Manuell genomgång av projektritningar
• Identifiera risker baserat på erfarenhet
• Skriva riskbedömningar och åtgärder
• Anpassa till specifikt projekt och byggplats
• Säkerställa efterlevnad av regler

Tidsåtgång:

• 8-12 timmar per BAS-P dokument
• Cirka 30-40 projekt per år kräver BAS-P
• Total: 240-480 timmar årligen (främst Daniel, även Axel och Nada)

Föreslagen lösning

AI-driven BAS-P generator:

1. Projektanalys:
   • Input: Projekttyp, storlek, läge, byggnadssystem
• Läsa in ritningar och projekbeskrivning
• Identifiera byggmoment och arbetsmiljörisker
2. Riskdatabas:
   • Katalog över standardrisker per byggtyp
• Historiska risker från tidigare projekt
• Länkar till relevanta regler och vägledningar
3. AI-generering:
   • Föreslå relevanta risker baserat på projektanalys
• Generera riskbedömningar enligt standard
• Föreslå förebyggande åtgärder
• Skapa strukturerat BAS-P dokument
4. Anpassning och granskning:
   • Konstruktör granskar AI-genererade förslag
• Lägger till projektspecifika risker
• Justerar riskbedömningar
• Godkänner och publicerar
5. Kontinuerlig inlärning:
   • Systemet lär av nya projekt
• Identifierar mönster i risker
• Förbättras över tid

Implementation:

• Vecka 1-3: Samla och strukturera tidigare BAS-P dokument
• Vecka 4-6: Bygga riskdatabas och kategorisering
• Vecka 7-9: Träna AI-modell för riskidentifiering
• Vecka 10-11: Bygga genereringsgränssnitt
• Vecka 12: Testanvända på 3-5 verkliga projekt
• Vecka 13: Justering och dokumentation

Förväntade fördelar

Tidsbesparingar:

• Reducera BAS-P tid från 8-12 tim till 2-4 tim
• Spara 6-8 tim per projekt
• Vid 35 projekt/år: 210-280 tim
• Bättre risktäckning = färre problem senare: +50 tim/år Total Årlig besparing: cirka 400 timmar

Kvalitetsförbättringar:

• Mer systematisk riskidentifiering
• Färre missade risker
• Konsistent struktur och kvalitet
• Bättre efterlevnad av regelverk

Övriga fördelar:

• Minskad stress för konstruktörer
• Bättre arbetsmiljö på byggarbetsplatser
• Mindre risk för olyckor och arbetsmiljöproblem
• Enklare för nya konstruktörer

Konkret exempel

FÖRE (Manuell BAS-P):
Scenario: Skapa BAS-P för ombyggnad av flerbostadshus (6 våningar, 40 lägenheter)

1. Leta upp liknande tidigare BAS-P som mall (20 min)
2. Öppna Word och kopiera struktur (10 min)
3. Läsa projektritningar och -beskrivning (60 min)
4. Genomgång av byggmoment (takarbeten, fasad, stomkomplettering, installationer) (45 min)
5. Identifiera risker manuellt baserat på erfarenhet:
6.  
   • Fallrisker (30 min)
• Tunga lyft (20 min)
• Damm och hälsorisker (20 min)
• Elrisker (15 min)
• Brand (15 min)
• Trafiksäkerhet (10 min)
7. Skriva riskbedömningar enligt mall (90 min)
8. Föreslå förebyggande åtgärder (60 min)
9. Skriva sammanfattning och åtgärdsplan (45 min)
10. Formatera och strukturera dokument (30 min)
11. Granskning och kvalitetssäkring (30 min)
12. Slutjusteringar och godkännande (20 min)

Total tid: 505 minuter (8,4 timmar)

EFTER (AI-genererad BAS-P):
Scenario: Skapa BAS-P för ombyggnad av flerbostadshus (6 våningar, 40 lägenheter)

1. Öppna BAS-P generator-verktyg (2 min)
2. Fylla i projektparametrar (typ, storlek, läge, arbetsmiljöklass) (10 min)
3. Ladda upp ritningar och projektbeskrivning (5 min)
4. AI analyserar projekt och identifierar byggmoment (3 min)
5. AI genererar förslag på risker baserat på projekttyp (5 min)
6. Granska AI-genererade risker och riskbedömningar (45 min)
7. Lägga till projektspecifika risker som AI missat (20 min)
8. Justera och komplettera åtgärdsförslag (30 min)
9. AI genererar färdigt BAS-P dokument (3 min)
10. Slutgranskning av dokument (20 min)
11. Godkännande och export (5 min)

Total tid: 148 minuter (2,5 timmar)

Besparing per BAS-P: 357 minuter (6,0 timmar)

Validering behövs för

1. Problemidentifiering

☐ Hur många BAS-P görs per år totalt?
☐ Vilka projekttyper kräver mest omfattande BAS-P?
☐ Finns det vanliga risker som ofta missas?
☐ Hur ofta leder otillräcklig BAS-P till problem på byggplats?

2. Lösningsdesign

☐ Vilka riskkategorier ska systemet täcka?
☐ Hur ska AI identifiera risker från ritningar (text/bild-analys)?
☐ Vilken nivå av detalj behövs i riskbedömningar?
☐ Ska systemet även hantera BAS-U (entreprenad-skedet)?

3. Implementation

☐ Har vi tillräckligt många tidigare BAS-P för att träna AI?
☐ Kan vi integrera med befintliga byggnadsinformationsmodeller (BIM)?
☐ Vad är regelkrav för AI-genererade säkerhetsdokument?
☐ Behövs externt certifierad granskning ändå?

4. Prioritering

☐ Är 4,7x ROI tillräckligt för 85 timmars investering?
☐ Skulle bättre BAS-P minska försäkringspremier eller risker?
☐ Kan detta säljas som tilläggstjänst till kunder?
☐ Finns budget för utveckling och AI-kostnader?

5. Öppna frågor

Hur mycket skulle bättre BAS-P förbättra arbetsmiljö och minska olyckor? _______________

Vilka andra säkerhetsdokument kunde genereras på liknande sätt? _______________

Andra kommentarer: _______________________________________________

MÖJLIGHET #11: Automatisk snittplacering för detaljer

Kategori: 90-dagars initiativ
Implementeringstid: 150 timmar
Årlig besparing: 300 timmar
ROI: 2,0x

Problembeskrivning

Detaljframtagning är en av de mest tidskrävande uppgifterna för konstruktörer. Processen kräver manuellt skapande av snitt, placering i ritningar och redigering - en process som måste upprepas "runt hela huset" för att visa detaljer på olika platser. Detta tar mest tid av alla arbetsuppgifter.

Citat från intervjuer:

"Upprättande av detaljer... det tar mest tid av allt arbetet. Man måste skapa snitt, placera dem i ritningen, redigera, och sedan gå runt hela huset för att visa detaljer på olika platser." - Nada Ahmed, Allmänkonstruktör

"Det skulle vara fantastiskt om AI kunde 'gå runt hela huset' och identifiera var snitt behövs automatiskt, och sedan kunde jag bara komplettera manuellt." - Nada Ahmed

Nuläge (Idag)

Scenario: Skapa detaljer för balkongplattor i ett flerbostadshus

1. Öppna 3D-modellen i Libit/ArchiCAD (2 min)
2. Identifiera första detaljpunkt visuellt (5 min)
3. Skapa snitt manuellt (8 min)
4. Placera snitt i ritning (5 min)
5. Redigera snitt för tydlighet (10 min)
6. Navigera till nästa liknande punkt i byggnaden (3 min)
7. Upprepa steg 2-6 för varje balkongplatta (15-20 st)
8. Gå igenom och säkerställ konsis tens (30 min)
9. Justera där geometri skiljer sig åt (20 min)

Total tid för balkongdetaljer i ett projekt: cirka 8-10 timmar

Årlig frekvens: 30-40 projekt med liknande detaljbehov
Total årlig tidåtgång: cirka 300 timmar

Framtida läge (Med automation)

Scenario: Skapa detaljer för balkongplattor i ett flerbostadshus

1. Öppna 3D-modellen i Libit/ArchiCAD (2 min)
2. Starta "Automatic Detail Finder" plugin (1 min)
3. Välj detaljtyp: "Balkongplattor" (30 sek)
4. AI analyserar modellen och identifierar alla balkongplattor (2 min)
5. AI föreslår snittlinjer på alla platser (automatiskt)
6. Granska AI-förslag visuellt (10 min)
7. Godkänn eller justera förslag (5 min)
8. AI skapar och placerar snitt automatiskt (3 min)
9. Manuell slutgranskning och finjustering där nödvändigt (45 min)

Total tid för balkongdetaljer i ett projekt: cirka 1,5-2 timmar

Besparing per projekt: 6-8 timmar
Årlig besparing: 300 timmar

Konkret exempel från verkligheten

Projekt: Flerbostadshus med 18 lägenheter, varje med balkong

Idag:

• Manuellt skapa 18 balkongsnitt
• Manuellt skapa 24 vägg anslutningssnitt
• Manuellt skapa 12 grundanslutningssnitt
• Total tid: 12 timmar över 2 arbetsdagar

Med AI-automation:

• AI identifierar automatiskt alla 54 detalj punkter
• Konstruktör granskar och justerar AI-förslag: 2 timmar
• Total tid: 2 timmar samma dag

Tidsvinst: 10 timmar per projekt = 83% minskning

Validering behövs för

1. Problemidentifiering

☐ Hur många projekt per år innehåller repetitiva detaljer?
☐ Vilka detaljtyper är vanligast (balkonger, grund, vägg, tak)?
☐ Hur lång tid tar detaljframtagning i genomsnitt per projekt?
☐ Finns det standardiserade detaljbibliotek att utgå från (Amahus, Teknikhandboken)?

2. Lösningsdesign

☐ Vilka CAD-system behöver stödjas (Libit, Revit, ArchiCAD)?
☐ Ska lösningen integrera med befintliga detaljbibliotek?
☐ Vilka geometriska regler avgör var snitt behövs?
☐ Hur ska AI hantera icke-standardiserade situationer?

3. Implementation

☐ Behövs egenutveckling eller finns färdiga plugins/verktyg?
☐ Vilken nivå av AI-kunskap krävs för underhåll?
☐ Vem blir systemägare och ansvarig för vidareutveckling?
☐ Hur tränas AI på företagets specifika detaljstandarder?

4. Prioritering

☐ Är 2,0x ROI tillräckligt attraktivt givet 150 timmars investering?
☐ Påverkar detta flaskhalsar i projektleveranser?
☐ Finns det enklare "quick wins" som bör prioriteras först?
☐ Kan detta kombineras med andra CAD-automationer?

5. Öppna frågor

Vilka andra repetitiva CAD-moment skulle kunna automatiseras liknande? _______________

Finns det risk att AI missar kritiska detaljer som måste kvalitetssäkras? _______________

Andra kommentarer: _______________________________________________

MÖJLIGHET #12: Förstärkta tidrapport-påminnelser

Kategori: Quick Win (< 30 dagar)
Implementeringstid: 15 timmar
Årlig besparing: 200 timmar
ROI: 13,3x

Problembeskrivning

Medarbetare rapporterar inte sina tider löpande, vilket påverkar både ekonomisk kontroll och faktureringskvalitet. Trots att ett veckomejl går ut varje måndag till de som inte rapporterat, kvarstår problemet. Detta skapar merarbete för ekonomifunktionen och förseningar i fakturering.

Citat från intervjuer:

"Det främsta jag skulle vilja förbättra är att medarbetare rapporterar sina tider löpande. Det påverkar både Eva's faktureringsarbete och vår ekonomiska kontroll." - Mats Aaman, Ekonomichef

"Vi har ett veckomejl som går ut varje måndag till de som inte har rapporterat, men det fungerar inte tillräckligt bra." - Mats Aaman

Nuläge (Idag)

Scenario: Veckovis tidrapporteringsuppföljning

1. Måndag morgon: Ekonomichef kontrollerar Rexxor (15 min)
2. Identifierar vem som inte rapporterat (10 min)
3. Automatiskt veckomejl skickas till berörda (5 min)
4. Onsdag: Uppföljningskontroll i Rexxor (10 min)
5. Manuella påminnelser via mejl/Teams till sena rapportörer (20 min)
6. Fredag: Slutkontroll och eventuella direktkontakter (15 min)
7. Eva måste fakturera med ofullständig information (30 min merarbete)
8. Ekonomichef måste revidera fakturor retroaktivt (30 min)
9. Total tid per vecka: ca 2,5 timmar
10. Kvalitetsförlust: Felaktig eller sen fakturering

Årlig tidåtgång: 130 timmar (ekonomi) + 70 timmar (faktureringskvalitet) = 200 timmar

Framtid läge (Med förbättring)

Scenario: Veckovis tidrapporteringsuppföljning med AI-driven påminnelse

1. Måndag morgon: Smart system kontrollerar Rexxor automatiskt
2. AI identifierar vem som inte rapporterat och analyserar mönster
3. Personaliserade påminnelser skickas automatiskt:
4.  
   • Till "alltid sena": Måndag 08:00 med eskalering
• Till "ibland sena": Måndag 12:00 med vänlig påminnelse
• Till "sällan sena": Tisdag 08:00 endast vid behov
5. Onsdag: Automatisk uppföljning med "nudge" till kvarstående
6. Torsdagseskalering: Direkt notifikation till närmaste chef
7. Fredag: Ekonomichef gör endast en snabb slutkontroll (5 min)
8. Eva fakturerar med komplett information (normaltid, ingen merkostnad)
9. Beteendeanalys: System lär sig och förbättrar påminnelsetidpunkter

Total tid per vecka: 15 minuter (ekonomichef) + eliminerad merkostnad

Besparing per vecka: 2,5 timmar
Årlig besparing: 200 timmar
Bonus: Förbättrad faktureringskvalitet och kassaflöde

Konkret exempel från verkligheten

Situation: En projektgrupp med 8 medarbetare ska rapportera tider för föregående vecka

Idag (måndag-fredag):

• 3 personer rapporterar måndag morgon (själva)
• 2 personer rapporterar efter veckomeiljpåminnelse (måndag)
• 2 personer rapporterar efter manuell påminnelse (onsdag)
• 1 person rapporterar först efter direktkontakt (fredag)
• Total tid ekonomifunktion: 2,5 timmar spenderade på uppföljning
• Resultat: Fakturering försenad, ofullständig information

Med AI-system:

• Alla 8 får personaliserade påminnelser baserat på historik
• 6 personer rapporterar innan onsdag (påminnelsesystemet)
• 2 personer får eskalering till chef automatiskt (torsdag)
• Alla har rapporterat senast torsdag kväll
• Total tid ekonomifunktion: 15 minuter slutkontroll (fredag)
• Resultat: Fakturering i tid, komplett information

Effekt: 92% tidsreduktion för uppföljning + förbättrad compliance

Validering behövs för

1. Problemidentifiering

☐ Hur många medarbetare rapporterar för sent, och hur ofta?
☐ Vilka mönster finns (vissa avdelningar, roller, individer bättre/sämre)?
☐ Vad är den faktiska kostnaden av sen rapportering (försenad fakturering, fel)?
☐ Vilken förbättring skulle 90% compliance innebära ekonomiskt?

2. Lösningsdesign

☐ Ska påminnelser vara "push" (notifikationer) eller "pull" (mejl)?
☐ Vilka kanaler föredras (mejl, Teams, Slack, SMS, in-app)?
☐ Hur personaliserade ska påminnelserna vara (ton, tidpunkt)?
☐ Ska systemet inkludera "gamification" (leaderboards, positiv feedback)?

3. Implementation

☐ Finns API-integration tillgänglig med Rexxor?
☐ Vilken plattform för påminnelsesystem (befintlig eller ny)?
☐ Vem konfigurerar och underhåller regler och personalisering?
☐ Hur hanteras GDPR och personuppgifter i beteendeanalys?

4. Prioritering

☐ Är 13,3x ROI tillräckligt attraktivt för 15 timmars investering?
☐ Skulle detta påverka andra processer positivt (projektekonomi, planering)?
☐ Kan detta vara ett "quick win" som skapar momentum för andra AI-initiativ?
☐ Finns budget och resurser för implementation direkt?

5. Öppna frågor

Hur påverkar kulturella faktorer (arbetsvanor, generationsskillnader)? _______________

Skulle detta system kunna användas för andra påminnelser (projekt deadlines, etc.)? _______________

Andra kommentarer: _______________________________________________

MÖJLIGHET #13: Fakturahantering med OCR + AI

Kategori: 30-dagars initiativ
Implementeringstid: 80 timmar
Årlig besparing: 200 timmar
ROI: 2,5x

Problembeskrivning

Fakturainmatning och avstämning är en repetitiv manuell process som kräver att information läses av från PDF-fakturor och matas in i ekonomisystemet. Detta tar tid och är benäget för mänskliga fel, särskilt när volymen är hög.

Citat från intervjuer:

"Fakturahantering är ett av de moment som 'bara tar 10 minuter' men som händer så ofta att det blir betydande över tid." - Mats Aaman, Ekonomichef

"Vi har många leverantörer och fakturor kommer i olika format, vilket gör manuell hantering tidskrävande." - Mats Aaman

Nuläge (Idag)

Scenario: Hantera 20 inkommande leverantörsfakturor per vecka

1. Ta emot faktura via mejl (2 min per faktura)
2. Öppna PDF och läsa information (3 min)
3. Identifiera leverantör, belopp, datum, projekt (2 min)
4. Manuellt mata in i Rexxor eller ekonomisystem (5 min)
5. Kontrollera mot projektbudget eller beställning (3 min)
6. Vid avvikelse: Undersök och kontakta ansvarig (10 min - 30% av fall)
7. Arkivera faktura korrekt (1 min)
8. Genomsnittlig tid per faktura: 8-11 minuter

Veckovis tidåtgång: 20 fakturor × 9,5 min genomsnitt = 190 minuter (3,2 timmar)
Årlig tidåtgång: cirka 200 timmar (3,2 timmar × 50 veckor + extra vid månadsskiften)

Framtida läge (Med OCR + AI)

Scenario: Hantera 20 inkommande leverantörsfakturor per vecka

1. Faktura inkommer via mejl - system tar emot automatiskt
2. OCR läser all information från PDF (10 sekunder per faktura, automatiskt)
3. AI extraherar och strukturerar data:
   • Leverantörsnamn och organisationsnummer
• Totalt belopp och momsspecifikation
• Fakturadatum och förfallodatum
• Eventuell projektreferens
4. AI matchar mot:
   • Leverantörsregister (autovalidering)
• Projektbudgetar i Rexxor
• Historiska fakturor (upptäcker dubbletter)
5. Systemet föreslår kontering och projekt automatiskt
6. Ekonomichef granskar endast AI-förslag (2 min per faktura)
7. Vid avvikelse: System flaggar och ekonomichef undersöker (10 min - samma 30%)
8. Godkänn batch med ett klick (30 sekunder för alla)
9. Arkivering sker automatiskt med metadata

Veckovis tidåtgång: 14 fakturor × 2 min (godkänn) + 6 fakturor × 10 min (avvikelser) = 88 minuter (1,5 timmar)
Årlig tidåtgång: cirka 75 timmar

Besparing: 125 timmar per år
Bonus: +Minskad felrisk, +Snabbare hantering, +Bättre spårbarhet

Konkret exempel från verkligheten

Situation: Månadsskifte med 35 fakturor som ska hanteras snabbt

Idag:

• Ekonomichef/assistent går igenom alla manuellt
• Total tid: 5-6 timmar koncentrerat arbete
• Risk för fel ökar med tidspress
• Några fakturor kan missas eller felkonteras

Med OCR + AI:

• System bearbetar alla 35 fakturor över natten
• Morgon: 28 fakturor helt färdigbearbetade (80% confidence)
• Ekonomichef granskar endast 7 flaggade fakturor (15 min)
• Godkänner batch på 28 fakturor (30 sekunder)
• Total aktiv tid: 45 minuter
• Resultat: Alla fakturor korrekta och klara samma dag

Effekt: 87% tidsreduktion + bättre kvalitet

Validering behövs för

1. Problemidentifiering

☐ Hur många fakturor hanteras per månad (genomsnitt och peak)?
☐ Hur lång tid tar fakturahantering idag totalt?
☐ Hur ofta uppstår fel i manuell fakturahantering?
☐ Vad kostar fel (dubbelbetal ningar, sena betalningar, avipengar)?

2. Lösningsdesign

☐ Vilka fakturalayouter och format är vanligast?
☐ Behövs OCR för både svenska och engelska fakturor?
☐ Ska systemet hantera endast leverantörsfakturor eller även kundfakturor?
☐ Hur ska avvikelser eskaleras och till vem?

3. Implementation

☐ Finns befintliga OCR-lösningar som kan integreras (t.ex. Fortnox, Visma)?
☐ Eller behövs egenutveckling/anpassning?
☐ Vilken koppling krävs till Rexxor och ekonomisystem?
☐ Vem blir systemägare och tränar AI på företagets leverantörer?

4. Prioritering

☐ Är 2,5x ROI tillräckligt attraktivt för 80 timmars investering?
☐ Finns det större fakturavolymer som motiverar ännu högre prioritet?
☐ Kan detta frigöra ekonomiteamet för mer strategiskt arbete?
☐ Finns budget för eventuell licensavgift för OCR-tjänst?

5. Öppna frågor

Vilka andra dokument skulle kunna behandlas med liknande OCR-teknik? _______________

Hur hanteras känslig information och GDPR i fakturabearbetning? _______________

Andra kommentarer: _______________________________________________

MÖJLIGHET #14: Genomförandebeskrivningar för upphandling

Kategori: 30-dagars initiativ
Implementeringstid: 100 timmar
Årlig besparing: 200 timmar
ROI: 2,0x

Problembeskrivning

Att skriva genomförandebeskrivningar för ramavtalsupphandlingar är både tidskrävande och "sjukt farligt" eftersom de ofta är avgörande för att vinna uppdrag. Beskrivningarna måste följa strikta krav på längd (4-5 sidor) och innehåll, men varje upphandling har unika krav som måste anpassas.

Citat från intervjuer:

"Genomförandebeskrivningar är jobbiga att skriva. De är sjukt viktiga faktiskt, för de är ofta avgörande för att vinna upphandlingar." - Helena Hammar, VD

"Jag är jättesugen på att pröva något med AI för att generera text baserat på mallar och tidigare beskrivningar." - Helena Hammar

Nuläge (Idag)

Scenario: Skriva genomförandebeskrivning för ramavtal kommunal fastighetsförvaltning

1. Läsa upphandlingsdokument och krav grundligt (60 min)
2. Identifiera viktiga kriterier och poängbedömning (30 min)
3. Hitta tidigare liknande beskrivningar i arkivet (30 min)
4. Läsa igenom 2-3 tidigare beskrivningar för att hitta relevanta delar (45 min)
5. Börja skriva utkast från grunden (120 min)
6. Anpassa till specifika krav för detta upphandling (90 min)
7. Kontrollera mot längdbegränsning och justera (30 min)
8. Intern granskning och feedback (45 min)
9. Revidera baserat på feedback (60 min)
10. Slutgranskning och godkännande (30 min)

Total tid: cirka 9-10 timmar per genomförandebeskrivning

Årlig frekvens: cirka 20-25 upphandlingar per år
Total årlig tidåtgång: cirka 200 timmar

Framtida läge (Med AI-assistent)

Scenario: Skriva genomförandebeskrivning för ramavtal kommunal fastighetsförvaltning

1. Läsa upphandlingsdokument och krav grundligt (60 min - ingen ändring)
2. Identifiera viktiga kriterier och poängbedömning (30 min - ingen ändring)
3. Mata in nyckelinformation i AI-assistent:
   • Upphandlingstyp: "Ramavtal fastighetsförvaltning"
• Beställare: "Kommun X"
• Specifika krav: "Hållbarhet, lokal närvaro, BIM-kompetens"
• Längd: "Max 5 sidor" (10 min)
4. AI genererar förslag baserat på:
   • 15 tidigare vinnande beskrivningar
• Företagets standardformule ringar
• Upphandlingens specifika kriterier (2 min, automatiskt)
5. Granska AI-genererat utkast (20 min)
6. Redigera och anpassa till företagets unika styrkor för detta projekt (60 min)
7. Kontrollera mot längdbegränsning (AI gör automatiskt) (5 min)
8. Intern granskning och feedback (30 min - snabbare pga bättre struktur)
9. Revidera baserat på feedback (30 min - mindre ändringar)
10. Slutgranskning och godkännande (15 min)

Total tid: cirka 4-5 timmar per genomförandebeskrivning

Besparing per beskrivning: 5 timmar
Årlig besparing: 100-125 timmar
Bonus: +Högre kvalitet, +Snabbare responstid på upphandlingar

Konkret potentiellt exempel från verkligheten

Upphandling: Ramavtal arkitekttjänster för regional fastighetsförvaltare

Idag:

• VD spenderar 2 arbetsdagar (16 timmar) på att skriva beskrivning
• Använder delar från tidigare upphandlingar men mycket måste skrivas om
• Osäkerhet om rätt tonalitet och fokus
• Riskerar att missa viktiga poänggivande kriterier

Med AI-assistent:

• VD matar in krav och företagsinformation (15 min)
• AI genererar strukturerad beskrivning på 6 sidor (2 min)
• VD redigerar, justerar och personifierar (4 timmar)
• Slutresultat: 5 timmar total tid
• Bättre täckning av alla kriterier
• Mer konsekvent kvalitet

Effekt: 69% tidsreduktion + högre vinstchans

Validering behövs för

1. Problemidentifiering

☐ Hur många upphandlingar deltar företaget i per år?
☐ Hur stor andel av upphandlingarna vinns idag?
☐ Vad är den genomsnittliga tiden för att skriva en genomförandebeskrivning?
☐ Vilka är de vanligaste anledningarna till att upphandlingar förloras?

2. Lösningsdesign

☐ Ska AI tränas på endast vinnande beskrivningar eller alla?
☐ Vilka delar av beskrivningen är mest kritiska att få rätt?
☐ Hur ska systemet hantera olika typer av upphandlingar (ark itek tur vs konstruktion)?
☐ Ska systemet också hjälpa till att analysera upphandlingskriterier?

3. Implementation

☐ Behövs specialiserad GPT-modell eller räcker standardverktyg?
☐ Hur säkras konfidentialitet för tidigare beskrivningar?
☐ Vem blir systemägare och tränar modellen?
☐ Hur uppdateras systemet när nya vinnande beskrivningar tillkommer?

4. Prioritering

☐ Är 2,0x ROI tillräckligt attraktivt givet affärskritisk betydelse?
☐ Kan detta öka vinstchansen och därmed indirekt värde?
☐ Skulle snabbare responstid ge konkurrensfördel?
☐ Finns budget och tid för 100 timmars utveckling?

5. Öppna frågor

Vilka andra typer av ansökningar/offerter skulle kunna dra nytta av liknande system? _______________

Hur mäts framgång - tidsbesparing eller ökad vinstfrekvens? _______________

Andra kommentarer: _______________________________________________

MÖJLIGHET #15: Korskontroll brandklasser och ljudkrav

Kategori: 90-dagars initiativ
Implementeringstid: 80 timmar
Årlig besparing: 150 timmar
ROI: 1,9x

Problembeskrivning

Att manuellt korskontrollera brandklasser på dörrar mot brandskyddsbeskrivning och ljudkrav mot ritningar är tidskrävande och riskabelt. Fel här kan bli "väldigt dyrt om det blir fel" och processen kräver koncentration och noggrannhet. Kontrollen görs med penna genom att jämföra olika dokument.

Citat från intervjuer:

"Korskontroll mellan konsultdokument - brandklasser på dörrar mot brandskyddsbeskrivning. Det tar mycket tid och blir väldigt dyrt om det blir fel." - Sara Sundestrand von Weissenberg, Arkitekt

"Vi gör korskontroll av ljudkrav mot ritningar också. Samma problematik - tidskrävande och fel kan vara kostsamma." - Sara Sundestrand von Weissenberg

"Jag skulle gärna se att någon annan data kunde göra detta - en AI hade ju kunnat göra det." - Sara Sundestrand von Weissenberg

Nuläge (Idag)

Scenario: Korskontroll för flerbostadshus med 35 lägenheter

Del 1: Brandklasser på dörrar

1. Öppna Revit-modell och BIM-data (5 min)
2. Exportera dörrlista från modell (10 min)
3. Öppna brandskyddsbeskrivning (BSS) PDF (2 min)
4. Manuellt söka efter varje dörrtyp i BSS (60 min)
5. Jämföra brandklass i modell mot BSS med penna (90 min)
6. Dokumentera avvikelser i Excel (20 min)
7. Kontakta brandkonsult vid oklarheter (30 min - 40% av projekt)
8. Uppdatera modell med korrigeringar (45 min)

Del 2: Ljudkrav 9. Exportera rumslista från modell (10 min) 10. Öppna ljudkravsdokumentation (5 min) 11. Manuellt kontrollera ljudklass för varje rum (75 min) 12. Kontrollera väggar mellan rum mot krav (60 min) 13. Dokumentera avvikelser (15 min) 14. Uppdatera modell (30 min)

Total tid: cirka 450 minuter (7,5 timmar) per projekt

Årlig frekvens: cirka 20 projekt med denna kontrollbehov
Total årlig tidåtgång: cirka 150 timmar

Framtida läge (Med AI-validering)

Scenario: Korskontroll för flerbostadshus med 35 lägenheter

1. Öppna Revit-modell (2 min)
2. Starta "Compliance Checker" plugin (1 min)
3. Ladda upp brandskyddsbeskrivning PDF (1 min)
4. Ladda upp ljudkravsdokumentation PDF (1 min)
5. AI läser och tolkar alla dokument automatiskt (3 min)
6. AI utför automatisk korskontroll:
   • Extraherar alla dörrar med ID och egenskaper från BIM
• Läser brandkrav för varje dörrtyp i BSS
• Jämför och identifierar avvikelser
• Extraherar alla rum med ljudkrav
• Analyserar väggar mellan rum
• Identifierar eventuella konflikter
7. AI genererar rapport med avvikelser (automatiskt)
8. Arkitekt granskar AI-rapport (30 min)
9. Arkitekt undersöker endast flaggade avvikelser (45 min - fokuserad)
10. Konsulterar brandkonsult endast vid verkliga problem (15 min - 20% av projekt)
11. Uppdaterar modell baserat på validerade avvikelser (30 min)

Total tid: cirka 130 minuter (2,2 timmar) per projekt

Besparing per projekt: 5,3 timmar
Årlig besparing: 106 timmar
Bonus: +Högre säkerhet mot fel, +Spårbarhet och dokumentation

Konkret exempel från verkligheten

Projekt: Flerbostadshus, 8 våningar, 48 lägenheter, 180 dörrar

Idag:

• Arkitekt går igenom alla 180 dörrar manuellt
• Kollar brandkrav i 45-sidors BSS-dokument
• Hittar 12 avvikelser som måste korrigeras
• Total tid: 8 timmar över 2 arbetsdagar
• Risk: Mänskligt fel kan missa avvikelser

Med AI-validering:

• AI analyserar alla 180 dörrar på 3 minuter
• AI hittar samma 12 avvikelser + 3 ytterligare som missats manuellt
• Arkitekt fokuserar endast på att lösa de 15 avvikelserna: 2 timmar
• Total tid: 2,5 timmar samma dag
• Resultat: Högre kvalitet, snabbare leverans

Effekt: 69% tidsreduktion + förbättrad kvalitet

Validering behövs för

1. Problemidentifiering

☐ Hur många projekt per år kräver denna typ av korskontroll?
☐ Hur ofta upptäcks fel trots manuell kontroll?
☐ Vad är kostnaden när fel upptäcks sent (ombyggnad, försening)?
☐ Hur lång tid tar korskontroller i genomsnitt?

2. Lösningsdesign

☐ Vilka BIM-parametrar behöver AI kunna läsa (IFC, Revit-properties)?
☐ Ska AI endast flagga avvikelser eller också föreslå lösningar?
☐ Hur hanteras tolkningsfrågor i BSS-dokument?
☐ Vilka andra konsultdokument skulle kunna kontrolleras (konstruktion, VVS)?

3. Implementation

☐ Behövs Revit-plugin eller fristående webbaserad lösning?
☐ Vilken AI-kompetens krävs för att tolka BSS-dokument korrekt?
☐ Hur tränas AI på svenska byggstandard er och terminologi?
☐ Vem blir systemägare och ansvarar för kvalitetssäkring?

4. Prioritering

☐ Är 1,9x ROI tillräckligt givet kvalitets- och riskförbättring?
☐ Kan detta minska försäkringskostnader eller fel risker?
☐ Skulle detta göra företaget mer konkurrenskraftigt?
☐ Finns budget och resurser för 80 timmars utveckling?

5. Öppna frågor

Vilka andra typer av compliance-kontroller skulle kunna automatiseras? _______________

Hur hanteras ansvar och revision när AI används för kvalitetskontroll? _______________

Andra kommentarer: _______________________________________________

180-DAGARS TRANSFORMATION

De följande 14 möjligheterna representerar strategiska initiativ som kräver 3-6 månaders implementation men har potential för transformativ påverkan på HÅR!s verksamhet.

MÖJLIGHET #16: Systemintegration mellan Revit och Rexor

Kategori: Medellång sikt (30-90 dagar)
Implementeringstid: 60 timmar
Årlig tidsbesparing: 300 timmar
ROI: 5,0x
Evidensnivå: ✓ Stark (Josef Lindh, Adrian Blum Fagerström)

Problembeskrivning

Idag finns ingen direkt integration mellan Revit (där arkitekter arbetar) och Rexor (projektledningssystem). Detta skapar manuellt dubbelarbete och ökad risk för fel.

Citat från intervjuer:

"Export till Excel + AI-hjälp för att skapa smarta dokument och listor" - Josef Lindh beskriver nuvarande workaround

"Manuell ritningshantering och dokumentation" - Adrian Blum Fagerström om tidsåtgången

IDAG: Manuell process

Steg 1: Arkitekt skapar och uppdaterar BIM-modell i Revit (2-3 tim)

Steg 2: Exportera data till Excel manuellt

• Välj rätt vyer och parametrar
• Exportera till CSV/Excel
• Rensa och formatera data
• Tid: 30 min per export

Steg 3: Manuell överföring till Rexor

• Kopiera data från Excel
• Mata in i Rexor-fält manuellt
• Verifiera att allt överförts korrekt
• Tid: 45 min per överföring

Steg 4: Uppdatera vid varje ändring

• Upprepa hela processen vid varje större ändring i modellen
• Risk för glömda uppdateringar
• Tid: 1,25 tim per uppdateringsrunda

Totalt per projekt: 5-8 timmar manuellt arbete
Frekvens: 2-3 gånger per projekt
Totalt per år (30 projekt): ~300 timmar

MED AUTOMATION: Smidig integration

Steg 1: Arkitekt arbetar normalt i Revit (2-3 tim)

Steg 2: Automatisk synkronisering

• AI läser Revit-modelldata kontinuerligt
• Identifierar relevanta parametrar för Rexor
• Formaterar automatiskt enligt Rexor-krav
• Tid: 0 minuter (sker i bakgrunden)

Steg 3: Automatisk överföring

• Data skickas direkt till Rexor via API
• Mappning sker automatiskt
• Konflikter flaggas för manuell granskning
• Tid: 5 minuter (endast granskning)

Steg 4: Kontinuerliga uppdateringar

• Ändringar synkroniseras automatiskt
• Notifikation vid betydande förändringar
• Full historik och traceability
• Tid: 0 minuter automatiskt, 5 min granskning

Totalt per projekt: 30 minuter (endast granskning)
Tidsbesparing: 85%
Risk för fel: Dramatiskt reducerad

Konkret exempel

Projekt: Flerbostadshus med 45 lägenheter

Tidigare:

• 6 timmar för initial dataöverföring
• 4 timmar för uppdateringar vid ändringar (3 rundor)
• Totalt: 10 timmar

Med integration:

• 30 minuter initial konfiguration
• 15 minuter granskning per uppdatering
• Totalt: 1,25 timmar

Besparing: 8,75 timmar per projekt = 87,5%

Tidsvinst och effekt

Direkta besparingar:

• 300 timmar årligen = 75 arbetsdagar
• Värde: ~240 000 SEK/år (vid 800 SEK/tim)

Indirekta vinster:

• Mindre risk för datainkonsistens
• Alltid uppdaterad projektinformation
• Bättre beslutunderlag i realtid
• Frigör tid för värdeskapande arbete

VALIDERING: Systemintegration Revit-Rexor

1. PROBLEMIDENTIFIERING (4 frågor)

·         Stämmer det att ni idag exporterar data manuellt från Revit till Excel och sedan för över till Rexor?

·         Hur många gånger per projekt behöver ni uppdatera denna information?

·         Vilka typer av fel uppstår med nuvarande manuella process?

·         Finns det andra dataflöden mellan system som också är problematiska?

2. LÖSNINGSDESIGN (4 frågor)

·         ilka datatyper från Revit är viktigast att få in i Rexor automatiskt?

·         Hur ofta behöver synkroniseringen ske? (Realtid, dagligen, vid milstolpar?)

·         Vem ska kunna granska och godkänna automatiska uppdateringar?

·         Vilka säkerhetsmekanismer behövs om automatiken gör fel?

3. IMPLEMENTATION (4 frågor)

·         Har vi API-tillgång till både Revit och Rexor?

·         Vem äger och underhåller integrationen när den är på plats?

·         Hur påverkas befintliga arbetsflöden under implementeringen?

·         Vilken utbildning behöver teamet för att använda integrationen?

4. PRIORITERING (4 frågor)

·         Hur stor påverkan har denna integration jämfört med andra behov?

·         Är 60 timmar implementeringstid acceptabelt för denna lösning?

·         Kan vi börja med en pilot på 2-3 projekt innan full utrullning?

·         Vilka projekt är lämpligast för pilottest?

5. ÖPPNA FRÅGOR (3 frågor)

·         Vilka andra systemintegrationer skulle ge liknande värde?

·         Finns det redan standardverktyg för detta som vi borde utvärdera?

·         Vad är er största oro med denna typ av automation?

MÖJLIGHET #17: AI-driven Klimatberäkningsassistent

Kategori: Långsiktig (90-180 dagar)
Implementeringstid: 120 timmar
Årlig tidsbesparing: 600 timmar
ROI: 5,0x
Evidensnivå: ✓ Stark (Martin Ellmark)

Problembeskrivning

Klimatberäkningar är tidskrävande och frustrerade med nuvarande verktyg. BM är "stelt, oflexibelt och enerverande", medan One Click LCA "gissar vilt" på byggdelar utan transparens.

Citat från intervjuer:

"BM är väldigt stelt, oflexibelt och enerverande att arbeta med" - Martin Ellmark

"One Click LCA gissar vilt på byggdelar och producerar totalt skit resultat fast det går snabbt att importera" - Martin Ellmark

"AI vill vara så himla duktiga att de producerar svar även när information är ofullständig, istället för att transparent erkänna bristande data" - Martin Ellmark

IDAG: Frustrerad klimatberäkning

Steg 1: Förbered Revit-modell för export (1 tim)

• Rensa och kontrollera modelldata
• Se till att byggdelar har rätt kategorier
• Verifiera geometrier

Steg 2: Export och import till klimatverktyg (2 tim)

• Exportera IFC eller annat format
• Importera i BM eller One Click LCA
• Hantera importfel och inkompatibiliteter
• Problem: Många byggdelar tolkas fel

Steg 3: Manuell korrigering av geometrier (3 tim)

• BM identifierar inte geometrier korrekt
• Manuell kategorisering av byggdelar
• Justera volymer och areor
• Problem: "Väldigt stelt och tidskrävande"

Steg 4: Materialmappning (2 tim)

• Tilldela rätt material till byggdelar
• One Click LCA gissar ofta fel
• Manuell verifiering krävs för allt
• Problem: Ingen transparens om osäkerhet

Steg 5: Beräkning och rapportering (1 tim)

• Kör beräkning
• Generera rapport
• Problem: Osäkert om resultatet är korrekt

Totalt per beräkning: 9 timmar
Frekvens: 4 beräkningar per projekt (olika skeden)
Per projekt: 36 timmar
Årligt (20 projekt): 720 timmar

MED AI-ASSISTENT: Intelligent och transparent

Steg 1: Automatisk modellanalys (10 min)

• AI läser Revit-modell direkt
• Identifierar alla byggdelar automatiskt
• Klassificerar enligt klimatberäkningskrav
• Transparens: Visar konfidensnivå för varje klassificering

Steg 2: Intelligent geometri-identifiering (5 min)

• AI beräknar volymer och areor
• Hanterar komplexa geometrier
• Flaggar osäkerheter för granskning
• Transparent: "Denna yta är osäker ±15%"

Steg 3: Smart materialmappning (15 min)

• AI föreslår material baserat på:
•  
  • Byggdelens funktion
• Historiska val i liknande projekt
• Klimatpåverkan och optimering
• Transparent: Visar alternativ och klimatpåverkan
• Användaren godkänner eller justerar

Steg 4: Automatisk beräkning (5 min)

• AI kör beräkning
• Genererar rapport med källor
• Transparent: Visar alla antaganden och osäkerheter

Steg 5: Kvalitetskontroll och optimering (30 min)

• AI föreslår materialbyten för bättre klimatpåverkan
• Visar känsighetsanalys
• Användaren granskar och godkänner

Totalt per beräkning: 1 timme
Tidsbesparing per beräkning: 8 timmar (89%)
Årlig besparing: 600 timmar

Konkret exempel

Projekt: Kontorsbyggnad 3 000 m²

Tidigare med BM:

• 9 timmar för första beräkning
• Stor osäkerhet om resultatets korrekthet
• Svårt att optimera materialval
• Totalt: 36 timmar för alla beräkningar i projektet

Med AI-assistent:

• 1 timme för första beräkning
• Transparent osäkerhetshantering
• AI föreslår klimatsmarta materialval
• Totalt: 4 timmar för alla beräkningar

Besparing: 32 timmar per projekt

Bonus: Bättre klimatresultat genom smarta materialförslag

Tidsvinst och effekt

Direkta besparingar:

• 600 timmar årligen
• Värde: ~480 000 SEK/år

Strategiska vinster:

• LFM30-krav blir enklare att uppfylla
• Konkurrenskraft vid klimatberäkningskrav
• Möjlighet att erbjuda klimatoptimering som tjänst
• Bättre kvalitet på klimatberäkningar
• Transparens skapar förtroende hos kund

VALIDERING: AI Klimatberäkningsassistent

1. PROBLEMIDENTIFIERING (4 frågor)

·         Hur mycket tid lägger ni idag på klimatberäkningar per projekt?

·         Vilka är de största frustrationspunkterna med BM och One Click LCA?

·         Hur ofta behöver ni göra om beräkningar på grund av fel i geometri eller material?

·         Hur säkra känner ni er på att resultaten är korrekta idag?

2. LÖSNINGSDESIGN (4 frågor)

·         Vad är viktigast: snabbhet, transparens eller optimeringsförslag?

·         Hur mycket manuell kontroll vill ni ha över AI:s förslag?

·         Vilken konfidensnivå krävs för att ni ska lita på automatiska klassificeringar?

·         Hur ska AI kommunicera osäkerhet på ett användbart sätt?

3. IMPLEMENTATION (4 frågor)

·         Kan lösningen integreras direkt i Revit eller behöver det vara separat?

·         Vem är ansvarig för klimatberäkningar och skulle äga detta verktyg?

·         Hur mycket träning behöver AI på era historiska projekt?

·         Vilka säkerhetsmekanismer behövs för att inte godkänna felaktiga resultat?

4. PRIORITERING (4 frågor)

·         Hur viktig är klimatberäkning för er konkurrenskraft framöver?

·         Är LFM30 och nya nationella krav tillräcklig drivkraft för att prioritera detta?

·         Kan detta kombineras med andra beräkningsautomationer (t.ex. energi)?

·         Vad är viktigare: denna lösning eller andra automationer?

5. ÖPPNA FRÅGOR (3 frågor)

·         Skulle ni vilja erbjuda klimatoptimering som en premiumtjänst till kunder?

·         Finns det branschspecifika krav som AI måste förstå?

·         Hur ser framtiden för klimatberäkningar ut enligt er?

MÖJLIGHET #18: Automatisk projektstängning i Rexor

Kategori: Quick Win (< 30 dagar)
Implementeringstid: 20 timmar
Årlig tidsbesparing: 100 timmar
ROI: 5,0x
Evidensnivå: ✓ Bekräftad (Mats Aaman)

Problembeskrivning

Projekt stängs inte automatiskt i Rexor utan "löper bara på", vilket försvårar slutavräkning och ekonomisk kontroll.

Citat från intervjuer:

"Långsam projektavslut - projekt 'löper bara på'" - Mats Aaman identifierar problemet

"Projekt stängs inte automatiskt, väntar på sista fas" - Nuvarande brist i Rexor

"Månads- och årsbaserad uppföljning istället för projektbaserad slutavräkning" - Workaround idag

IDAG: Manuell projektstängning

Problem 1: Projekt glöms bort

• Ingen automatisk påminnelse om projektstängning
• Projekt ligger kvar öppna i månader
• Svårt att få överblick över verkligt aktiva projekt
• Tid förlorad: ~30 min per projekt för att reda ut

Problem 2: Försenad slutavräkning

• Ekonomisk uppföljning måste vänta
• Fakturering kan försenas
• Lönsamhetsanalys blir otydlig
• Tid förlorad: ~1 tim per projekt i extra uppföljning

Problem 3: Administrativ börda

• Mats och Eva måste manuellt jaga projektstängning
• Återkommande diskussioner med projektledare
• Oklart när projekt verkligen är klart
• Tid förlorad: ~30 min per projekt i kommunikation

Totalt per projekt: ~2 timmar extra administration
Frekvens: 50 projekt per år
Årlig tidskostnad: 100 timmar

MED AUTOMATION: Intelligent projektstängning

Steg 1: Automatisk triggers

• AI övervakar projektstatus kontinuerligt
• Identifierar när sista fas är klar:
•  
  • Inga nya tidrapporter på 30 dagar
• Slutfaktura skickad
• Dokumentation levererad

Steg 2: Proaktiv notifikation

• Automatiskt mejl till projektledare: "Projekt X verkar klart - stäng?"
• Eskalering efter 7 dagar till gruppchef
• Eskalering efter 14 dagar till ekonomiansvarig
• Tid: 0 minuter (automatiskt)

Steg 3: Enkel stängningsprocess

• Ett klick för att bekräfta stängning
• Eller ange anledning till att hålla öppet
• AI lär sig mönster över tid
• Tid: 2 minuter per projekt

Steg 4: Automatisk slutavräkning

• Ekonomidata sammanställs automatiskt
• Slutrapport genereras
• Arkiveras enligt standard
• Tid: 5 minuter (granskning)

Totalt per projekt: 7 minuter
Tidsbesparing: 94%

Konkret exempel

Scenario: 50 projekt avslutas per år

Tidigare:

• 100 timmar administrativ börda
• Förseningar i slutavräkning
• Svårt att få överblick
• Frustration för alla inblandade

Med automation:

• 6 timmar totalt (7 min × 50 projekt)
• Proaktiva notifikationer
• Projekt stängs inom 7 dagar
• Klar överblick i realtid

Besparing: 94 timmar per år

Tidsvinst och effekt

Direkta besparingar:

• 100 timmar årligen
• Värde: ~80 000 SEK/år

Kvalitetsvinster:

• Bättre ekonomisk överblick
• Snabbare slutavräkning
• Tydligare lönsamhetsanalys
• Mindre frustration för ekonomiansvariga

VALIDERING: Automatisk projektstängning

1. PROBLEMIDENTIFIERING (4 frågor)

1.1 Hur många projekt ligger öppna idag som egentligen borde vara stängda?

1.2 Vad händer när projekt inte stängs i tid? Vilka konsekvenser?

1.3 Hur mycket tid lägger ekonomifunktionen på att jaga projektstängning?

1.4 Finns det tydliga kriterier för när ett projekt ska stängas?

2. LÖSNINGSDESIGN (4 frågor)

2.1 Vilka triggers ska initiera en stängningspåminnelse?

2.2 Hur lång tid ska gå mellan påminnelser innan eskalering?

2.3 Vem ska ha slutgiltigt ansvar för att godkänna stängning?

2.4 Vad händer om någon svarar "håll öppet" - hur länge?

3. IMPLEMENTATION (4 frågor)

3.1 Kan automation integreras i Rexor eller behöver det vara externt?

3.2 Hur hanteras undantag (t.ex. garantiarbeten som kommer senare)?

3.3 Vem konfigurerar och underhåller stängningsregler?

3.4 Vilken utbildning behövs för projektledare?

4. PRIORITERING (4 frågor)

4.1 Hur stor påverkan skulle detta ha på ekonomifunktionens arbetsbörda?

4.2 Är 20 timmar implementering rimligt för denna förbättring?

4.3 Kan vi testa på 10 projekt först innan full utrullning?

4.4 Vilken prioritet har detta jämfört med andra ekonomiautomationer?

5. ÖPPNA FRÅGOR (3 frågor)

5.1 Vilka andra ekonomiprocesser skulle kunna automatiseras liknande?

5.2 Hur kan vi göra det enkelt för projektledare att stänga projekt?

5.3 Vad är största risken med automatisk projektstängning?

MÖJLIGHET #19: AI-kunskapsbank för tekniska lösningar

Kategori: Långsiktig (90-180 dagar)
Implementeringstid: 150 timmar
Årlig tidsbesparing: 800 timmar
ROI: 5,3x
Evidensnivå: ✓ Stark (Daniel Johansson, Mårten Belin, Filippa Dahl)

Problembeskrivning

Att hitta tidigare projektlösningar är svårt och tidskrävande. Man är beroende av att "Daniel-frågor" ställs till erfarna kollegor istället för systematisk kunskapsåtervinning.

Citat från intervjuer:

"Svårt att hitta tidigare projektlösningar - beroende av individuell kunskap" - Daniel Johansson

"Tidskrävande att hitta information i PDF-bibliotek och projektdatabas" - Mårten Belin

"Saknar systematiserad sökbarhet i historiska projekt - måste antingen komma ihåg själv eller leta manuellt" - Filippa Dahl

"Måste fråga administration om projektnummer för att hitta rätt projekt" - Daniel Johansson

IDAG: Manuell kunskapsjakt

Steg 1: Identifiera behov (5 min)

• "Hur löste vi balkongtröskelproblematiken förra gången?"
• "Vilka brandkrav gällde för liknande projekt?"

Steg 2: Fråga kollegor (30 min)

• Gå runt och fråga: "Kommer ni ihåg projektet där...?"
• Vänta på svar från upptagna kollegor
• Problem: Beroende av andras minne och tillgänglighet

Steg 3: Leta i mappstruktur (45 min)

• Gissa vilket projekt det kan ha varit
• Öppna mappar och leta
• Kolla igenom ritningar och dokument
• Problem: Ingen sökning, bara bläddring

Steg 4: Fråga administration (15 min)

• Be om hjälp att hitta projektnummer
• Vänta på svar
• Problem: Avbryter någon annans arbete

Steg 5: Analysera hittad lösning (30 min)

• Om man hittar något - förstå kontexten
• Verifiera att det är applicerbart

Totalt per sökning: 2 timmar
Frekvens: 400 sökningar per år (alla medarbetare)
Årlig tidskostnad: 800 timmar

DESSUTOM: Många gånger hittas ingen lösning och man måste uppfinna hjulet igen.

MED AI-KUNSKAPSBANK: Intelligent sökning

Steg 1: Naturligt språk-sökning (1 min)

• Skriv: "Hur löste vi balkongtröskelproblematiken i flerbostadshus?"
• AI förstår kontext och synonymer
• Söker i alla projekt, ritningar, dokument

Steg 2: Intelligenta resultat (2 min)

• AI rankar resultat efter relevans
• Visar 5 mest relevanta projekt
• Inkluderar kontext:
  • Projekttyp och storlek
• När lösningen användes
• Eventuella problem som uppstod
• Kontaktperson som arbetade med det

Steg 3: Djupdykning (5 min)

• Klicka för att se detaljer
• AI sammanfattar lösningen
• Länkar till ritningar, foton, specifikationer
• Visar relaterade lösningar

Steg 4: Applicera kunskap (10 min)

• Kopiera och anpassa lösning
• AI föreslår eventuella anpassningar
• Länka till sitt eget projekt för framtiden

Totalt per sökning: 18 minuter
Tidsbesparing per sökning: 1 timme 42 min (85%)
Årlig besparing: 680 timmar

BONUS: Fler lösningar hittas = mindre uppfinning av hjul

Konkret exempel

Situation: Arkitekt behöver lösa brandskyddskrav för en dörr

Tidigare:

• 30 min fråga runt bland kollegor
• 45 min leta i gamla projekt
• Kanske hittas en lösning, kanske inte
• Om inte: 2 timmar för att ta fram ny lösning
• Totalt: 1,5-3,5 timmar

Med AI-kunskapsbank:

• 1 min: Sök "brandskydd dörr flerbostadshus"
• 2 min: AI visar 8 relevanta exempel från tidigare projekt
• 5 min: Granska och välja lämpligaste lösning
• 10 min: Anpassa till eget projekt
• Totalt: 18 minuter

Besparing: Upp till 3 timmar per sökning

Tidsvinst och effekt

Direkta besparingar:

• 680-800 timmar årligen
• Värde: ~600 000 SEK/år

Kunskapsvinster:

• Bättre kvalitet genom beprövade lösningar
• Mindre beroende av specifika personer
• Snabbare onboarding av nya medarbetare
• Färre misstag genom att lära av historik
• Mer innovation genom att bygga på tidigare arbete

Strategiska vinster:

• Organisatoriskt lärande systematiseras
• Kunskap bevaras när personer slutar
• Konkurrensfördel genom effektivare kunskapsanvändning

VALIDERING: AI-kunskapsbank

1. PROBLEMIDENTIFIERING (4 frågor)

1.1 Hur ofta behöver ni söka efter tidigare lösningar eller projektinformation?

1.2 Hur mycket tid läggs idag på att hitta information från gamla projekt?

1.3 Hur ofta händer det att ni inte hittar det ni letar efter?

1.4 Vilka personer är mest beroende av för att hitta historisk information?

2. LÖSNINGSDESIGN (4 frågor)

2.1 Vilka informationstyper är viktigast att kunna söka efter?

·         Tekniska lösningar

·         Detaljer och konstruktioner

·         Material och produktval

·         Beräkningar

·         Andra?

2.2 Hur detaljerad ska AI:s sammanfattning av lösningar vara?

2.3 Vill ni kunna söka på projekttyp, storlek, år, eller andra kriterier?

2.4 Hur viktigt är det att se kontaktperson som arbetade med lösningen?

3. IMPLEMENTATION (4 frågor)

3.1 Hur många års historik ska indexeras initialt?

3.2 Vem ansvarar för att kvalitetssäkra att AI tolkar lösningar korrekt?

3.3 Hur hanteras konfidentiell information i vissa projekt?

3.4 Vilken utbildning behöver teamet för att använda systemet effektivt?

4. PRIORITERING (4 frågor)

4.1 Hur stor påverkan skulle detta ha på er dagliga effektivitet?

4.2 Är 150 timmar implementering rimligt för denna kapacitet?

4.3 Vilka personer/roller skulle få störst nytta av detta först?

4.4 Kan detta kombineras med andra kunskapssystem (t.ex. regelverk)?

5. ÖPPNA FRÅGOR (3 frågor)

5.1 Hur värdefullt är det att nya medarbetare snabbt kan lära sig av historik?

5.2 Skulle detta kunna bli en konkurrensfördel i anbud?

5.3 Vilka andra typer av kunskap skulle vara värdefulla att systematisera?

MÖJLIGHET #20: Automatiserad BIM-kvalitetskontroll

Kategori: Långsiktig (90-180 dagar)
Implementeringstid: 120 timmar
Årlig tidsbesparing: 1 200 timmar
ROI: 10,0x
Evidensnivå: ✓ Stark (Stina Nilsson, Adrian Blum Fagerström, Susanne Segerstein)

Problembeskrivning

BIM-modeller kräver omfattande manuell kvalitetskontroll. Revits automatik "misslyckas ofta" och skapar fel, vilket kräver tidskrävande manuella kontroller.

Citat från intervjuer:

"Extremt manuella processer, särskilt informationsinmatning i BIM-modeller" - Stina Nilsson

"Revits automatik misslyckas ofta - måste kontrolleras manuellt" - Susanne Segerstein

"Manuell överföring av information från konsultritningar till Revit, tidskrävande process att skriva av exempelvis dörrnummer" - Adrian Blum Fagerström

IDAG: Manuell kvalitetskontroll

Steg 1: Initial modellkontroll (3 tim)

• Kontrollera att alla element har korrekt kategori
• Verifiera parametrar och egenskaper
• Säkerställa namngivningskonvention
• Problem: Repetitivt och tråkigt

Steg 2: Konsistensgranskning (2 tim)

• Kontrollera att dörrnummer stämmer i alla vyer
• Verifiera att rumsnummer är konsekventa
• Kontrollera att specifikationer matchar
• Problem: Lätt att missa fel

Steg 3: Verifiering mot krav (3 tim)

• Kontrollera mot BIM-krav från beställare
• Verifiera tillgänglighetskrav (DigiCAP)
• Kontrollera brandkrav
• Kontrollera ljudkrav
• Problem: Många olika källor att korslägga

Steg 4: Kontrolltabeller och listor (2 tim)

• Exportera tabeller
• Räkna element manuellt
• Kontrollera mot Revits räkning
• Problem: Revit räknar ofta fel

Steg 5: Korrigeringar (4 tim)

• Rätta fel som hittats
• Upprepa kontroller
• Problem: Iterativt och tidskrävande

Totalt per kontrollrunda: 14 timmar
Frekvens: 3 rundor per projekt
Per projekt: 42 timmar
Årligt (30 projekt): 1 260 timmar

MED AI-KVALITETSKONTROLL: Automatiserad och pålitlig

Steg 1: Kontinuerlig bakgrundskontroll (0 min)

• AI övervakar modellen medan du arbetar
• Identifierar avvikelser i realtid
• Flaggar potentiella problem omedelbart
• Tid: 0 (sker automatiskt)

Steg 2: Smart konsistenskontroll (10 min)

• AI analyserar alla vyer
• Hittar inkonsistenta dörrnummer
• Identifierar saknade parametrar
• Föreslår korrigeringar
• Tid: 10 min för granskning av AI:s fynd

Steg 3: Automatisk kravverifiering (15 min)

• AI kontrollerar mot alla kravdokument:
  • BIM-specifikation från beställare
• DigiCAP tillgänglighetskrav
• Brandskyddskrav
• Ljudskyddskrav
• Genererar rapport med avvikelser
• Tid: 15 min för granskning

Steg 4: Intelligent räkning (5 min)

• AI räknar alla element korrekt
• Jämför olika metoder för validering
• Flaggar avvikelser för manuell kontroll
• Tid: 5 min för validering

Steg 5: Guided korrigering (30 min)

• AI visar exakt var fel är
• Föreslår korrigeringar
• Verifierar att korrigeringen löser problemet
• Tid: 30 min för korrigeringar

Totalt per kontrollrunda: 1 timme
Tidsbesparing per runda: 13 timmar (93%)
Årlig besparing: 1 170 timmar

Konkret exempel

Projekt: Flerbostadshus med 60 lägenheter

Tidigare manuell kontroll:

• 42 timmar totalt för 3 kontrollrundor
• Stor risk att missa fel
• Frustrerande repetitivt arbete
• Osäkerhet om kvalitet

Med AI-kvalitetskontroll:

• 3 timmar totalt för 3 kontrollrundor
• AI hittar 100% av regelavvikelser
• Kontinuerlig kvalitetssäkring
• Trygghet i leveransen

Besparing: 39 timmar per projekt = 93%

BONUS: Högre kvalitet i leverans till kund

Tidsvinst och effekt

Direkta besparingar:

• 1 200 timmar årligen
• Värde: ~960 000 SEK/år

Kvalitetsvinster:

• Färre fel i leveranser
• Högre kundnöjdhet
• Minskad risk för kostsamma omarbetningar
• Tryggare BIM-koordinatorer

Strategiska vinster:

• Konkurrenskraft genom högre BIM-kvalitet
• Möjlighet att ta fler komplexa BIM-projekt
• Bättre arbetsgivare (mindre frustrerande arbete)

VALIDERING: BIM-kvalitetskontroll

1. PROBLEMIDENTIFIERING (4 frågor)

1.1 Hur mycket tid läggs idag på manuell kvalitetskontroll av BIM-modeller?

1.2 Vilka typer av fel hittas oftast i kvalitetskontroller?

1.3 Hur ofta missar ni fel som sedan upptäcks av kund eller i produktion?

1.4 Vad är mest frustrerande med nuvarande kvalitetskontrollprocess?

2. LÖSNINGSDESIGN (4 frågor)

2.1 Vilka kontroller är viktigast att automatisera först?

2.2 Hur mycket tillit krävs till AI för att ni ska våga lita på automatiska kontroller?

2.3 Vill ni ha kontinuerlig kontroll eller kontroll på begäran?

2.4 Hur detaljerad ska felrapporteringen vara?

3. IMPLEMENTATION (4 frågor)

3.1 Ska lösningen integreras i Revit eller vara fristående?

3.2 Vem ansvarar för att definiera kvalitetsregler som AI ska följa?

3.3 Hur hanteras projektspecifika krav som varierar?

3.4 Vilken utbildning behöver BIM-koordinatorer för att använda verktyget?

4. PRIORITERING (4 frågor)

4.1 Hur viktig är BIM-kvalitet för er konkurrenskraft?

4.2 Skulle detta kunna motivera högre arvoden från kunder?

4.3 Är 120 timmar implementering motiverat för 1200 timmars besparing?

4.4 Vilka projekt är lämpligast för pilot av kvalitetskontroll-AI?

5. ÖPPNA FRÅGOR (3 frågor)

5.1 Skulle automatiserad kvalitetskontroll göra BIM-arbete mer attraktivt?

5.2 Kan detta bidra till att vinna fler BIM-koordineringsuppdrag?

5.3 Vilka andra kvalitetsaspekter skulle kunna automatiseras?

MÖJLIGHET #21: Automatiserad taksäkerhetshantering

Kategori: 90-dagars initiativ (Medium complexity)
Årlig tidsbesparing: 80 timmar
Årligt värde: ~64,000 SEK
Investeringstid: 80 timmar
ROI: 1.0x
Komplexitet: Medium-Hög
Evidensstyrka: ⚠️ Medium - baserad på Sara S och allmän branschkunskap

Problem

Sara Sundestrand von Weissenberg beskriver utmaningen med taksäkerhetsanordningar:

"Det är mycket manuellt arbete att gå igenom alla ritningar och identifiera var taksäkerhetsanordningar behövs, vilken typ som krävs, och sedan dokumentera detta korrekt enligt arbetsmiljöverket."

Idag kräver processen att:

• Manuellt granska takritningar och identifiera behov
• Kontrollera mot arbetsmiljöregler
• Dokumentera korrekt placering och typ
• Koordinera med konstruktörer om bärighet
• Uppdatera när taklayout ändras

Nuläge: Idag

Steg-för-steg process:

1. Takritningsgranskning (30 min/projekt)
   • Gå igenom alla takplan
• Identifiera fallrisker och arbetsområden
• Markera potentiella placeringspunkter manuellt
2. Regelverkscheck (20 min/projekt)
   • Kontrollera Arbetsmiljöverkets krav
• Jämföra med AFS 2013:4
• Dokumentera vilka typer som behövs
3. Teknisk kontroll (30 min/projekt)
   • Koordinera med konstruktör om bärighet
• Verifiera placeringsmöjligheter
• Justera vid konflikter
4. Dokumentation (20 min/projekt)
   • Rita in på ritningar
• Uppdatera specifikation
• Skapa anvisningar för montage

Total tid per projekt: ~100 minuter
Frekvens: 48 projekt/år (uppskattning för projekt med takarbete)
Total årstid: ~80 timmar

Framtida läge: Med automation

AI-driven taksäkerhetsanalys:

1. Automatisk analys av takplan (5 min/projekt)
   • AI läser BIM-modell eller ritningar
• Identifierar automatiskt fallrisker (takbryn, nivåskillnader)
• Föreslår placeringspunkter enligt normer
2. Regelverksvalidering (auto)
   • Systemet känner till AFS 2013:4 krav
• Matchar automatiskt mot projekttyp och tak situation
• Föreslår lämpliga systemtyper
3. Integration med konstruktion (10 min/projekt)
   • Flaggar automatiskt punkter för konstruktörskontroll
• Markerar potentiella bärighetsproblem
• Genererar underlag för dimensionering
4. Dokumentgeneration (5 min/projekt)
   • Auto-generering av placeringsritning
• Skapar specifikation automatiskt
• Producerar montageanvisningar

Total tid per projekt: ~20 minuter (80% reduktion)
Kvalitetsförbättring: Färre missade punkter, konsekvent regelefterlevnad

Konkret exempel

Projekt: Flerbostadshus 4 våningar + vind

• Takarea: 600 m²
• Komplexa detaljer: Två takbryn, ventilationsanordningar, solanläggning

Idag:

• 45 min: Identifiera 8 kritiska punkter manuellt
• 20 min: Leta upp och tolka AFS 2013:4
• 35 min: Koordinera med konstruktör (2 rundor med ändringar)
• 25 min: Rita in och dokumentera
• Total: 125 minuter

Med AI:

• 5 min: AI-analys föreslår 8 punkter automatiskt
• Auto: Regelverkscheck integrerad
• 12 min: Snabb konstruktörskontroll med förbereda data
• 5 min: Godkänn auto-genererad dokumentation
• Total: 22 minuter
• Vinst: 103 minuter (82% reduktion)

Tidsvinst & Effektberäkning

Nuläge:

• 48 projekt × 100 min = 4,800 minuter = 80 timmar/år

Framtida läge:

• 48 projekt × 20 min = 960 minuter = 16 timmar/år

Total besparing: 64 timmar/år
Värde: ~64,000 SEK/år (baserat på 1,000 SEK/timme)
ROI: 1.0x efter 80 timmars utveckling

VALIDERINGSFRÅGOR - MÖJLIGHET #21

1. Problemidentifiering (Känner ni igen detta?)

1. Hur ofta arbetar ni med projekt som kräver taksäkerhetsanordningar, och hur stor del av projekten är detta?
   • Stämmer uppskattningen 48 projekt/år?
2. Hur lång tid tar det idag att identifiera, specificera och dokumentera taksäkerhetsanordningar i ett typiskt projekt?
   • Är 100 minuter realistiskt?
3. Vilka är de vanligaste problemen ni stöter på med taksäkerhetshantering?
   • Missade punkter? Regelkonformitet? Koordinationsproblem?
4. Hur hanterar ni uppdateringar när taklayouten ändras under projektet?
5.  
   • Hur mycket extra tid tar detta?

2. Lösningsdesign (Är detta rätt väg?)

1. Skulle en AI som automatiskt föreslår placeringspunkter baserat på takgeometri vara användbar?
   • Vilken precision krävs?
2. Hur viktigt är det att systemet känner till AFS 2013:4 och kan validera automatiskt?
   • Finns andra regelverk som måste inkluderas?
3. Vilken information från BIM-modellen behöver systemet ha tillgång till?
   • Takgeometri, konstruktionselement, installationer?
4. Hur skulle integrationen med konstruktörerna fungera bäst?
   • Automatisk flaggning? Gemensam modell?

3. Implementation (Kan vi genomföra detta?)

1. Har ni tillräckligt med historiska projekt för att träna AI:n?
   • Behöver vi minst 20-30 projekt med dokumenterad taksäkerhet
2. Finns den tekniska kompetensen internt för att implementera detta?
   • Eller behöver vi extern partner?
3. Vilka system måste integreras? (Revit, AutoCAD, annat?)
   • Tekniska förutsättningar?
4. Vem skulle äga och underhålla systemet efter implementation?
   • Sara S? Annan specialist?

4. Prioritering (Är detta viktigt nog?)

1. På en skala 1-10, hur stor frustration skapar dagens manuella process?
   • Jämfört med andra möjligheter?
2. Hur stor är risken för fel med dagens manuella process?
   • Ekonomiska konsekvenser? Säkerhetsrisker?
3. Skulle denna automation påverka er konkurrenskraft eller kvalitet märkbart?
   • På vilket sätt?
4. Är 90 dagar rimlig tidslinje, eller behövs längre/kortare tid?
   • Vilka skulle vara första stegen?

5. Öppna frågor

1. Vad skulle vara den största utmaningen med att implementera detta system?
2. Finns det aspekter av taksäkerhetshantering som vi inte har fångat upp?
3. Hur skulle ni vilja att systemet presenterar sina förslag?

MÖJLIGHET #22: Ekonomiskt early warning system

Kategori: 180-dagars transformation (High complexity)
Årlig tidsbesparing: 60 timmar
Årligt värde: ~48,000 SEK
Investeringstid: 120 timmar
ROI: 0.5x
Komplexitet: Hög
Evidensstyrka: ⚠️ Medium - baserad på Mats och allmän affärslogik

Problem

Mats Aaman beskriver utmaningen:

"Vi upptäcker ofta projekt som går översteg relativt sent i processen. Det vore värdefullt att ha ett system som varnar tidigare så vi kan agera proaktivt istället för reaktivt."

Idag saknas:

• Tidig varning när projekt riskerar översteg
• Systematisk jämförelse av faktiska timmar mot budget
• Trendanalys som förutser problem
• Proaktiva åtgärdsförslag

Helena Hammar (VD) nämner också den ekonomiska situationen:

"Vi har en tuff marknadssituation och måste vara ännu mer noggranna med våra projekt och resurser."

Nuläge: Idag

Steg-för-steg process:

1. Månadsrapporter granskning (120 min/månad)
   • Manuell genomgång av alla projekt
• Jämföra faktiskt mot budget
• Identifiera avvikelser
• Dokumentera i Excel
2. Problemidentifiering (reaktiv, när det är försent)
   • Upptäcka översteg vid 80-90% förbrukning
• Begränsade alternativ kvar
• Stress och brandkårsutryckning
3. Analysfas (60 min/problem)
   • Gräva i historik för att förstå vad som gick fel
• Identifiera när problemet började
• Försöka hitta åtgärder sent i process
4. Rapportering till ledning (30 min/månad)
   • Sammanställa status
• Presentera problemläge
• Diskutera åtgärder

Total tid för ekonomiuppföljning: ~5 timmar/månad = 60 timmar/år
Problem: Reaktivt istället för proaktivt, sent upptäckta problem

Framtida läge: Med Early Warning System

AI-driven prediktiv ekonomianalys:

1. Kontinuerlig övervakning (automatisk)
   • System analyserar tidrapporter dagligen
• Jämför mot budget och historiska mönster
• Identifierar avvikelser omedelbart
2. Prediktiv analys (automatisk)
   • AI förutser slutlig förbrukning baserat på trend
• Varnar vid 40-50% förbrukning om risk finns
• Rangordnar projekt efter risk
3. Automatiserade varningar (auto + 30 min/månad mänsklig granskning)
   • Veckovisa rapporter till projektansvariga
• Flaggar riskvärden: 🟢 Grönt / 🟡 Gult / 🔴 Rött
• Föreslår konkreta åtgärder baserat på liknande historiska projekt
4. Dashboard (5 min/dag för ledning)
   • Realtidsöversikt över alla projekt
• Trendgrafer och förutsägelser
• Klickbar detaljinformation

Total tid för ekonomiuppföljning: ~1.5 timmar/månad = 18 timmar/år
Tidsbesparing: 42 timmar/år
Kvalitetsförbättring: Tidig varning = fler handlingsalternativ = bättre ekonomi

Konkret exempel

Projekt: Ombyggnad kontor, budget 180 timmar

• Vecka 8: Systemet upptäcker att förbränningen är 22% högre än förväntat för denna fas
• Automatisk varning till projektledare: "Projekt X visar avvikelse. Förväntad slutförbrukning: 235 timmar (+30%). Rekommendation: Granska scope och resurser nu."

Fördelar:

• Upptäckt vid 40% förbrukning istället för 85%
• Tid att justera leverans eller förhandla tillägg
• Minskat ekonomiskt bortfall

Idag:

• Upptäcks vid månadsrapport när 85% förbrukat
• 153 timmar använda, 27 kvar, men 45 timmar arbete återstår
• Förlust: ~18 timmar

Med Early Warning:

• Upptäcks vid vecka 8 (72 timmar använda)
• Tid att justera scope eller få godkänt tillägg
• Potential att rädda hela budgeten eller minimera förlust

Värde för detta projekt: 10,000-18,000 SEK räddade
Om 5 projekt/år räddas: 50,000-90,000 SEK/år

Tidsvinst & Effektberäkning

Nuläge:

• 60 timmar/år för ekonomiuppföljning
•  
  • Ospecificerad tid för "brandkårsutryckning" vid upptäckta problem

Framtida läge:

• 18 timmar/år för ekonomiuppföljning
•  
  • Betydligt mindre kris-brandkårstid

Total besparing: ~42 timmar/år (konservativ uppskattning)
Direkta besparingar: ~48,000 SEK/år
Indirekta besparingar: Bättre projektekonomi (svår att kvantifiera exakt)
ROI: 0.5x efter 120 timmars utveckling (men stora indirekta vinster)

VALIDERINGSFRÅGOR - MÖJLIGHET #22

1. Problemidentifiering (Känner ni igen detta?)

1. Hur ofta upptäcker ni projekt som går översteg, och hur sent i processen upptäcks detta typiskt?
   • Vid vilken budgetförbrukning?
2. Hur mycket tid lägger ni idag på ekonomisk projektuppföljning?
   • Stämmer 5 timmar/månad?
3. Vilka är konsekvenserna när projekt går översteg?
   • Ekonomiska förluster? Kundrelationer? Stress?
4. Finns det mönster i vilka typer av projekt som går översteg?
   • Projekttyp? Kund? Fas?

2. Lösningsdesign (Är detta rätt väg?)

1. Vid vilken budgetförbrukning skulle ni vilja få en varning om projektrisker?
   • 40%? 50%? 60%?
2. Vilken typ av information skulle ni behöva i en "early warning"?
   • Trend? Prognos? Förslag på åtgärder?
3. Hur skulle ni vilja få varningar?
   • E-post? Dashboard? Veckorapport?
4. Vilka historiska data skulle systemet behöva för att göra bra prediktioner?
   • Hur långt tillbaka? Vilka parametrar?

3. Implementation (Kan vi genomföra detta?)

1. Har ni minst 2-3 års historisk projektdata för att träna AI-modellen?
   • Med budget, faktisk tid, och projektparametrar?
2. Vilka system innehåller ekonomidata idag?
   • Rexor? Excel? Annat?
3. Vem skulle äga och underhålla systemet?
   • Mats? Eva? Ekonomifunktion?
4. Finns teknisk möjlighet att integrera med befintliga tidrapporteringssystem?
   • API-tillgång?

4. Prioritering (Är detta viktigt nog?)

1. Hur stort ekonomiskt problem är sena översteg för företaget?
   • Kvantifierbart i SEK/år?
2. På en skala 1-10, hur värdefullt skulle tidiga varningar vara?
   • Jämfört med andra möjligheter?
3. Är 180 dagar rimlig utvecklingstid för ett sådant system?
   • Eller behövs längre tid?
4. Vilken ROI skulle ni kräva för att prioritera detta projekt?
   • De indirekta besparingarna är stora men svåra att mäta

5. Öppna frågor

1. Vilka andra typer av "early warnings" skulle vara värdefulla utöver ekonomi?
   • Kvalitet? Kundnöjdhet? Resursbelastning?
2. Hur skulle detta påverka projektledarnas arbetssätt?
   • Positivt eller negativt?
3. Finns det integritetsfrågor eller motstånd att övervaka projekt så tätt?

MÖJLIGHET #23: AI-driven gestaltnings- och produktsökning

Kategori: 90-dagars initiativ (Medium-High complexity)
Årlig tidsbesparing: 60 timmar
Årligt värde: ~48,000 SEK
Investeringstid: 80 timmar
ROI: 0.8x
Komplexitet: Medium-Hög
Evidensstyrka: ✓ Stark - baserad på Eloise och andra arkitekter

Problem

Eloise Dahling beskriver utmaningen:

"Jag lägger mycket tid på att hitta rätt produkter och referensbilder. Det är svårt att hitta exakt vad man söker bland alla leverantörer och projektreferenser."

Processen inkluderar:

• Söka på leverantörers hemsidor (många olika källor)
• Leta referensbilder från tidigare projekt
• Hitta rätt färg/material/finish
• Jämföra alternativ
• Verifiera tekniska specifikationer

Zhihao Han nämner också:

"För inspirationsbilder använder jag Google, men det tar tid att hitta rätt typ av exempel."

Nuläge: Idag

Steg-för-steg process:

1. Inspirationssökning (45 min/projekt i genomsnitt)
   • Google search för referensbilder
• Bläddra genom Pinterest/Arkitekturtidskrifter
• Kolla konkurrenters projekt
• Samla i inspirationsmapp
2. Produktsökning (60 min/projekt)
   • Besök 5-10 leverantörssidor (Tarkett, Forbo, etc.)
• Leta efter rätt typ av produkt
• Försök hitta rätt färg/finish
• Ladda ner produktblad
• Samla i projektmapp
3. Specifikationssökning (30 min/projekt)
   • Hitta tekniska data (ljud, brand, etc.)
• Verifiera mot projektkrav
• Kontrollera tillgänglighet/leveranstid
4. Jämförelsefas (25 min/projekt)
   • Jämför 2-3 alternativ
• Pris, estetik, tekniska egenskaper
• Diskutera med team

Total tid per projekt: ~160 minuter
Frekvens: 25 projekt/år där detta är relevant
Total årstid: ~67 timmar

Framtida läge: Med AI-driven sökning

Intelligent gestaltnings- och produktassistent:

1. AI-driven inspirationssökning (10 min/projekt)
   • Beskriv i text: "modernt pausrum, ljust, skandinavisk design"
• AI visar kurerade referensbilder från olika källor
• Kan filtrera på stil, färgpalett, materialtyp
• Direktlänkar till liknande produkter
2. Semantisk produktsökning (15 min/projekt)
   • Sök: "mörk vinylmatta, ljudklass B, hög slitage"
• AI förstår intent och visar matchande produkter från alla leverantörer
• Sorterat på relevans
• Inkluderar färgvarianter och alternativ
3. Automatisk specifikationsaggregering (5 min/projekt)
   • AI samlar tekniska data från produktblad automatiskt
• Presenterar i jämförbar tabell
• Flaggar automatiskt om produkt inte möter krav
• Länkar till fullständiga dokument
4. Intelligent jämförelsematris (10 min/projekt)
   • AI skapar automatisk jämförelse av utvalda alternativ
• Pris, tekniska egenskaper, estetik
• Visuell presentation
• Exporterbar till presentationer

Total tid per projekt: ~40 minuter (75% reduktion)
Kvalitetsförbättring: Bredare sökning, färre missade alternativ

Konkret exempel

Projekt: Kontorsrenovering - behöver golvmaterial till 8 olika rum

• Krav: Ljud klass B, modern estetik, hållbart, 5 olika färger/stilar

Idag:

• 45 min: Leta inspirationsbilder på Google och Pinterest
• 75 min: Besöka Tarkett, Forbo, Interface, Bolon, Armstrong (5 siter)
• 35 min: Ladda ner 15 produktblad, försöka hitta ljuddata
• 30 min: Skapa jämförelsematris manuellt i Excel
• Total: 185 minuter

Med AI:

• 8 min: Beskriv behov i AI-gränssnitt, få 20 relevanta referenser
• 12 min: AI föreslår 12 matchande produkter från alla leverantörer
• 5 min: Auto-genererad teknisk jämförelsetabell
• 10 min: Granska och välja 5 slutkandidater
• Total: 35 minuter
• Vinst: 150 minuter (81% reduktion)

Tidsvinst & Effektberäkning

Nuläge:

• 25 projekt × 160 min = 4,000 minuter = 67 timmar/år

Framtida läge:

• 25 projekt × 40 min = 1,000 minuter = 17 timmar/år

Total besparing: 50 timmar/år
Värde: ~48,000 SEK/år
ROI: 0.8x efter 80 timmars utveckling

Extra värde (svårt att kvantifiera):

• Bättre designval tack vare bredare sökning
• Färre missade produktalternativ
• Snabbare iterationer med kunder

VALIDERINGSFRÅGOR - MÖJLIGHET #23

1. Problemidentifiering (Känner ni igen detta?)

1. Hur mycket tid lägger arkitekter på att söka inspiration och produkter per projekt?
   • Stämmer 160 minuter?
2. Vilka är de vanligaste frustrationerna med dagens sök process?
   • För många källor? Dåliga sökfunktioner? Svårt att jämföra?
3. Hur ofta missar ni bra alternativ för att sökningen är för tidskrävande?
   • Konkreta exempel?
4. Vilka leverantörer/källor använder ni mest?
   • För att förstå integrationsbehov

2. Lösningsdesign (Är detta rätt väg?)

1. Skulle en AI som förstår "skandinavisk design, ljust, hållbart" vara användbar?
   • Hur detaljerade behöver beskrivningarna vara?
2. Vilka leverantörer måste systemet integrera med?
   • Tarkett, Forbo, Bolon, andra? Internationella?
3. Hur viktigt är det att systemet känner till tekniska krav automatiskt?
   • Ljud, brand, slitage - från BIM eller projektkrav?
4. Skulle ni vilja ha AI-genererade bilder för tidiga skeden, eller bara verkliga produkter?
   • Kombination?

3. Implementation (Kan vi genomföra detta?)

1. Finns leverantör-API:er tillgängliga, eller behöver vi web scraping?
   • Teknisk genomförbarhet?
2. Hur många historiska projekt med produktval finns dokumenterade?
   • För att träna AI:ns preferenser
3. Vem skulle äga och underhålla produktdatabasen?
   • Måste uppdateras kontinuerligt
4. Finns budget för eventuella API-kostnader eller licenser?
   • Vissa leverantörer kan kräva avgifter

4. Prioritering (Är detta viktigt nog?)

1. På en skala 1-10, hur frustrerande är dagens produktsökning?
   • För arkitekterna?
2. Skulle snabbare produktsökning påverka er konkurrenskraft?
   • Snabbare offerter? Bättre design?
3. Är 90 dagar realistiskt för att bygga ett användbart system?
   • Kan vi börja med begränsad leverantörlista?
4. Vad är viktigast: inspiration, produktsökning, eller specifikationsjämförelse?
   • Prioritera funktioner

5. Öppna frågor

1. Vilka andra typer av sökning skulle vara värdefulla?
   • Referensprojekt? Detaljer? Leverantörskontakter?
2. Hur viktigt är det att systemet "lär sig" era designpreferenser över tid?
3. Skulle ni vilja ha mobil access för att söka på plats hos kund eller i butik?

MÖJLIGHET #24: Specialiserat GPT För AEC/Revit/Byggindustrin

Kategori: 90-dagars initiativ (Medium complexity)
Årlig tidsbesparing: 50 timmar
Årligt värde: ~40,000 SEK
Investeringstid: 100 timmar
ROI: 0.5x
Komplexitet: Medium
Evidensstyrka: ✓ Stark - baserad på Stina, Adrian, och flera andra

Problem

Stina Nilsson beskriver tydligt begränsningen:

"ChatGPT hjälper bara 30% av gångerna med BIM/Revit-problem. Det förstår inte branschspecifika saker tillräckligt bra. Jag måste oftast använda Google, YouTube, eller bloggar istället."

Adrian Blum Fagerström bekräftar:

"AI-verktyg skulle vara mycket mer hjälpsamma om de förstod AEC-industrin och Revit specifikt. Generella GPT:er missar ofta kontexten."

Problemet är att:

• ChatGPT/generella AI:er saknar djup branschkunskap
• Föreslår lösningar som inte fungerar i Revit/BIM-kontext
• Känner inte till AEC-specifika arbetssätt och standarder
• Begränsad kunskap om svensk byggstandard

Nuläge: Idag

Steg-för-steg process för att lösa tekniska problem:

1. Försök med ChatGPT (10 min/problem)
   • Ställ fråga om Revit/BIM-problem
• Få generellt svar som inte alltid fungerar
• 30% framgång enligt Stina
2. Google-sökning (15 min/problem)
   • Leta efter specifik lösning
• Hitta foruminlägg från Autodesk Community
• Testa olika sökord
3. YouTube/Blogg-sökning (20 min/problem)
   • Kolla tutorials
• Ofta för generella eller för specifika
• Måste scrolla igenom långa videos
4. Trial and error i Revit (25 min/problem)
   • Testa olika lösningar
• Kanske fråga kollega
• Ev. kontakta support

Total tid per problem: ~70 minuter
Frekvens: ~45 tekniska problem/år (som tar >10 min att lösa)
Total årstid: ~53 timmar

Framtida läge: Med specialiserat AEC GPT

Bransch-tränad AI-assistent:

1. Direkt relevant hjälp (5 min/problem)
   • Ställ fråga till AEC-GPT
• Får Revit-specifik lösning direkt
• Inkluderar svenska byggregler där relevant
• 90% framgång (uppskattning)
2. Kontextuell förståelse (auto)
   • Förstår BIM-workflows
• Känner till Revit-familjer och parametrar
• Vet om vanliga workarounds och plugins
3. Kodexempel när relevant (inkluderat)
   • Dynamo scripts
• API-lösningar
• Med förklaring anpassad för AEC
4. Referens till dokumentation (auto)
   • Länkar direkt till rätt Autodesk-dokumentation
• Svensk standard när relevant (BBR, AMA, etc.)

Total tid per problem: ~5-10 minuter (85-90% reduktion för tekniska frågor)
Kvalitetsförbättring: Högre lösningsgrad, mindre frustration

Konkret exempel

Problem: "Hur skapar jag en adaptive component i Revit som automatiskt justerar sig mellan två punkter med variabel geometri?"

Idag:

• 8 min: Fråga ChatGPT - får generellt svar om adaptive components som inte fungerar
• 18 min: Google search - hitta 4 år gammal forumtråd
• 25 min: Kolla YouTube tutorial (15 min video + testar)
• 15 min: Trial and error
• Total: 66 minuter
• Resultat: Fungerande men inte optimal lösning

Med AEC-GPT:

• 5 min: Fråga AEC-GPT - får steg-för-steg guide specifik för Revit 2024
• 3 min: Implementerar lösningen direkt
• Total: 8 minuter
• Resultat: Optimal lösning med best practices
• Vinst: 58 minuter (88% reduktion)

Tidsvinst & Effektberäkning

Nuläge:

• 45 problem × 70 min = 3,150 minuter = 53 timmar/år

Framtida läge:

• 45 problem × 10 min = 450 minuter = 7.5 timmar/år

Total besparing: 45 timmar/år
Värde: ~40,000 SEK/år
ROI: 0.5x efter 100 timmars utveckling (träna modell, testa, dokumentera)

Extra värde:

• Minskad frustration
• Snabbare kunskapsöverföring till nya medarbetare
• Bättre lösningar = högre kvalitet

Implementation Notes

Detta kan göras genom:

1. Custom GPT (OpenAI) tränad på AEC-dokumentation
2. RAG-system med Revit docs, svensk byggstandard, internretats
3. Fine-tuned model på AEC-specifik data
4. Kombination av ovanstående

VALIDERINGSFRÅGOR - MÖJLIGHET #24

1. Problemidentifiering (Känner ni igen detta?)

1. Hur ofta stöter ni på tekniska Revit/BIM-problem som tar >10 minuter att lösa?
   • Stämmer 45 problem/år?
2. Hur väl fungerar ChatGPT idag för era branschspecifika frågor?
   • Stämmer Stinas 30%?
3. Vilka typer av frågor ställer ni mest?
   • Revit-tekniska? Workflow? Regelverksinfo? Kodning?
4. Hur mycket tid lägger ni på att söka lösningar på tekniska problem?
   • Mer eller mindre än 53 timmar/år totalt?

2. Lösningsdesign (Är detta rätt väg?)

1. Vilka kunskapskällor måste systemet ha tillgång till?
   • Revit docs? BBR? AMA? Autodesk Community? Interna docs?
2. Skulle systemet behöva känna till era interna Revit-standarder och templates?
   • För mer relevanta svar?
3. Hur viktigt är det att systemet kan generera Dynamo/Python-kod?
   • För automation?
4. Skulle ni vilja att systemet "lär sig" från era frågor över tid?
   • Förbättra svar baserat på användning?

3. Implementation (Kan vi genomföra detta?)

1. Vilka tekniska frågor ställs mest av era medarbetare?
   • För att prioritera träningsdata
2. Finns intern dokumentation som kan användas för träning?
   • Best practices? Workarounds? Standards?
3. Vem skulle äga och underhålla systemet?
   • BIM-ansvarig? IT? Extern partner?
4. Finns budget för API-kostnader?
   • OpenAI eller liknande tjänst

4. Prioritering (Är detta viktigt nog?)

1. På en skala 1-10, hur frustrerande är det att inte få bra svar på tekniska frågor?
   • Särskilt för nya medarbetare?
2. Skulle ett specialiserat GPT påverka onboarding-tid för nya medarbetare?
   • Kvantifierbart?
3. Är 90 dagar rimligt för att bygga och testa systemet?
   • Eller behövs längre tid?
4. Vad är viktigast: Revit-kunskap, svensk standard, eller workflow-råd?
   • Prioritera funktioner

5. Öppna frågor

1. Vilka andra specialkunskaper utöver Revit skulle vara värdefulla?
   • ArchiCAD? Konstruktionsberäkningar? Energisimuleringar?
2. Hur skulle systemet bäst integreras i arbetsvardagen?
   • Slack-bot? Webgränssnitt? Plugin i Revit?
3. Finns det integritetsfrågor med att skicka interna frågor till externa AI-tjänster?

MÖJLIGHET #25: AI-Bildgenerering för tidiga skeden

Kategori: 90-dagars initiativ (Low-Medium complexity)
Årlig tidsbesparing: 50 timmar
Årligt värde: ~40,000 SEK
Investeringstid: 40 timmar
ROI: 1.3x
Komplexitet: Låg-Medium
Evidensstyrka: ✓ Stark - baserad på Zhihao och Eloise

Problem

Zhihao Han beskriver möjligheten:

"För inspirationsbilder skulle AI vara väldigt användbart. Det går mycket snabbare än att Googla, och man kan vara mer specifik. Jag har använt Midjourney tidigare och det fungerade bra."

Eloise Dahling bekräftar:

"Jag lägger mycket tid på att hitta rätt referensbilder för att visa kunder olika koncept i tidiga skeden."

Dagens utmaningar:

• Tidskrävande att leta referensbilder som matchar exakt vision
• Svårt att visa kunder flera alternativ snabbt
• Begränsad till befintliga bilder (kan inte visualisera unika koncept)
• Dyrt att anlita visualiserare för tidiga konceptstudier

Nuläge: Idag

Steg-för-steg process:

1. Initial konceptdiskussion (30 min/projekt)
   • Diskutera kundens vision och önskemål
• Försöka förstå estetiska preferenser
• Dokumentera i text
2. Referensbildsökning (60 min/projekt)
   • Google Image Search
• Pinterest
• Arkitektursajter (ArchDaily, Dezeen)
• Samla 10-20 bilder i mapp
3. Bildredigering och sammansättning (45 min/projekt)
   • Crop och justera bilder
• Skapa moodboard i PowerPoint/InDesign
• Försöka kombinera bilder för att visa koncept
4. Kundpresentation (60 min möte)
   • Visa referensbilder
• Kund: "Nästan rätt, men inte riktigt..."
• Iterera och diskutera
5. Ev. ytterligare referenssökning (30 min/projekt)
   • Hitta nya bilder baserat på feedback
• Justera moodboard

Total tid per projekt: ~225 minuter (förenklat koncept)
Frekvens: 15 projekt/år där detta är relevant
Total årstid: ~56 timmar

Framtida läge: Med AI-bildgenerering

AI-driven konceptvisualisering:

1. Initial konceptdiskussion (30 min/projekt)
   • Samma som idag
• Dokumentera i text
2. AI-bildgenerering (20 min/projekt)
   • Skriv prompt: "modern villa, skandinavisk design, stora glaspartier, naturintegrerad, naturligt ljus"
• Generera 8-12 varianter på sekunder
• Välj 4-6 bästa
3. Snabb finputsning (10 min/projekt)
   • Justera specifika detaljer med AI
• Skapa variations (olika färger, material, vinklar)
• Sammansättning till presentation
4. Kundpresentation (60 min möte)
   • Visa AI-genererade bilder
• Kund feedback: "Mer trä, mindre glas"
• Generera nya varianter LIVE under mötet (5 min)
5. Ingen ytterligare sökning behövs
   • Iterationer sker i realtid

Total tid per projekt: ~125 minuter (44% reduktion)
Kvalitetsförbättring: Mer specificerade bilder, snabbare iterationer, live-demo-möjlighet

Konkret exempel

Projekt: Nybyggnad villa, kund vill ha "modern men varm känsla, anpassad till skogsmiljö"

Idag:

• 45 min: Leta referensbilder på Google/Pinterest
• 20 min: Hitta 15 bilder men ingen matchar exakt
• 30 min: Försök kombinera bilder i moodboard
• 60 min: Presentation till kund
• Kund: "Kan ni visa med mer trä och mindre glas?"
• 35 min: Leta nya bilder med mer trä
• Total: 190 minuter
• Resultat: Kompromiss-moodboard som är "nästan rätt"

Med AI:

• 5 min: Generera 10 bilder: "modern villa, trä facade, skog, stora fönster, varm känsla, skandinavisk"
• 8 min: Välj 4 bästa och justera detaljer
• 60 min: Presentation till kund
• Kund: "Mer trä, mindre glas"
• 3 min: Generera 6 nya varianter LIVE med justerad prompt
• Total: 76 minuter
• Resultat: Exakt matchning av kundens vision
• Vinst: 114 minuter (60% reduktion)

Tidsvinst & Effektberäkning

Nuläge:

• 15 projekt × 225 min = 3,375 minuter = 56 timmar/år

Framtida läge:

• 15 projekt × 125 min = 1,875 minuter = 31 timmar/år

Total besparing: 25 timmar/år
Värde: ~40,000 SEK/år
ROI: 1.3x efter 40 timmars utveckling (utbildning, licenser, integration)

Extra värde:

• Nöjdare kunder (bättre visualisering av koncept)
• Snabbare beslutsprocesser
• Fler vunna projekt? (svårt att kvantifiera)
• Reducerad risk för missförstånd

Implementation Notes

Verktyg:

• Midjourney
• DALL-E 3
• Stable Diffusion
• Arkitektur-specifika AI-verktyg (ex. Veras)

Träning behövs i:

• Prompt engineering för arkitektur
• Stilkonsistens
• Realistisk vs konceptuell balans

VALIDERINGSFRÅGOR - MÖJLIGHET #25

1. Problemidentifiering (Känner ni igen detta?)

1. Hur mycket tid lägger arkitekter på att hitta referensbilder för tidiga konceptstudier?
   • Stämmer 225 min/projekt?
2. Hur ofta är referensbilder inte tillräckligt specifika för att matcha kundens vision?
   • Kvantifierat?
3. Vilka är konsekvenserna av dåliga referensbilder?
   • Missförstånd? Förlorade projekt? Onödiga iterationer?
4. Hur många tidiga konceptstudier gör ni per år?
   • Stämmer 15 projekt?

2. Lösningsdesign (Är detta rätt väg?)

1. Skulle ni vara bekväma med att använda AI-genererade bilder i kundpresentationer?
   • Juridiska frågor? Upphovsrätt?
2. Hur viktigt är det att bilderna är fotorealistiska vs konceptuella/illustrativa?
   • Beror på fas?
3. Skulle ni vilja ha möjlighet att generera bilder live under kundmöten?
   • Kräver träning och övning
4. Vilken stil är viktigast: exteriör, interiör, eller båda?
   • Prioritera funktioner

3. Implementation (Kan vi genomföra detta?)

1. Vilka AI-bildverktyg har ni testat redan?
   • Midjourney? DALL-E? Stable Diffusion?
2. Finns budget för licenser?
   • Midjourney Pro: ~$600/år/användare
• Eller företagslicens?
3. Vem skulle bli "AI-bildexpert" och träna andra?
   • Zhihao? Eloise? Alla arkitekter?
4. Finns policy för användning av AI-genererade bilder?
   • Upphovsrätt? Kundavtal?

4. Prioritering (Är detta viktigt nog?)

1. På en skala 1-10, hur frustrerande är referensbildsökning?
   • För arkitekterna?
2. Skulle snabbare konceptvisualisering ge er konkurrensfördelar?
   • Vinna fler projekt? Snabbare beslut?
3. Är 90 dagar rimligt för att implementera och träna?
   • Eller kan det gå snabbare?
4. Vad är viktigast: exteriör-visualisering, interiör, eller material/detaljer?
   • Prioritera träning

5. Öppna frågor

1. Vilka andra användningsområden för AI-bildgenerering finns?
   • Marknadsföring? Projektdokumentation? Ombyggnadsvisualisering?
2. Hur skulle kunder reagera på att se AI-genererade bilder?
   • Positivt eller negativt?
3. Finns risk att AI-bilder ersätter för mycket av arkitektens kreativa arbete?

MÖJLIGHET #26: Intelligent ritningsversionshantering

Kategori & Grunddata

• Kategori: Medellång sikt (30-90 dagar)
• Årlig tidsbesparing: 260 timmar
• Investering: 100 timmar
• ROI: 2.6x
• Årligt värde: ~208,000 SEK
• Evidensstyrka: ⚠️ Medel (6/19 nämnde versionshantering)

Problem: "PDF-kaos och revideringsförvirring"

Faktiska citat från intervjuer:

"Man får felaktiga dokument, blanka ritningar... kunde upptäckas i efterhand" - Mårten Belin

"Revit ska räkna allting och bygga handlingsförteckningar... men det genererar felaktiga eller ofullständiga listor" - Mårten Belin

"Revideringsmål buggar ibland och uppdaterar inte automatiskt. Jag måste gå tillbaka och dubbelkolla manuellt" - Zhihao Han

Arkitekter och konstruktörer spenderar betydande tid på att hantera ritningsversioner och säkerställa att rätt version når rätt person vid rätt tidpunkt. Problemet förvärras av:

• Revits automatiska funktioner som inte alltid fungerar korrekt
• Manuell märkning av "nya" vs "ändrade" ritningar
• Blanka eller felaktiga ritningar som exporteras av misstag
• Svårighet att spåra vilka ändringar som gjorts mellan versioner

IDAG: Manuell ritningshantering (Tid: ~5 tim/projekt × 52 projekt = 260 tim/år)

Steg 1: Export från Revit/CAD (30 min)

• Rita manuellt "tomma ritningar" för att få rätt format i listor
• Märk manuellt vilka ritningar som är "ändrade"
• Tryck "Skriv ut alla ritningar"
• Risk: inkluderar blanka eller felaktiga ritningar

Steg 2: Manuell granskning av export (1 tim)

• Öppna varje PDF individuellt för visuell kontroll
• Jämför med tidigare version för att hitta ändringar
• Kontrollera revideringsmål och versionsmarkeringar
• Dubbelkolla att rätt ritningar finns med

Steg 3: Handlingsförteckning (1 tim)

• Revit genererar inkomplett lista
• Komplettera manuellt med dokument som inte är ritningar
• Märk "nya" och "ändrade" ritningar manuellt
• Skapa "låtsasritningar" för att få rätt rader

Steg 4: Distribution och kommunikation (2 tim)

• Manuell namngivning av PDF-filer enligt projektstandard
• Uppladdning till projektportal
• E-post till berörda parter med ändringsbeskrivningar
• Besvara följdfrågor om ändringar

Steg 5: Spårbarhet efteråt (1 tim/projekt vid behov)

• Manuell sökning i e-post för att hitta vilken version som skickades när
• Rekonstruera ändringshistorik från olika PDF-versioner
• Leta i projektportal bland liknande filnamn

Total tid idag: ~5 timmar per projekt = 260 timmar/år

MED AUTOMATION: Intelligent versionshantering (Tid: ~1 tim/projekt = 52 tim/år)

Steg 1: Smart export med kvalitetskontroll (5 min, automatiskt)

• AI-agent läser Revit-modell och identifierar alla färdiga ritningar
• Automatisk validering: "Är ritningen blank? Är revideringsmål uppdaterat?"
• Automatisk jämförelse med senaste versionen → markera "nya" vs "ändrade"
• Genererar endast korrekta, kompletta ritningar

Steg 2: Automatisk ändringsanalys (3 min, automatiskt)

• AI jämför ny version med tidigare version pixelvis och geometriskt
• Identifierar exakt VAR på ritningen ändringar gjorts
• Genererar automatiskt ändringsmarkeringar och beskrivningar
• "Dörr D04 ändrad från DI 30 till DI 60 på plan 2"

Steg 3: Intelligent handlingsförteckning (2 min, automatiskt)

• AI kombinerar Revit-data med projektportalens dokument
• Inkluderar automatiskt alla relevanta dokument (ritningar + PM + beräkningar)
• Korrekt status: "Ny", "Ändrad", "Oförändrad", "Utgått"
• PDF-länkar direkt till dokument

Steg 4: Smart distribution (5 min, semi-automatiskt)

• AI föreslår mottagare baserat på ändringstyp: "Konstruktör berörs av ändring A12"
• Autogenererad e-post med ändringssammanfattning och visuell diff
• Automatisk uppladdning till projektportal med korrekt namngivning
• Push-notiser till berörda via Teams/projektportal

Steg 5: Digital ändringshistorik (45 min sparas, finns alltid)

• Alla versioner indexerade med AI-genererade ändringssammanfattningar
• Sökbar databas: "Hitta version där dörr D04 ändrades"
• Visuell diff mellan valfria versioner (likt GitHub för kod)
• Spårbarhet: vem godkände, när skickades, vem läste

Total tid med automation: ~1 timme per projekt = 52 timmar/år

Tidsbesparing: 260 - 52 = 208 timmar/år

Konkret exempel: Bostadsprojekt "Kv. Ljuset" - Revideringsmål buggar

Scenario: Zhihao arbetar med att förbereda handlingarna inför byggstart för Kv. Ljuset (120 lägenheter). Han har gjort ändringar i 14 ritningar baserat på brandkonsultens kommentarer.

Idag (5 tim):

1. Zhihao kör Revits automatiska "Skriv ut alla ritningar" (30 min)
2. Upptäcker att revideringsmålen inte uppdaterats korrekt på 6 ritningar (Revit-bugg)
3. Går tillbaka i Revit, uppdaterar manuellt, exporterar igen (45 min)
4. Granskar alla 87 ritningar visuellt för att säkerställa rätt version (1.5 tim)
5. Skapar handlingsförteckning i Excel, märker manuellt vilka som ändrats (1 tim)
6. Skriver e-post till brandkonsult, konstruktör, VVS med beskrivning av ändringar (45 min)
7. Två veckor senare: brandkonsulten frågar "Var fan ändrades dörr D04?" → Zhihao letar i sin e-post och jämför PDF:er (30 min)

Med automation (1 tim):

1. AI-agent scannar modellen och validerar ALLA ritningar innan export (5 min, automatiskt)
   • Upptäcker 6 ritningar med felaktiga revideringsmål → flaggar för manuell korrigering
   • Zhihao fixar i Revit, AI validerar igen → OK
2. AI jämför ny version med tidigare version och identifierar exakt vad som ändrats (3 min, automatiskt)
   • "14 ritningar ändrade: Dörr D04 brandklass DI 30→60, Dörr D12 bredd 900→1000mm..."
3. AI genererar handlingsförteckning med länkade PDF:er och statusmarkeringar (2 min, automatiskt)
4. AI skapar e-post med visuell diff och skickar till berörda (5 min, semi-automatiskt)
   • Brandkonsult får ENDAST ritningar relevanta för brand (6 st)
   • Konstruktör får ritningar relevanta för konstruktion (8 st)
5. Två veckor senare: brandkonsulten söker "dörr D04" i systemet → får omedelbart rätt version med visuell markering av ändringen (0 min)

Resultat:

• Kvalitetssäkring: 6 felaktiga ritningar stoppades INNAN distribution
• Tidsbesparing: 4 timmar för Zhihao
• Bättre kommunikation: mottagare får endast relevant info
• Digital spårbarhet: alla kan alltid hitta rätt version

Tidsvinst & Effekt

Direkta tidsvinster:

• Per projekt: 4 timmar sparade
• Per år (52 projekt): 208 timmar sparade
• Kostnadsbesparing: 208 × 800 SEK = ~166,000 SEK/år

Indirekta strategiska vinster:

• Kvalitetsförbättring: Felaktiga ritningar stoppas innan distribution
• Minskad risk: Färre missförstånd och omarbeten på grund av felversioner
• Bättre samarbete: Konsulter får endast relevanta ritningar
• Kunskapsbevarande: Full ändringshistorik alltid tillgänglig
• Kundnöjdhet: Professionell dokumenthantering

Valideringsfrågor för Workshop

1. PROBLEMIDENTIFIERING (4 frågor)

1. Hur ofta uppstår problem med felaktiga ritningsversioner i era projekt?
   • Sker detta varje projekt, månatligen, eller mer sällan?
2. Vad är konsekvenserna när fel version distribueras?
   • Har ni konkreta exempel på kostsamma fel eller förseningar?
3. Hur mycket tid spenderar ni på manuell granskning av exporterade ritningar?
   • Stämmer uppskattningen 1-2 timmar per projekt?
4. Vilka andra utmaningar finns kring ritningshantering som vi inte täckt?
   • T.ex. namngivningskonventioner, lagring, arkivering?

2. LÖSNINGSDESIGN (4 frågor)

1. Vilka kvalitetskontroller skulle en AI-agent behöva göra innan export?
   • T.ex. tomma vyer, saknade revideringsmål, felaktig skala?
2. Hur detaljerad ska den automatiska ändringsbeskrivningen vara?
   • Räcker "Dörr D04 ändrad" eller behövs "DI 30 → DI 60"?
3. Vem ska få vilken information vid distribution?
   • Hur identifierar vi vilka konsulter som berörs av vilka ändringar?
4. Hur ska den visuella diffen presenteras för att vara användbar?
   • Överlappade ritningar, sida-vid-sida, eller markeringar på PDF?

3. IMPLEMENTATION (4 frågor)

1. Vilken CAD-programvara använder ni primärt?
   • Revit, ArchiCAD, AutoCAD, eller blandat?
2. Hur är er nuvarande projektportal/filserver strukturerad?
   • SharePoint, egna servrar, Byggtjeneste, Byggeweb?
3. Vilka namngivningskonventioner använder ni för ritningar och dokument?
   • Finns standarder vi måste följa?
4. Vem skulle vara systemägare för den här lösningen?
   • BIM-ansvarig, projektledare, IT-ansvarig?

4. PRIORITERING (4 frågor)

1. Hur prioriterar ni detta jämfört med andra automationsmöjligheter?
   • Top 3, Top 10, eller lägre prioritet?
2. Finns budget för denna typ av investering?
   • ~100 timmars utveckling + eventuell licensavgift
3. Vilka projekt skulle ni vilja pilottesta detta på?
   • Ett litet projekt först eller direkt i produktion?
4. När skulle ni helst vilja ha detta implementerat?
   • Q1 2026, Q2 2026, eller senare?

5. ÖPPNA FRÅGOR (3 frågor)

1. Finns det juridiska eller branschkrav kring ritningsversionshantering?
   • T.ex. arkivering, revisionsspår, ansvarsfrågor?
2. Hur skulle denna lösning påverka ert sätt att arbeta med konsulter?
   • Positiva eller negativa effekter?
3. Vilka andra processer skulle kunna dra nytta av liknande versionskontroll?
   • T.ex. PM-dokument, beräkningar, specifikationer?

MÖJLIGHET #27: AI-driven mallbibliotek för återkommande dokumenttyper

Kategori & Grunddata

• Kategori: Medellång sikt (30-90 dagar)
• Årlig tidsbesparing: 180 timmar
• Investering: 60 timmar
• ROI: 3.0x
• Årligt värde: ~144,000 SEK
• Evidensstyrka: ✓ Stark (8/19 nämnde repetitivt dokumentarbete)

Problem: "Kopierar från gamla projekt men måste ändå anpassa allt manuellt"

Faktiska citat från intervjuer:

"Mycket är väldigt likt i varje projekt, man kopierar gamla beskrivningar... men måste anpassa för stomme och projektspecifika detaljer" - Filippa Dahl (Konstruktör)

"Det är inte så roligt arbete, konstruktionsdokumentation... det hade varit bra om man kunde automatisera" - Filippa Dahl

"Rumsbeskrivningar till exempel, det kunde man ju göra automatiskt från modellen istället för att kopiera text" - Josef Lindh

Arkitekter och konstruktörer producerar många standarddokument som är nästan identiska mellan projekt: konstruktionsdokument (PM), rumsbeskrivningar, lastkombinationer, brand-PM, energiberäkningar. Idag kopierar man från gammalt projekt och ändrar manuellt - ineffektivt och felbenäget.

IDAG: Manuell dokumentframtagning (Tid: ~3.5 tim/dokument × 52 dokument = 182 tim/år)

Steg 1: Hitta lämplig mall från tidigare projekt (30 min)

• Minns: "Vilket projekt hade liknande konstruktion?"
• Leta i projektmappar eller fråga kollegor
• Öppna 3-4 gamla dokument för jämförelse
• Välj det som verkar mest likt

Steg 2: Kopiera och börja anpassa (1 tim)

• Öppna Word/Excel-dokument
• Sök-och-ersätt gamla projektnamn → nytt projektnamn
• Manuellt bläddra genom hela dokumentet
• Identifiera vad som behöver ändras: stomme, laster, material

Steg 3: Uppdatera projektspecifik data (1.5 tim)

• Ändra geometri (t.ex. "8 våningar" → "6 våningar")
• Uppdatera material (t.ex. "KL-trä" → "limträ")
• Justera laster baserat på nytt projekt
• Ändra rumsbeskrivningar manuellt
• Risk: missar att uppdatera någon sektion → fel i dokument

Steg 4: Kvalitetskontroll (30 min)

• Läs igenom hela dokumentet
• Kontrollera att inget gammalt projektnamn finns kvar
• Verifiera att siffror är konsekventa
• Ofta: hitta fel som måste rättas

Total tid idag: ~3.5 timmar per dokument × 52 dokument/år = 182 timmar/år

MED AUTOMATION: Intelligenta adaptiva mallar (Tid: ~0.5 tim/dokument = 26 tim/år)

Steg 1: AI identifierar rätt mall automatiskt (2 min, automatiskt)

• Användare anger: "Flerbostadshus, 6 våningar, limträkonstruktion"
• AI analyserar alla historiska projekt och hittar de 3 mest liknande
• Föreslår: "Mall från Kv. Ljuset passar bäst (similarity: 94%)"

Steg 2: Automatisk dataextraktion från projekt (3 min, automatiskt)

• AI läser Revit/ArchiCAD-modell och extraherar:
  • Byggnadsdata: våningsantal, area, höjd, materialval
  • Rumsdata: antal rum, typer, areor, utrustning
  • Konstruktionsdata: stomme, bjälklag, väggar, tak
• AI läser projektkalkyl och extraherar laster och dimensioner
• All data struktureras för mallgenerering

Steg 3: Smart ifyllning av mall (10 min, automatiskt + granskning)

• AI fyller i alla standard-fält automatiskt från extraherad data
• AI identifierar osäkra fält och markerar för manuell input
• AI genererar projektspecifika beskrivningar:
  • Gammalt: "Bjälklag i KL-trä 180mm"
  • Nytt: "Bjälklag i limträ 220mm" (baserat på CAD + kalkyl)
• Användaren granskar markerade fält (~10 min)

Steg 4: Automatisk konsistenskontroll (5 min, automatiskt)

• AI verifierar att alla referenser till projektet är korrekta
• AI kontrollerar att siffror är konsekventa genom dokumentet
• AI jämför mot CAD-modell: "Varning: Dokumentet säger 6 våningar, modellen har 5"
• Användaren får rapport med eventuella avvikelser

Total tid med automation: ~0.5 timme per dokument = 26 timmar/år

Tidsbesparing: 182 - 26 = 156 timmar/år

Konkret exempel: Konstruktions-PM för nytt bostadsprojekt

Scenario: Filippa ska skriva konstruktions-PM för ett nytt flerbostadshus i 5 våningar med limträkonstruktion.

Idag (3.5 tim):

1. Filippa letar i gamla projekt och hittar "Kv. Norrgården" som verkar liknande (30 min)
2. Kopierar PM:et (15 sidor Word) och börjar sök-och-ersätt (45 min)
   • "Kv. Norrgården" → "Kv. Söder"
   • "8 våningar" → "5 våningar"
3. Går igenom varje sektion manuellt och justerar (1.5 tim):
   • Stomme: KL-trä → limträ (måste ändra dimensioner)
   • Bjälklag: 200mm → 220mm
   • Laster: måste räkna om för färre våningar
4. Missar att uppdatera en tabell i slutet av dokumentet (30 min extra när felet upptäcks)

Med automation (30 min):

1. Filippa öppnar "Nytt Konstruktions-PM" i systemet (1 min)
2. Anger: "Flerbostadshus, 5 våningar, limträ" (1 min)
3. AI föreslår mall från Kv. Norrgården (94% likhet) → Filippa accepterar (30 sek)
4. AI extraherar data från Revit-modell och projektkalkyl (3 min, automatiskt)
   • Geometri, materialval, laster
5. AI genererar komplett PM med all data ifylld (10 min, automatiskt)
6. Filippa granskar dokument, fokuserar på de 4 fält AI markerat som osäkra (10 min)
   • "Grundläggning: pålad eller platta?" → Filippa väljer "Pålar"
7. AI kör konsistenskontroll → Inga fel (5 min, automatiskt)
8. Filippa godkänner och exporterar färdigt PM (2 min)

Resultat:

• 3 timmar sparade för Filippa
• Högre kvalitet: ingen risk för missade uppdateringar
• Konsistens: all data synkad med CAD-modell

Tidsvinst & Effekt

Direkta tidsvinster:

• Per dokument: 3 timmar sparade
• Per år (52 dokument): 156 timmar sparade
• Kostnadsbesparing: 156 × 800 SEK = ~125,000 SEK/år

Indirekta strategiska vinster:

• Kvalitetsförbättring: Eliminerar inkonsistenser och glömda uppdateringar
• Kunskapsbevarande: Bästa praxis från tidigare projekt återanvänds systematiskt
• Snabbare onboarding: Nya medarbetare kan producera bra dokument från dag 1
• Mindre frustration: "Inte så roligt arbete" automatiseras bort

Dokumenttyper som kan automatiseras:

1. Konstruktions-PM (stomme, laster, dimensionering)
2. Rumsbeskrivningar (från BIM-modell)
3. Brand-PM (standardavsnitt + projektspecifika krav)
4. Energiberäkningar (standardtext + siffror från modell)
5. Tekniska beskrivningar för upphandling
6. Månadsrapporter till kund

Valideringsfrågor för Workshop

1. PROBLEMIDENTIFIERING (4 frågor)

1. Vilka dokumenttyper producerar ni mest frekvent som är "nästan" identiska mellan projekt?
   • Konstruktions-PM, rumsbeskrivningar, brand-PM, energiberäkningar?
2. Hur mycket tid spenderar ni typiskt på att "kopiera och anpassa" gamla dokument?
   • Stämmer 3-4 timmar per dokument?
3. Hur ofta upptäcker ni fel som beror på att något INTE uppdaterades från gammalt projekt?
   • Varje projekt, månatligen, sällan?
4. Vilka dokument är mest frustrerande att producera?
   • Vad gör dem särskilt tidskrävande eller tråkiga?

2. LÖSNINGSDESIGN (4 frågor)

5. Vilken data från CAD/BIM-modeller skulle kunna fylla i dokument automatiskt?
   • Geometri, materialval, rumsdata, etc.?
6. Vilka fält i era standarddokument är alltid projektspecifika och kan aldrig automatiseras?
   • T.ex. kundens särskilda önskemål, unika designlösningar?
7. Hur vill ni att AI ska hantera osäkra fält?
   • Markera för manuell input, gissa och låt användaren granska, eller något annat?
8. Vilken typ av kvalitetskontroll behövs efter automatisk ifyllning?
   • Vad är viktigast att verifiera?

3. IMPLEMENTATION (4 frågor)

9. Var lagras era befintliga mallar och gamla dokument?
   • SharePoint, lokala servrar, i projektmappar?
10. Vilka filformat använder ni för dessa dokument?
    • Word, Excel, PDF, eller specialiserade verktyg?
11. Hur ser godkännandeprocessen ut för nya dokument?
    • Vem ska granska AI-genererade dokument?
12. Finns juridiska eller kvalitetskrav som påverkar dokumentproduktion?
    • T.ex. krav på revidering, godkännandestämplar?

4. PRIORITERING (4 frågor)

13. Vilken dokumenttyp skulle ni vilja automatisera först?
    • Konstruktions-PM, rumsbeskrivningar, eller annat?
14. Hur stor del av er tid går åt till dokumentproduktion?
    • Är detta en top 3-flaskhals eller mindre problem?
15. Finns budget och tid för att sätta upp ett mallbibliotek?
    • ~60 timmars initial investering
16. När skulle ni helst se detta implementerat?
    • Q1 2026, Q2 2026, eller senare?

5. ÖPPNA FRÅGOR (3 frågor)

17. Hur skulle ni vilja att systemet lär sig från nya projekt?
    • T.ex. "Godkänn detta dokument som ny mall-kandidat"?
18. Finns det andra processer där adaptiva mallar skulle vara värdefulla?
    • T.ex. presentationer, offerter, rapporter?
19. Hur balanserar vi effektivitet med kreativitet och projektanpassning?
    • Risk att alla dokument blir för lika?

MÖJLIGHET #28: Automatisk uppdatering av ändringar över flera dokument

Kategori & Grunddata

• Kategori: Långsiktig (90-180 dagar)
• Årlig tidsbesparing: 200 timmar
• Investering: 120 timmar
• ROI: 1.7x
• Årligt värde: ~160,000 SEK
• Evidensstyrka: ✓ Stark (9/19 nämnde ändringshantering som problem)

Problem: "Ändrar på ett ställe, måste uppdatera överallt"

Faktiska citat från intervjuer:

"Hålla folk på rätt information och att det finns på alla ställen... det är det som tar tid" - Annika Ljung

"När bestställare ändrar sig måste vi göra om mycket arbete" - Annika Ljung

"Samma information måste kontrolleras på flera ställen manuellt" - Annika Ljung

I arkitektprojekt lever samma information på många ställen: ritningar, rumsbeskrivningar, PM-dokument, kalkyler, tekniska beskrivningar. När en ändring görs (t.ex. dörr D04 från DI 30 → DI 60) måste denna uppdateras manuellt överallt. Detta är tidskrävande och lätt att missa, vilket leder till inkonsistenser.

IDAG: Manuell ändringshantering (Tid: ~4 tim/ändring × 50 ändringar/år = 200 tim/år)

Exempel: Brandklass på dörr D04 ändras från DI 30 till DI 60

Steg 1: Ändring initieras (10 min)

• Brandkonsult meddelar: "Dörr D04 måste vara DI 60"
• Arkitekt noterar i mötesanteckningar
• E-post skickas till team

Steg 2: Uppdatera CAD-modell (15 min)

• Öppna Revit/ArchiCAD
• Hitta dörr D04 i modellen
• Ändra parameter: Brandklass DI 30 → DI 60
• Uppdatera dörrschema (automatiskt i bästa fall)

Steg 3: Identifiera alla berörda dokument manuellt (30 min)

• Arkitekt minnesbaserad: "Vart finns D04 omnämnd?"
• Leta i projektmapp: ritningar, PM, beskrivningar, kalkyler
• Öppna 5-8 dokument för att kolla om D04 nämns

Steg 4: Uppdatera varje dokument manuellt (2 tim)

• Ritningar: Exportera nya ritningar från CAD (15 min)
• Rumsbeskrivning: Word-dokument, sök "D04", ändra text (20 min)
• Brand-PM: Sök "D04", uppdatera brandklasstabell (20 min)
• Dörrlista Excel: Hitta rad för D04, ändra brandklass (10 min)
• Teknisk beskrivning upphandling: Sök "DI 30", ändra till "DI 60" (15 min)
• Projektkalkyl: Uppdatera kostnad (DI 60 dyrare än DI 30) (20 min)
• Dokumentmallar för installation: Uppdatera monteringsanvisning (20 min)

Steg 5: Kvalitetskontroll (1 tim)

• Gå igenom ALLA dokument igen
• Kontrollera att ingen "DI 30" finns kvar för D04
• Verifiera att alla kostnader uppdaterats korrekt
• Risk: missar en referens → inkonsistens upptäcks sent

Steg 6: Kommunikation (15 min)

• E-post till team: "D04 uppdaterad till DI 60 överallt"
• Uppdatera ändringslogg
• Ofta: följdfrågor → extra tid

Total tid idag: ~4 timmar per ändring × 50 ändringar/år = 200 timmar/år

MED AUTOMATION: Central datamodell med automatisk propagering (Tid: ~0.5 tim/ändring = 25 tim/år)

Steg 1: Ändring registreras centralt (5 min)

• Arkitekt ändrar dörr D04 i CAD-modellen: DI 30 → DI 60
• AI-agent upptäcker ändringen automatiskt
• Meddelande: "Dörr D04 brandklass ändrad. Vill du propagera till alla dokument? [Ja/Nej]"

Steg 2: AI identifierar alla berörda dokument (3 min, automatiskt)

• AI scannar hela projektmappen och hittar alla referenser till "D04"
• Lista genereras: ✓ Ritningar: A101, A102, A201 (3 st) ✓ Rumsbeskrivningar: Plan 1, Plan 2 (2 dokument) ✓ Brand-PM: Brandklass-tabell ✓ Dörrlista Excel ✓ Teknisk beskrivning upphandling ✓ Projektkalkyl

Steg 3: Automatisk uppdatering överallt (10 min, automatiskt)

• Ritningar: Automatisk re-export från CAD (5 min)
• Rumsbeskrivningar: AI söker "D04" och ändrar "DI 30" → "DI 60" (instant)
• Brand-PM: AI uppdaterar brandklasstabell (instant)
• Dörrlista Excel: AI ändrar rad för D04 (instant)
• Teknisk beskrivning: AI ersätter "DI 30" med "DI 60" för D04 (instant)
• Projektkalkyl: AI hämtar pris för DI 60-dörr och uppdaterar (2 min, + granskning)

Steg 4: Sammanställning för granskning (5 min, automatiskt + 7 min manuellt)

• AI genererar ändringsrapport:
  • "D04 uppdaterad i 8 dokument"
  • "Kostnadsskillnad: +2,400 SEK"
  • "Dokument kräver manuell granskning: Projektkalkyl (kostnad), Installationsanvisning (D04 inte automatiskt uppdaterbar)"
• Användaren granskar och godkänner (7 min)

Steg 5: Automatisk kommunikation (3 min, automatiskt)

• AI genererar e-post till berörda:
  • Brandkonsult: "D04 uppdaterad till DI 60 enligt ditt krav"
  • Konstruktör: "D04 uppdaterad, ingen påverkan på konstruktion"
  • Kalkyl: "Projektkalkyl uppdaterad, +2,400 SEK"
• Ändringslogg uppdateras automatiskt
• Push-notiser till team via Teams/projektportal

Total tid med automation: ~0.5 timme per ändring = 25 timmar/år

Tidsbesparing: 200 - 25 = 175 timmar/år

Konkret exempel: Fönsterändring i Kv. Parken

Scenario: I projekt "Kv. Parken" vill beställaren ändra alla fönster på fasad Norr från U-värde 1.0 till 0.8 (energikrav). Detta påverkar 24 fönster.

Idag (8 tim för sådan stor ändring):

1. Arkitekt uppdaterar Revit-modell: U 1.0 → 0.8 för 24 fönster (30 min)
2. Identifierar berörda dokument manuellt (45 min):
   • 6 ritningar
   • 2 rumsbeskrivningar
   • Energiberäkning
   • Fönsterspecifikation Excel
   • Teknisk beskrivning
   • Brand-PM (fönsterområde påverkar brandcellsavgränsning)
3. Uppdaterar varje dokument manuellt (5 tim):
   • Exporterar nya ritningar (45 min)
   • Ändrar text i 2 Word-dokument (1 tim)
   • Uppdaterar Excel-fönsterlista (45 min)
   • Kör om energiberäkning (1.5 tim)
   • Justerar teknisk beskrivning (45 min)
4. Kvalitetskontroll: kollar att allt är uppdaterat (1 tim)
5. E-post till team och energikonsult (15 min)
6. Nästa dag: energikonsulten frågar om kostnad → arkitekt kollar kalkyl igen (30 min)

Med automation (1 tim):

1. Arkitekt ändrar i Revit: U 1.0 → 0.8 för 24 fönster (30 min)
2. AI-agent upptäcker ändringen och frågar: "Propagera till alla dokument?" (instant)
3. AI identifierar 8 berörda dokument automatiskt (5 min, automatiskt)
4. AI uppdaterar automatiskt (15 min, automatiskt):
   • Exporterar nya ritningar
   • Ändrar Word-dokument
   • Uppdaterar Excel
   • Skickar nya U-värden till energikonsult för omberäkning
   • Uppdaterar teknisk beskrivning
5. AI genererar ändringsrapport med kostnadsskillnad: "+12,000 SEK för bättre fönster" (5 min)
6. Arkitekt granskar rapport, godkänner (10 min)
7. AI skickar e-post till alla berörda med länk till uppdaterade dokument (instant)

Resultat:

• 7 timmar sparade
• Konsistens garanterad: alla dokument uppdaterade samtidigt
• Transparent: ändringsrapport visar exakt vad som ändrats var

Tidsvinst & Effekt

Direkta tidsvinster:

• Per ändring: 3.5 timmar sparade (i genomsnitt)
• Per år (50 ändringar): 175 timmar sparade
• Kostnadsbesparing: 175 × 800 SEK = ~140,000 SEK/år

Indirekta strategiska vinster:

• Kvalitet: Eliminerar inkonsistenser mellan dokument
• Kundnöjdhet: Snabbare hantering av ändringsönskemål
• Minskad stress: Arkitekter slipper oroa sig för "har jag uppdaterat överallt?"
• Bättre samarbete: Alla ser samma info samtidigt

Ändringstyper som kan automatiseras:

1. Materialändringar (dörrar, fönster, ytskikt)
2. Dimensionsändringar (väggtjocklek, bjälklag)
3. Rumsändringar (storlek, typ, utrustning)
4. Laster och dimensioner (konstruktion)
5. Energikrav (U-värden, installationer)

Valideringsfrågor för Workshop

1. PROBLEMIDENTIFIERING (4 frågor)

1. Hur ofta sker ändringar i era projekt som påverkar flera dokument?
   • Varje vecka, varje månad, eller mer sällan?
2. Vilka typer av ändringar är mest tidskrävande att propagera?
   • Material, dimensioner, rum, konstruktion?
3. Hur ofta upptäcker ni inkonsistenser mellan dokument?
   • Har ni exempel på problem detta orsakat?
4. Hur mycket tid spenderar ni på att "jaga ändringar" genom projektdokumentation?
   • Stämmer 4 timmar per ändring?

2. LÖSNINGSDESIGN (4 frågor)

1. Vilka dokument skulle ni vilja koppla till en central datamodell?
   • Ritningar, PM, kalkyler, beskrivningar?
2. Hur vill ni att systemet hanterar ändringar som kräver manuell granskning?
   • T.ex. kostnadsändringar, konstruktionspåverkan?
3. Vilken nivå av automatik känns trygg?
   • Helt automatiskt, eller alltid granskning innan propagering?
4. Hur ska konflikter hanteras?
   • T.ex. om energikonsult och arkitekt har olika U-värde för samma fönster?

3. IMPLEMENTATION (4 frågor)

1. Hur ser er nuvarande dokumentstruktur ut?
   • Mappar, projektportal, databas?
2. Vilka verktyg används för olika dokumenttyper?
   • CAD, Word, Excel, specialverktyg?
3. Hur definieras "samma objekt" mellan olika dokument?
   • T.ex. är "Dörr D04" i CAD samma som "D04" i Word?
4. Vem ska ha behörighet att göra ändringar som propageras automatiskt?
   • Alla, eller bara vissa roller?

4. PRIORITERING (4 frågor)

1. Hur prioriterar ni detta jämfört med andra möjligheter?
   • Top 5, Top 10, eller lägre?
2. Finns det projekttyper där detta skulle ge särskilt stort värde?
   • T.ex. stora projekt med många ändringar?
3. Finns budget för denna typ av system?
   • ~120 timmars utveckling + integration
4. När skulle ni vilja ha detta implementerat?
   • H2 2026 eller senare?

5. ÖPPNA FRÅGOR (3 frågor)

1. Hur påverkas arbetsflödet med konsulter?
   • Skulle de också behöva använda systemet?
2. Finns juridiska krav på spårbarhet och ändringshistorik?
   • Hur dokumenteras ändringar idag?
3. Vilka andra processer skulle dra nytta av central datamodell?
   • T.ex. kostnadsuppföljning, leveranssamordning?

MÖJLIGHET #29: Smart standardlösningsdatabas för återkommande designproblem

Kategori & Grunddata

• Kategori: Långsiktig (90-180 dagar)
• Årlig tidsbesparing: 150 timmar
• Investering: 80 timmar
• ROI: 1.9x
• Årligt värde: ~120,000 SEK
• Evidensstyrka: ✓ Stark (5/19 nämnde specifikt återkommande designproblem)

Problem: "Balkongtröskar diskuterar vi i varje projekt - miljarder per år i Sverige!"

Faktiska citat från intervjuer:

"Balkongtröskel är väl det klassiska exemplet... diskuterar man väl miljarder per år i Sverige. Varje projekt så diskuterar vi det på nytt" - Mårten Belin

"Repetitiva diskussioner om samma problem i varje projekt" - Mårten Belin

Vissa designproblem återkommer i nästan varje projekt: balkongtröskel, takfotsdetaljer, fönsterdetaljer, ljudisolering mellan lägenheter, radonskydd. Trots att lösningar finns dokumenterade i gamla projekt, spenderas ändå betydande tid på att diskutera, designa och dokumentera samma saker om och om igen.

Problem är INTE att lösningar saknas - problemet är att de är svåra att hitta, och kunskapen finns i olika personers huvuden.

IDAG: Ad-hoc lösning av återkommande problem (Tid: ~3 tim/problem × 50 problem/år = 150 tim/år)

Exempel: Balkongtröskel för nytt bostadsprojekt

Steg 1: Identifiera att det är ett problem (15 min)

• Konstruktör till arkitekt: "Hur löser vi balkongtröskeln?"
• Arkitekt: "Låt mig kolla vad vi gjorde i förra projektet..."

Steg 2: Leta efter tidigare lösningar (45 min)

• Bläddra i gammalt projekt: "Var fanns den bra balkongdetaljen?"
• Öppna 3-4 gamla projekt för jämförelse
• Hitta ritningar, men kanske inte beslutsdokumentation
• FRÅga Mårten: "Hur löste vi balkongtröskel i Kv. Ljuset?"
• Mårten (bolagets hjärna) minns: "Vi använde Teknikhandboken lösning 3B"

Steg 3: Anpassa lösning för nytt projekt (1 tim)

• Kopiera ritning från gammalt projekt
• Justera för nya förutsättningar: byggnadshöjd, material, ljudkrav
• Rita ny detaljritning i CAD
• Risk: inte alla förutsättningar överensstämmer → senare problem

Steg 4: Granskning och godkännande (45 min)

• Konstruktör kollar lösningen
• Eventuellt: diskussion med arkitekt om alternativ
• Dokumentation: vad var beslutsgrunden?
• Risk: beslutsgrunden dokumenteras inte → oklart varför vi valde denna lösning

Steg 5: Dokumentera för framtiden (15 min, ofta inte gjort)

• Idealt: dokumentera beslutet för nästa projekt
• Verklighet: ingen tid → kunskapen stannar i Mårtens huvud

Total tid idag: ~3 timmar per problem × 50 problem/år = 150 timmar/år

Extra kostnad: Personberoende - om Mårten är borta, tar det dubbelt så lång tid

MED AUTOMATION: AI-driven standardlösningsdatabas (Tid: ~0.5 tim/problem = 25 tim/år)

Steg 1: AI identifierar problemet automatiskt (2 min, automatiskt)

• Konstruktör börjar rita balkongtröskel i CAD
• AI-agent upptäcker: "Detta liknar balkongtröskeldetalj"
• Popup: "Vill du se tidigare lösningar för balkongtröskel? [Ja/Nej]"

Steg 2: AI visar relevanta tidigare lösningar (3 min, automatiskt)

• AI presenterar de 3 mest relevanta lösningarna från historiska projekt:
  1. Kv. Ljuset (2023): Teknikhandboken 3B - Lågtröskel, ljudisolering 58dB, fuktsäker
     • Förutsättningar: 5 våningar, betong, slutet balkongutrymme
     • Kostnad: 4,200 SEK/dörr, montering 2 tim/dörr
  2. Kv. Norr (2022): Invändig trappa-lösning - Tillgänglig, ljudisolering 55dB
     • Förutsättningar: 3 våningar, trä, öppet balkongutfall
     • Kostnad: 3,800 SEK/dörr, montering 1.5 tim/dörr
  3. Kv. Söder (2021): Traditionell tröskel 150mm - Enkel, robust, ljudisolering 52dB
     • Förutsättningar: 7 våningar, betong, akustiska krav måttliga
     • Kostnad: 2,900 SEK/dörr, montering 1 tim/dörr

Steg 3: AI jämför nytt projekt med tidigare (5 min, automatiskt)

• AI analyserar nytt projekt: 6 våningar, betong, öppet balkongutrymme, ljudkrav 56dB
• AI rekommenderar: "Kv. Ljuset-lösningen passar bäst (91% match)"
• AI förklarar: "Förutsättningar liknar mest Kv. Ljuset. Kv. Norr hade trä (ej relevant). Kv. Söder hade lägre ljudkrav (ej tillräckligt)."

Steg 4: Användaren väljer och anpassar (20 min)

• Konstruktör väljer Kv. Ljuset-lösningen
• AI hämtar ritning, beslutsunderlag, och kostnadsuppskattning
• Konstruktör gör små justeringar för projektet (10 min)
• AI automatiskt uppdaterar kostnadsuppskattning baserat på ändringar (5 min)

Steg 5: Dokumentation automatisk (3 min, automatiskt)

• AI dokumenterar automatiskt:
  • "Balkongtröskel: Vald lösning Teknikhandboken 3B från Kv. Ljuset"
  • "Beslutsgrund: Liknande förutsättningar, uppfyller ljudkrav 56dB"
  • "Kostnad: 4,400 SEK/dörr (justerad för aktuell prislista)"
• Beslut sparas i projektmapp OCH läggs till i standardlösningsdatabasen
• Nästa projekt kan nu dra nytta av denna lösning

Total tid med automation: ~0.5 timme per problem = 25 timmar/år

Tidsbesparing: 150 - 25 = 125 timmar/år

Konkret exempel: Takfotsdetalj med radonskydd

Scenario: Nytt bostadsprojekt i radonriskområde. Arkitekt behöver designa takfot som kombinerar ventilation, värme, och radonskydd.

Idag (3 tim):

1. Arkitekt frågar kollegor: "Hur löste vi radonskydd i takkonstruktion senast?" (15 min)
2. Letar i projektmapp från Kv. Öster (30 min)
3. Hittar ritning men ingen beslutsgrundsdokumentation (30 min slösad på att leta)
4. Ringer Filippa (konstruktör): "Minns du varför vi valde just den lösningen?" (15 min)
5. Filippa minns inte exakt, föreslår att kolla BBR och Teknikhandboken (30 min)
6. Arkitekt designar ny lösning baserat på vad hen hittar (1 tim)
7. Visar konstruktör → konstruktör hittar potentiellt problem med ventilation (30 min diskussion)

Med automation (30 min):

1. Arkitekt börjar rita takfot i CAD (5 min)
2. AI upptäcker: "Radonriskområde detekterat. Vill du se tidigare takfotslösningar med radonskydd?" (instant)
3. AI visar 2 relevanta lösningar:
   • Kv. Öster: Kombinerad ventilation + radonspärr, uppfyller BBR 9:3
   • Kv. Väster: Traditionell takfot + separat radonavledning
4. AI jämför: "Kv. Öster-lösningen passar bäst (87% match). Liknande byggnadshöjd, material, och radonnivå."
5. Arkitekt väljer Kv. Öster och justerar dimensioner (15 min)
6. AI kör automatisk validering: "✓ Uppfyller BBR 9:3, ✓ Ventilation OK, ✓ U-värde OK"
7. Konstruktör får automatisk notis: "Takfot designad enligt Kv. Öster, validerad OK" (5 min för granskning)

Resultat:

• 2.5 timmar sparade
• Högre kvalitet: beprövad lösning istället för ny experiment
• Kunskapsbevarande: inte beroende av att Filippa minns

Tidsvinst & Effekt

Direkta tidsvinster:

• Per återkommande problem: 2.5 timmar sparade
• Per år (50 problem): 125 timmar sparade
• Kostnadsbesparing: 125 × 800 SEK = ~100,000 SEK/år

Indirekta strategiska vinster:

• Kunskapsdemokratisering: Reducerar beroende av nyckelper soner ("Mårtens hjärna")
• Kvalitetsförbättring: Använder beprövade lösningar istället för att "uppfinna hjulet på nytt"
• Snabbare onboarding: Nya medarbetare får tillgång till bästa praxis från dag 1
• Konsistens: Lösningar återanvänds systematiskt → högre kvalitet och förutsägbarhet

Återkommande designproblem som kan standardiseras:

1. Balkongtröskel (ljudisolering, tillgänglighet, fukt)
2. Takfotsdetaljer (ventilation, värme, radon)
3. Fönsterdetaljer (täthet, kondensrisk, montering)
4. Ljudisolering mellan lägenheter (bjälklag, väggar)
5. Våtrumsdetaljer (fuktsäkerhet, fall, golvvärme)
6. Trapphusdetaljer (brand, tillgänglighet, ljud)

Valideringsfrågor för Workshop

1. PROBLEMIDENTIFIERING (4 frågor)

1. Vilka designproblem diskuterar ni "i varje projekt"?
   • Utöver balkongtröskel, vilka andra återkommande problem?
2. Hur mycket tid spenderar ni på att "återuppfinna hjulet"?
   • Stämmer ~3 timmar per återkommande problem?
3. Hur mycket av er organisations kunskap finns i specifika personers huvuden?
   • Vad händer när dessa personer är borta?
4. Hur dokumenteras designbeslut idag?
   • Finns beslutsgrunder sparade, eller bara slutresultatet?

2. LÖSNINGSDESIGN (4 frågor)

1. Vilka attribut ska användas för att matcha problem med lösningar?
   • T.ex. materialval, ljudkrav, tillgänglighet, kostnad?
2. Hur detaljerad ska dokumentationen av tidigare lösningar vara?
   • Bara ritningar, eller även beslutsgrund, kostnad, erfarenheter?
3. Vem ska granska och godkänna lösningar innan de läggs till i databasen?
   • Automatiskt alla projekt, eller manuell kvalitetskontroll?
4. Hur ska systemet hantera att byggtekniska krav ändras över tid?
   • T.ex. BBR uppdateras, äldre lösningar kanske inte uppfyller nya krav?

3. IMPLEMENTATION (4 frågor)

1. Var finns era befintliga standardlösningar?
   • Teknikhandbok, interna mallar, gamla projekt?
2. Hur skulle ni vilja att systemet integreras i CAD-arbetet?
   • Popup i Revit, separat databas, eller annat?
3. Vilka CAD-element ska trigga förslag på standardlösningar?
   • Dörrar, väggar, tak, fönster?
4. Vem ska vara ansvarig för att upprätthålla databasen?
   • BIM-ansvarig, seniora arkitekter/konstruktörer?

4. PRIORITERING (4 frågor)

1. Hur prioriterar ni kunskapsdemokratisering jämfört med andra möjligheter?
   • Är personberoende ett top-problem?
2. Vilka designproblem skulle ni vilja standardisera först?
   • Balkongtröskel, takfot, fönster, eller annat?
3. Finns budget för att bygga och underhålla en standardlösningsdatabas?
   • ~80 timmars utveckling + löpande underhåll
4. När skulle ni vilja se detta implementerat?
   • H2 2026 eller senare?

5. ÖPPNA FRÅGOR (3 frågor)

1. Hur balanserar vi standardisering med kreativitet och innovation?
   • Risk att "alltid använda samma lösning" hämmar utveckling?
2. Skulle externa partners (konsulter, entreprenörer) kunna bidra till databasen?
   • T.ex. tillverkares produktlösningar?
3. Vilka andra typer av kunskap än designlösningar skulle vara värdefulla att demokratisera?
   • T.ex. processer, beslutsmallar, checklistor?

SAMMANFATTNING OCH NÄSTA STEG

Total möjlighetspotential

Quick Wins (5 möjligheter): 1,352 tim/år
90-dagars initiativ (10 möjligheter): 4,500 tim/år
180-dagars transformation (14 möjligheter): 8,418 tim/år

TOTALT: 8,412 timmar årligen = 6,7 miljoner SEK i värde

Förberedelse inför workshop

Var vänlig och:

• Läs igenom detta dokument innan workshop
• Markera möjligheter ni har starka åsikter om och skriv in era kommentarer rakt in i dokumentet. Markera gärna gult!
• Skicka gärna en kopia av rapporten till mig – deadline 31/10 kl 17
• Fundera över prioriteringar baserat på er affärsstrategi
• Ta med frågor och funderingar

Tack för er tid och jag ser fram emot en produktiv workshop!

Detta dokument är framtaget baserat på 19 kontextintervjuer genomförda oktober 2025.
Version 1.0 - 26 oktober 2025

Syfte med detta dokument

Detta dokument sammanfattar alla identifierade förbättringsmöjligheter från 19 kontextintervjuer genomförda i oktober 2025. Dokumentet är underlag för vår Fas 1-workshop där vi tillsammans kommer att:

• Validera att vi förstått era utmaningar korrekt
• Prioritera vilka möjligheter som är viktigast
• Välja 3-5 fokusområden för Fas 2

Viktigt: Detta är INTE färdiga lösningar - det är möjligheter vi vill diskutera och validera med er.

EXECUTIVE SUMMARY

Sammanfattning av Intervjuinsikter

Baserat på 19 djupintervjuer med medarbetare har vi identifierat 29 förbättringsmöjligheter inom HÅR!. Dessa möjligheter har potential att spara sammanlagt 8,412 timmar årligen (motsvarande cirka 6,7 miljoner SEK i värde).

Huvudfynd

Primär flaskhals: Manuell dokumentation och informationsöverföring mellan system

• Årlig kostnad: 1,300-1,820 timmar (≈ 1,2M SEK)
• Påverkade personer: 15+ medarbetare
• Typiska aktiviteter: Överföring från Revit till Word/Excel, handlingsförteckningar, dokumentsammanställningar

AI-entusiasm: 14 av 19 intervjuade är positiva till AI och automation

• Tydliga önskemål om automatisering av repetitivt arbete
• Stort intresse för kvalitetskontroll och granskningsautomation
• Efterfrågan på bättre kunskapshantering och sökbarhet

Spännvidd: Från "quick wins" (20 timmars implementering) till strategiska transformationer (300+ timmar)

QUICK WINS ÖVERSIKT

Dessa fem möjligheter kan implementeras inom 30 dagar med begränsad insats men betydande effekt:

Värde: Cirka 1,08 miljoner SEK årligen med endast 130 timmars initialinsats.

IMPLEMENTERINGSFASER

Möjligheterna är organiserade i tre faser baserat på komplexitet och implementeringstid:

Fas 1: Quick Wins (0-30 dagar)

5 möjligheter - Snabba vinster med hög ROI och låg risk

Fas 2: 90-dagars Initiativ (1-3 månader)

10 möjligheter - Mellanstora projekt med betydande automation och systemintegrationer

Fas 3: 180-dagars Transformation (3-6 månader)

14 möjligheter - Strategiska initiativ med stor påverkan och omfattande förändring

Total potential: 8,412 timmar årligen = 6,7 miljoner SEK i årligt värde

DETALJERADE MÖJLIGHETER

De följande sidorna beskriver varje möjlighet i detalj. För varje möjlighet vill vi ha er input på:

1. Känner ni igen problemet? Stämmer beskrivningen med er vardag?
2. Är lösningen rimlig? Skulle detta faktiskt hjälpa?
3. Vad har vi missat? Finns det aspekter vi inte tänkt på?

MÖJLIGHET #1: Solcellsrapport-mall med auto-ifyllning

Kategori: Quick Win (0-30 dagar)
Implementeringstid: 25 timmar
Årlig besparing: 468 timmar
ROI: 18,7x

Problembeskrivning

Att skapa solcellsrapporter för takinstallationer är en återkommande uppgift som tar 1-2 timmar per rapport. Processen innebär manuell inmatning av standarddata (byggdata, koordinater, takvinkel, orientering, etc.) som ofta redan finns i andra projektdokument eller kan hämtas automatiskt.

Citat från intervjuer:

"Jag gör kanske 5-6 solcellsrapporter i veckan, och varje tar mellan 1-2 timmar. Mycket av det är samma information varje gång bara med olika siffror." - Nada Ahmed, Konstruktör

"Det skulle spara mycket tid om man kunde ha en mall som fyller i grunddata automatiskt från projektinformationen." - Nada Ahmed

Nuläge

Så fungerar det idag:

• Manuell skapande av varje rapport från början eller genom kopiering
• Manuell insamling av data från olika källor
• Manuell inmatning av alla värden
• Risker för fel vid överföring av siffror
• Ingen kvalitetskontroll av beräkningar

Tidsåtgång:

• 1-2 timmar per rapport
• 5-6 rapporter per vecka (huvudsakligen Nada, måste verifieras)
• Cirka 260-520 timmar årligen för en person

Föreslagen lösning

Så skulle det fungera:

• Digital mall i Excel/Word med kopplingar till projektdatabas
• Automatisk ifyllning av standardfält från projektdata
• Förifyllda beräkningsformler för solcellsprestanda
• Dropdown-menyer för standardval (paneltyper, monteringssystem)
• Automatisk generering av standardtexter
• Kvalitetskontroll av beräkningar

Implementation:

• Skapa template-fil med alla standardsektioner
• Definiera datakopplingar till projektregister
• Testa med 3-5 verkliga projekt
• Justera baserat på feedback
• Rulla ut till alla konstruktörer

Förväntade fördelar

Tidsbesparingar:

• Reducera rapporttid från 1-2 tim till 20-30 min
• Spara 60-70% av tiden per rapport
• Årlig besparing: 468 timmar

Kvalitetsförbättringar:

• Färre fel i dataöverföring
• Konsistent format och struktur
• Automatisk beräkningsvalidering
• Standardiserad kvalitetsnivå

Övriga fördelar:

• Snabbare offertsvar till kunder
• Möjlighet att ta fler projekt
• Minskad stress för konstruktörer
• Lättare för nya medarbetare att komma in i arbetet

Konkret exempel

FÖRE (Traditionell process):

1. Öppna tomt dokument eller kopiera gammalt (5 min)
2. Leta upp projektdata i olika filer (15 min)
3. Mata in byggnadsdata manuellt (10 min)
4. Beräkna takarea och orientering (15 min)
5. Mata in takdata och beräkna solcellsprestanda (20 min)
6. Skriva standardtexter och sammanfattning (25 min)
7. Kvalitetskontroll och formatering (10 min) Total tid: 100 minuter

EFTER (Med mall och auto-ifyllning):

1. Öppna projektspecifik mall (automatisk från projektID) (2 min)
2. Verifiera auto-ifyllda projektdata (5 min)
3. Komplettera takspecifika mätningar (10 min)
4. Välj paneltyp från dropdown (automatiska beräkningar) (3 min)
5. Justera och komplettera automatiska texter (5 min)
6. Slutgranskning (5 min) Total tid: 30 minuter

Besparing per rapport: 70 minuter

Validering behövs för

1. Problemidentifiering

☐ Stämmer tidsestimatet (1-2 tim/rapport)?
☐ Är antalet rapporter (5-6/vecka) representativt?
☐ Vilka andra utöver Nada gör dessa rapporter regelbundet?
☐ Finns det andra typer av standardrapporter med liknande problem?

2. Lösningsdesign

☐ Vilka datafält skulle auto-ifyllning vara mest värdefull för?
☐ Var finns projektdata idag som skulle kunna kopplas?
☐ Vilka standardtexter återkommer i varje rapport?
☐ Vilka beräkningar är mest tidskrävande att göra manuellt?

3. Implementation

☐ Vem äger solcellsrapporterna och bör vara med i utveckling?
☐ Finns befintliga mallar som kan utgångspunkt?
☐ Vilken lösning (Excel, Word, webbaserad) passar bäst?
☐ Hur säkerställer vi kvalitet i auto-genererade beräkningar?

4. Prioritering

☐ Är 18,7x ROI tillräckligt övertygande för att prioritera detta?
☐ Finns det andra snabba vinster som borde komma först?
☐ Skulle detta skapa utrymme för att ta fler projekt?
☐ Vilka andra positiva effekter kan detta få?

5. Öppna frågor

Vad har vi missat? _______________________________________________

Finns det liknande dokumenttyper med samma problem? _______________

Andra kommentarer: _______________________________________________

MÖJLIGHET #2: Förstärkt automatiskt tidrapport-påminnelsesystem

Kategori: Quick Win (0-30 dagar)
Implementeringstid: 15 timmar
Årlig besparing: 200 timmar
ROI: 13,3x

Problembeskrivning

Att "jaga" medarbetare för att få in tidrapporter är en återkommande och tidskrävande uppgift för ekonomifunktionen. Trots veckovisa påminnelser-mejl från Rexxor är det många som inte rapporterar i tid, vilket försenar fakturering och försvårar ekonomisk uppföljning.

Citat från intervjuer:

"Det som tar tid är ju, som jag sa, tidrapporteringen. Att folk ska rapportera in sin tid. Det är det som tar mest tid." - Mats Aaman, Ekonomichef

"Varje vecka går det ut ett mejl på måndagar, men många rapporterar ändå inte. Då får man jaga och påminna." - Mats Aaman

"Tidrapportering är inte mitt största problem. Men att få folk att rapportera snabbare skulle hjälpa mycket." - Mats Aaman

Nuläge

Så fungerar det idag:

• Rexxor skickar automatiskt veckomejl varje måndag
• Många medarbetare ignorerar påminnelsen
• Ekonomiavdelningen måste manuellt identifiera vilka som inte rapporterat
• Individuella påminnelser via mejl eller personlig kontakt
• Upprepat varje vecka
• Påverkar möjlighet att fakturera i tid

Tidsåtgång:

• Cirka 30-40 min per vecka för att identifiera och kontakta försenade
• Försenad fakturering på grund av sen tidrapportering
• Extra arbete för Eva när faktura måste fixas i efterhand

Föreslagen lösning

Så skulle det fungera:

1. Eskalerande påminnelser:
   • Dag 1 (Måndag): Automatiskt veckomejl (befintligt)
   • Dag 3 (Onsdag): Första påminnelse till icke-rapporterande
   • Dag 5 (Fredag): Andra påminnelse med varning
   • Dag 8 (Måndag): Eskalering till projektledare/chef
2. Personaliserade påminnelser:
   • Anpassat meddelande baserat på historik
   • Visa hur många veckor i rad person varit sen
   • Positiv förstärkning för de som rapporterar i tid
3. Dashboard för uppföljning:
   • Visuell översikt av rapporteringsstatus
   • Identifiera mönster (vissa avdelningar/personer alltid sena)
   • Automatisk rapport till ledning
4. Gamification (valfritt):
   • Poäng för punktlig rapportering
   • Månatlig "hall of fame"
   • Små incitament för 100% punktlighet

Implementation:

• Konfigurera Rexxor för eskalerande påminnelser
• Skapa anpassade mejlmallar
• Sätta upp automatisk rapportgenerering
• Pilottest med en avdelning i 4 veckor
• Rulla ut till alla

Förväntade fördelar

Tidsbesparingar:

• Reducera ekonomiavdelningens manuella "jakt-tid" från 40 min till 10 min/vecka
• Spara 30 min × 52 veckor = 26 tim/år för Mats
• Spara 20-30 min/vecka för Eva = 17-26 tim/år
• Minska projektledares tid för att hjälpa ekonomi = 50 tim/år
• Snabbare fakturering = förbättrad likviditet
• Total årlig besparing: cirka 200 timmar

Kvalitetsförbättringar:

• Mer punktlig tidrapportering
• Bättre ekonomisk styrning i realtid
• Tidigare fakturering = förbättrat kassaflöde
• Mindre stress för ekonomifunktionen

Övriga fördelar:

• Skapar kultur av ansvar och punktlighet
• Synliggör problemområden (vilka avdelningar behöver stöd)
• Bättre underlag för projektekonomisk uppföljning

Konkret exempel

FÖRE (Nuvarande process):

1. Måndag: Automatiskt Rexxor-mejl går ut (0 min manuellt)
2. Onsdag: Eva/Mats kollar manuellt vem som inte rapporterat (10 min)
3. Onsdag: Eva/Mats skickar individuella påminnelser (15 min)
4. Fredag: Eva/Mats kollar igen, skickar nya påminnelser (10 min)
5. Måndag: Eva/Mats eskalerar till projektledare (5 min)
6. Eva/Mats måste vänta med fakturering eller fixa i efterhand (30 min)
7. Total tid per vecka: 70 minuter

EFTER (Automatiserat system):

1. Måndag: Automatiskt veckomejl (0 min)
2. Onsdag: Automatisk påminnelse #1 (0 min)
3. Fredag: Automatisk påminnelse #2 (0 min)
4. Måndag: Automatisk eskalering (0 min)
5. Mats granskar dashboard (10 min)
6. Eva fakturerar direkt (30 min - ingen fördröjning)
7. Total tid per vecka: 10 minuter

Besparing per vecka: 60 minuter

Validering behövs för

1. Problemidentifiering

☐ Hur många medarbetare rapporterar regelbundet för sent?
☐ Vilka avdelningar/roller är värst?
☐ Påverkar sen rapportering faktiskt fakturering negativt?
☐ Finns det andra konsekvenser vi inte identifierat?

2. Lösningsdesign

☐ Är eskalerande påminnelser en bra approach eller riskerar det irritera folk?
☐ Ska vissa personer/roller undantas från påminnelser?
☐ Vilket ton ska påminnelserna ha (vänlig, formell, humoristisk)?
☐ Hur ofta är lagom för påminnelser?

3. Implementation

☐ Har Rexxor funktionalitet för detta eller behövs externa system?
☐ Vem äger konfiguration av Rexxor?
☐ Behövs IT-support för implementation?
☐ Vilka personer ska få eskalerings-mejl?

4. Prioritering

☐ Är detta viktigt nog att prioritera högt?
☐ Skulle andra åtgärder (kultur, processer, incitament) vara bättre?
☐ Finns det motstånd mot mer "övervakning"?
☐ Påverkar detta medarbetarnas välbefinnande negativt?

5. Öppna frågor

Varför rapporterar folk för sent - är det systemet, kulturen, eller annat? _______________

Hur kan vi göra tidrapportering enklare istället för bara påminna mer? _______________

Andra kommentarer: _______________________________________________

MÖJLIGHET #3: Regelverks-PDF OCR-behandling och sökbarhet

Kategori: Quick Win (0-30 dagar)
Implementeringstid: 40 timmar
Årlig besparing: 500 timmar
ROI: 12,5x

Problembeskrivning

Att söka information i regelverk, standarder och tekniska dokument (BBR, EKS, svenska standarder, etc.) är extremt tidskrävande eftersom många PDF-filer inte är sökbara. Detta leder till att medarbetare måste bläddra manuellt genom hundratals sidor för att hitta relevant information.

Citat från intervjuer:

"Det är oerhört tidskrävande att leta i alla de här PDF:erna. Man kan inte söka i dem, så man måste bläddra igenom allt." - Adrian Blum Fagerström, Arkitekt

"Jag önskar att man kunde söka i alla standarddokument och regelverk, kanske med AI som kan ge sammanhang och förklara." - Adrian Blum Fagerström

"Att hitta rätt information i regelverken tar så mycket tid. Det skulle vara guld värt med bättre sökbarhet." - Mårten Belin, VD/Arkitekt

Nuläge

Så fungerar det idag:

• Manuell bläddring genom PDF-dokument
• Ctrl+F fungerar inte på oskannede PDF:er
• Information finns spridd över många olika dokument
• Varje ny medarbetare måste lära sig var allt finns
• Ingen central sökbar kunskapsbas
• Beroende av enskilda personers minneskunskap

Tidsåtgång:

• 30-60 minuter per gång man behöver leta regelverksinformation
• Uppskattat 5-10 gånger per vecka per person som arbetar med regelverk
• Drabbar särskilt: Adrian, Mårten, Daniel, August, Axel, Sara H
• Uppskattad total: 20-30 tim/vecka = 1,040-1,560 tim/år

Föreslagen lösning

Fas 1: OCR-behandling (Vecka 1-2)

• Identifiera alla regelverks-PDF:er som används regelbundet
• Köra OCR-behandling på alla dokument
• Verifiera sökbarhet efter behandling
• Organisera i strukturerad mappstruktur

Fas 2: Indexering och metadata (Vecka 3-4)

• Tagga dokument med metadata (typ, giltighet, ämnesområde)
• Skapa index över viktiga sektioner
• Länka relaterade dokument

Fas 3: Sökgränssnitt (Framtida, ej i quick win)

• AI-driven semantisk sökning över alla dokument
• "Ställ frågor till regelverket" - funktionalitet
• Kontextuell förståelse och sammanfattning

Implementation Quick Win:

• Samla alla regelverks-PDF:er i en central mapp
• Köra batch OCR med Adobe Acrobat Pro eller gratis tool
• Verifiera sökbarhet i slumpmässiga stickprov
• Publicera sökbara versioner på delad server
• Informera alla medarbetare

Förväntade fördelar

Tidsbesparingar:

• Reducera söktid från 30-60 min till 5-10 min
• Spara 20-50 min per sökning
• Vid 50 sökningar/vecka totalt: 16-42 tim/vecka
• Årlig besparing: cirka 500 timmar

Kvalitetsförbättringar:

• Hittar rätt information snabbare
• Färre missade krav
• Mer komplett regelverksefterforskning
• Enklare att verifiera tolkningar

Övriga fördelar:

• Nya medarbetare kommer snabbare igång
• Mindre beroende av senior-medarbetares minneskunskap
• Bättre compliance med regelverk
• Grund för framtida AI-lösningar

Konkret exempel

FÖRE (Manuell sökning i oskannede PDF:er): Scenario: Adrian behöver hitta brandskyddskrav för ett specifikt trapphus

1. Öppna BBR PDF (5 MB, 300+ sidor)
2. Bläddra genom innehållsförteckning (5 min)
3. Gissa vilket kapitel (hoppa till kapitel 5)
4. Bläddra genom kapitlet sida för sida (20 min)
5. Inte rätt kapitel - prova kapitel 8 (15 min)
6. Hitta relevant sektion (5 min)
7. Läsa och verifiera att det är rätt krav (5 min)
8. Kolla även EKS för ytterligare krav - upprepa process (20 min) Total tid: 70 minuter

EFTER (Sökbara PDF:er): Scenario: Adrian behöver hitta brandskyddskrav för ett specifikt trapphus

1. Öppna BBR PDF
2. Ctrl+F: "trapphus brandskydd" (1 min)
3. Hoppa direkt till relevanta avsnitt (2 min)
4. Läsa alla träffar och bedöma relevans (10 min)
5. Öppna EKS och sök samma term (1 min)
6. Granska EKS-krav (5 min)
7. Verifiera att båda källor överensstämmer (5 min) Total tid: 24 minuter

Besparing per sökning: 46 minuter

Validering behövs för

1. Problemidentifiering

☐ Vilka regelverk och standarder används mest frekvent?
☐ Hur många personer påverkas regelbundet?
☐ Stämmer tidsestimatet (30-60 min per sökning)?
☐ Finns det andra dokumenttyper med samma problem?

2. Lösningsdesign

☐ Vilka dokument ska prioriteras för OCR-behandling först?
☐ Var ska sökbara PDF:er lagras för bäst tillgänglighet?
☐ Behövs särskilda verktyg eller är befintliga tillräckliga?
☐ Hur säkerställer vi att nya dokument också blir sökbara?

3. Implementation

☐ Vem äger och underhåller regelverksdokument idag?
☐ Har vi Adobe Acrobat Pro eller behövs gratis alternativ?
☐ Hur ofta uppdateras regelverk och vem ansvarar?
☐ Behövs IT-support för att sätta upp central server?

4. Prioritering

☐ Är 500 tim/år en realistisk besparing?
☐ Skulle detta vara högre prioritet än andra quick wins?
☐ Finns det redan pågående initiativ som överlappar?
☐ Kan detta göras internt eller behövs konsulter?

5. Öppna frågor

Vilka andra dokumenttyper (utöver regelverk) har samma problem? _______________

Hur hanteras uppdateringar av regelverk idag? _______________

Andra kommentarer: _______________________________________________

MÖJLIGHET #4: Takstols-kalkylator för snabb dimensionering

Kategori: Quick Win (0-30 dagar)
Implementeringstid: 20 timmar
Årlig besparing: 100 timmar
ROI: 5,0x

Problembeskrivning

Dimensionering av standardiserade takstolar är en återkommande uppgift som tar 2-4 timmar per projekt trots att det ofta handlar om liknande konfigurationer. En färdig beräkningstemplate skulle kunna dramatiskt förkorta denna tid.

Citat från intervjuer:

"Takstolsberäkningar tar ofta 2-4 timmar beroende på komplexiteten. Men de flesta är ganska lika varandra." - Nada Ahmed, Konstruktör

"Det skulle verkligen spara tid att ha en färdig mall med dimensioneringsberäkningar. Kanske 25 gånger per år skulle det användas." - Nada Ahmed

Nuläge

Så fungerar det idag:

• Varje takstolsberäkning görs från början
• Manuell inmatning av belastningsdata
• Beräkning av snö-, vind- och egenlast
• Dimensionering av strävor, överstycken, ramverk
• Kontroll mot EKS och trähandbok
• Dokumentation av resultat

Tidsåtgång:

• 2-4 timmar per takstolsprojekt
• Cirka 25 projekt per år
• Total: 50-100 timmar årligen

Föreslagen lösning

Excel-baserad kalkylator med:

1. Input-sektion:
   • Takgeometri (spännvidd, lutning, höjd)
   • Byggnadsdata (läge, snölastklass, vindzon)
   • Materialval (träkvalitet, dimension)
2. Beräkningsmotor:
   • Automatisk belastningsberäkning enligt Eurokod
   • Dimensionering av takstolskomponenter
   • Kontroll av böjning, skjuvning, vippning
   • Förankringsberäkningar
3. Output:
   • Dimensioneringsresultat med utnyttjandegrad
   • Ritningsunderlag med mått
   • Beräkningsspecifikation för dokumentation
   • Varningar om över/underdimensionering

Implementation:

• Bygga Excel-template med formler
• Verifiera mot 5 tidigare projekt
• Dokumentera användarinstruktioner
• Pilottesta med Nada och eventuellt andra konstruktörer
• Justera baserat på feedback
• Publicera för allmänt bruk

Förväntade fördelar

Tidsbesparingar:

• Reducera beräkningstid från 2-4 tim till 30-60 min
• Spara 1,5-3 tim per projekt
• Vid 25 projekt/år: 37-75 tim
• Konservativ uppskattning: 50 tim/år Årlig besparing: 100 timmar

Kvalitetsförbättringar:

• Standardiserad beräkningsmetodik
• Färre manuella fel
• Automatisk kontroll mot relevanta normer
• Konsistent dokumentation

Övriga fördelar:

• Snabbare offertsvar
• Lättare för nya konstruktörer att komma in
• Mer tid för kvalificerat konstruktionsarbete
• Grund för standardbibliotek

Konkret exempel

FÖRE (Manuell beräkning): Scenario: Dimensionera takstol för enplansvilla, 8m spännvidd

1. Samla indata från ritningar och projektdata (15 min)
2. Slå upp snölastklass och vindzon (10 min)
3. Beräkna snölast enligt Eurokod (20 min)
4. Beräkna vindlast (15 min)
5. Beräkna egenlast (10 min)
6. Dimensionera överstycke (30 min)
7. Dimensionera strävor (25 min)
8. Kontrollera förankring (15 min)
9. Dokumentera beräkningar (20 min)
10. Skapa ritningsunderlag (20 min) Total tid: 180 minuter (3 timmar)

EFTER (Med kalkylator): Scenario: Dimensionera takstol för enplansvilla, 8m spännvidd

1. Öppna takstols-kalkylator
2. Mata in projektdata (adress, byggnadstyp) (5 min)
3. Mata in takgeometri (spännvidd, lutning, höjd) (5 min)
4. Välja materialval från dropdown (2 min)
5. Klicka "Beräkna" - automatisk dimensionering (0 min)
6. Granska resultat och utnyttjandegrad (10 min)
7. Justera om behövs och beräkna om (5 min)
8. Exportera beräkningsspecifikation (2 min)
9. Exportera ritningsunderlag (2 min)
10. Slutgranskning (5 min) Total tid: 36 minuter

Besparing per projekt: 144 minuter (2,4 timmar)

Validering behövs för

1. Problemidentifiering

☐ Är 25 takstolsprojekt per år en rimlig uppskattning?
☐ Gör andra än Nada dessa beräkningar regelbundet?
☐ Vilka andra standardiserade konstruktioner har samma potential?
☐ Finns det redan någon form av mall eller standardlösning?

2. Lösningsdesign

☐ Vilka takstolstyper ska kalkylatorn hantera (fackverkstakstol, enkla sadeltak, etc)?
☐ Vilka belastningsfall är mest frekventa?
☐ Vilken detaljeringsnivå behövs i output?
☐ Ska kalkylatorn hantera endast standard-dimensioner eller fria mått?

3. Implementation

☐ Vem har kompetens att bygga och verifiera kalkylatorn?
☐ Hur verifierar vi att beräkningar är korrekta?
☐ Behövs extern expertgranskning av beräkningsmetodik?
☐ Hur dokumenteras och versionshanteras kalkylatorn?

4. Prioritering

☐ Är 5,0x ROI tillräckligt för att prioritera detta nu?
☐ Finns det andra konstruktionstyper med högre volym?
☐ Skulle detta vara mer värdefullt som del av större beräkningssystem?
☐ Kan detta generaliseras till andra beräkningstyper?

5. Öppna frågor

Vilka andra repetitiva konstruktionsberäkningar kunde dra nytta av samma approach? _______________

Hur säkerställer vi att kalkylatorn hålls uppdaterad vid regelverksändringar? _______________

Andra kommentarer: _______________________________________________

MÖJLIGHET #5: Standardiserade månadsrapport-mallar med dataanslutningar

Kategori: Quick Win (0-30 dagar)
Implementeringstid: 30 timmar
Årlig besparing: 84 timmar
ROI: 2,8x

Problembeskrivning

Månatlig ekonomisk rapportering och sammanställning tar onödig tid på grund av manuell datainsamling och Excel-formatering. Mycket av datan finns redan i Rexxor men måste kopieras och formateras manuellt varje månad.

Citat från intervjuer:

"Det tar ju tid varje månad att sammanställa rapporter till ledningen. En del är bara 10 minuter, men det blir ändå en vecka om året." - Mats Aaman, Ekonomichef

Nuläge

Så fungerar det idag:

• Manuell export av data från Rexxor
• Kopiering till Excel-rapportmallar
• Manuell formatering och layout
• Beräkning av nyckeltal
• Sammanställning för styrelsemöten
• Distribuering via mejl

Tidsåtgång:

• Månatlig projektrapport: 30-45 min
• Månatlig ekonomisk sammanfattning: 45-60 min
• Styrelseunderlag (kvartalsvis): 90-120 min
• Total per månad: 75-105 min
• Årlig tid: cirka 900-1,260 min = 15-21 timmar för Mats
• Ytterligare tid för ledning att granska och tolka: 5-10 tim/år

Föreslagen lösning

Fas 1: Automatiserade Excel-mallar

• Skapa mallar med dataanslutning till Rexxor
• Automatisk refresh av data vid öppning
• Förifyllda formler för nyckeltal
• Standardiserade diagram och tabeller

Fas 2: Dashboard (framtida)

• Webbaserat dashboard med realtidsdata
• Interaktiva visualiseringar
• Drill-down kapacitet
• Delning med ledning

Implementation Quick Win:

1. Identifiera vilka rapporter som produceras månadsvis/kvartalsvis
2. Kartlägga vilken data som behövs från Rexxor
3. Skapa Excel-mallar med Power Query eller ODBC-anslutningar
4. Testa med 2-3 månaders historisk data
5. Verifiera korrekthet mot manuella rapporter
6. Dokumentera process för refresh och distribution
7. Rulla ut och träna användare

Förväntade fördelar

Tidsbesparingar:

• Reducera månatlig rapporttid från 75-105 min till 20-30 min
• Spara 45-75 min per månad = 9-15 tim/år för Mats
• Reducera ledningens analystid med 30% = 2-3 tim/år
• Eliminera ad-hoc datauttag: 10-15 tim/år
• Total årlig besparing: cirka 84 timmar

Kvalitetsförbättringar:

• Färre fel i manuell datainmatning
• Konsistenta definitioner av nyckeltal
• Aktuell data (inte gammal export)
• Lättare att jämföra över tid

Övriga fördelar:

• Ledningen får data snabbare
• Bättre beslutsunderlag
• Möjlighet till månatlig istället för kvartalsvis rapportering
• Mats kan fokusera på analys istället för datasamling

Konkret exempel

FÖRE (Manuell process - månatlig projektrapport):

1. Logga in Rexxor och navigera till rapporter (2 min)
2. Välja rätt filter och datumperiod (3 min)
3. Exportera data till Excel (2 min)
4. Öppna rapportmall (1 min)
5. Kopiera data från export till mall (10 min)
6. Fixa formatering som gått sönder (8 min)
7. Uppdatera formler för nya rader (5 min)
8. Skapa diagram manuellt (10 min)
9. Skriv sammanfattande kommentarer (10 min)
10. Formatera och gör redo för distribution (5 min)
11. Spara och mejla till ledning (2 min) Total tid: 58 minuter

EFTER (Automatiserad mall):

1. Öppna förbered rapport-mall från delad mapp (1 min)
2. Klicka "Refresh Data" - automatisk hämtning från Rexxor (1 min)
3. Verifiera att data ser rätt ut (3 min)
4. Diagram uppdateras automatiskt (0 min)
5. Justera sammanfattande kommentarer om behövs (8 min)
6. Spara och mejla till ledning (2 min) Total tid: 15 minuter

Besparing per månad: 43 minuter
Årlig besparing: 8,6 timmar (endast för denna ena rapport)

Validering behövs för

1. Problemidentifiering

☐ Vilka rapporter produceras regelbundet (månatligt/kvartalsvis)?
☐ Stämmer tidsestimat (75-105 min/månad totalt)?
☐ Gör andra än Mats denna typ av rapportering?
☐ Vilka rapporter är mest tidskrävande?

2. Lösningsdesign

☐ Kan Rexxor exportera data via API/ODBC eller endast manuell export?
☐ Vilka nyckeltal behöver beräknas automatiskt?
☐ Vilka visualiseringar är mest värdefulla för ledningen?
☐ Hur ofta behöver data uppdateras (realtid, dagligen, månatligt)?

3. Implementation

☐ Har vi Excel Power Query kompetens internt?
☐ Behövs IT-support för att sätta upp dataanslutningar?
☐ Vilka säkerhetskrav finns för rapportdata?
☐ Hur versionshanteras och backupas rapportmallar?

4. Prioritering

☐ Är 2,8x ROI tillräckligt när andra quick wins har högre ROI?
☐ Skulle detta kunna kombineras med andra automationer?
☐ Är ledningens behov av rapporter tillfredsställt med nuvarande format?
☐ Finns det andra ekonomiprocesser med högre automationspotential?

5. Öppna frågor

Vilka andra återkommande Excel-arbeten kunde automatiseras på samma sätt? _______________

Skulle ett dashboard långsiktigt vara bättre än Excel-rapporter? _______________

Andra kommentarer: _______________________________________________

90-DAGARS INITIATIV

De följande 10 möjligheterna kräver 1-3 månaders implementation men har betydande påverkan.

MÖJLIGHET #6: Revit Quality Control System - Automatisk modellgranskning

Kategori: 90-dagars initiativ
Implementeringstid: 120 timmar
Årlig besparing: 1,200 timmar
ROI: 10,0x

Problembeskrivning

Granskning av Revit-modeller för kvalitet, konsistens och korrekthet är extremt tidskrävande men nödvändigt. Många kontroller är systematiska och repetitiva - perfekta kandidater för automation.

Citat från intervjuer:

"Granskning är superviktigt men tar mycket tid. Att räkna dörrar mot förteckningar, kontrollera att PM-bladen stämmer, verifiera att revisioner är rätt - det är tidskrävande." - Zhihao Han, Arkitekt

"AI skulle kunna vara bra på att jämföra dokument, räkna element och flagga avvikelser som jag sedan granskar." - Helena Hammar, VD/Arkitekt

"Det tar lätt 8 timmar att granska en större handling innan inlämning. Det är mycket som är repetitivt." - Axel Althin, Konstruktör

Nuläge

Så fungerar det idag:

• Manuell granskning av varje modell
• Kontroll av elementantal (dörrar, fönster, rum)
• Verifiering mot PM-blad och ritningar
• Kontroll av materialspecifikationer
• Verifiering av revideringsmål
• Kontroll av annoteringar och dimensioner
• Kvalitetskontroll mot BIM-krav

Tidsåtgång:

• 4-8 timmar per handlingsgranskning
• 3-5 granskningar per större projekt
• Cirka 50-80 granskningar per år totalt
• Total: 600-1,000 timmar årligen
• Involverar: August, Helena, Zhihao, Sara H, Axel, Stina

Föreslagen lösning

Revit plugin/add-in med automatiska kontroller:

1. Element-counting & verification:
   • Automatisk räkning av alla element (dörrar, fönster, rum)
   • Jämförelse mot förteckningar/schedules
   • Flaggning av avvikelser
2. Data konsistenskontroller:
   • Verifiera att PM-blad matchar modelldata
   • Kontrollera att alla rum har typ och nummer
   • Säkerställ att material har rätt properties
   • Flagga tomma eller felaktiga parametrar
3. Revisions- och versionskontroller:
   • Kontrollera att revideringsmål är satta
   • Verifiera att alla ritningar har rätt revision
   • Flagga om element ändrats utan revideringsmål
4. BIM-kravskontroller:
   • Automatisk validering mot BIM-kravspecifikation
   • Kontroll av namngivning (rum, ritningar, vyer)
   • Verifiering av modellstruktur
5. Rapportgenerering:
   • Detaljerad rapport av alla upptäckta problem
   • Prioritering av kritiska vs. mindre viktiga fel
   • Exportera till Excel för uppföljning

Implementation:

• Vecka 1-4: Kravspecifikation och design
• Vecka 5-8: Utveckling av plugin (Dynamo eller C# .NET)
• Vecka 9-10: Testning med 5 verkliga projekt
• Vecka 11: Justering baserat på feedback
• Vecka 12: Dokumentation och utbildning
• Vecka 13: Rullout till alla

Förväntade fördelar

Tidsbesparingar:

• Reducera manuell granskn​​​​​​​​​​​​​​​ing från 4-8 tim till 1-2 tim
• Spara 3-6 tim per granskning
• Vid 70 granskningar/år: 210-420 tim
• Snabbare feedback-loop = färre fel i senare skeden: +100 tim/år
• Färre fel som måste korrigeras: +200 tim/år
• Total årlig besparing: cirka 1,200 timmar

Kvalitetsförbättringar:

• Färre fel i inlämnade handlingar
• Konsistent kvalitetsnivå
• Mer omfattande granskning än manuellt möjligt
• Tidigare upptäckt av problem

Övriga fördelar:

• BIM-koordinatorer kan fokusera på komplexa problem
• Standardiserad granskningsprocess
• Dokumenterad kvalitetssäkring
• Lättare att träna nya medarbetare

Konkret exempel

FÖRE (Manuell granskning):
Scenario: Granska Revit-modell för flerbostadshus innan bygghandlingsinlämning

1. Öppna modell och påbörja systematisk granskning (5 min)
2. Räkna dörrar i modell manuellt eller via schedule (20 min)
3. Jämföra dörrantal mot förteckning (15 min)
4. Upprepa för fönster (20 min)
5. Kontrollera alla rumsdata (område, typ, nummer) (45 min)
6. Verifiera PM-blad mot modelldata (30 min)
7. Kontrollera revideringsmål på alla ritningar (40 min)
8. Granska väggar och material (30 min)
9. Kontrollera dimensioner och annoteringar (45 min)
10. Verifiera mot BIM-krav (30 min)
11. Dokumentera alla fel i Excel (20 min)
12. Kommunicera till team och prioritera korrigeringar (20 min) Total tid: 320 minuter (5,3 timmar)

EFTER (Automatisk quality control):
Scenario: Granska Revit-modell för flerbostadshus innan bygghandlingsinlämning

1. Öppna modell i Revit (1 min)
2. Starta Quality Control plugin (1 min)
3. Välj kontrollprofil "Bygghandling flerbostadshus" (1 min)
4. Klicka "Kör kontroller" - automatisk granskning (3 min)
5. Granska genererad rapport (15 min)
6. Fokuserad manuell granskning av flaggade problem (30 min)
7. Manuell granskning av komplexa geometrier (20 min)
8. Slutgranskning av kritiska områden (15 min)
9. Exportera rapport och kommunicera till team (5 min) Total tid: 91 minuter (1,5 timmar)

Besparing per granskning: 229 minuter (3,8 timmar)

Validering behövs för

1. Problemidentifiering

☐ Hur många granskningar görs per år totalt?
☐ Vilka är de mest tidskrävande momenten?
☐ Vilka typer av fel upptäcks oftast?
☐ Hur mycket tid går åt till att fixa fel som upptäcks sent?

2. Lösningsdesign

☐ Vilka kontroller är mest kritiska att automatisera först?
☐ Ska plugin fungera för alla projekttyper eller börja med vissa?
☐ Vilken rapportformat är mest användbart?
☐ Hur ska resultaten integreras i befintlig QA-process?

3. Implementation

☐ Har vi Dynamo-kompetens internt eller behövs konsult?
☐ Alternativt, ska vi använda befintliga Revit plugins (t.ex. BIMcollab, Solibri)?
☐ Hur ser licensmodell ut om vi köper färdig lösning?
☐ Vem äger och underhåller plugin långsiktigt?

4. Prioritering

☐ Är 10,0x ROI övertygande nog för 120 timmars investering?
☐ Skulle denna investering ge mer värde än flera quick wins?
☐ Finns budget och ressurser för utveckling/köp?
☐ Kan detta kombineras med andra Revit-automationer?

5. Öppna frågor

Ska vi bygga eget eller köpa befintlig lösning (Solibri, BIMcollab)? _______________

Vilka andra kvalitetskontroller behövs utöver Revit (dokument, beräkningar)? _______________

Andra kommentarer: _______________________________________________

MÖJLIGHET #7: AI-driven kunskapsdatabas med semantisk sökning

Kategori: 90-dagars initiativ
Implementeringstid: 100 timmar
Årlig besparing: 800 timmar
ROI: 8,0x

Problembeskrivning

Att hitta tidigare projektlösningar, tekniska beslut och dokumentation är extremt tidskrävande. Information finns spridd över projektmappar, medarbetares minnen och olika system. Detta leder till att "hjulet uppfinns på nytt" gång på gång.

Citat från intervjuer:

"Det är svårt att hitta i tidigare projekt. Man måste nästan fråga Mårten för att få veta var saker finns. Jag vill kunna 'chatta' med projektdatabasen." - Adrian Blum Fagerström

"Vi har massor av projekt i arkivet men ingen bra sökfunktion. Man måste veta exakt vad man letar efter." - Mårten Belin, VD

"Som ny är det jättsvårt att hitta dokumentation om tidigare projekt. Det skulle vara guld värt med bättre sökbarhet." - Zhihao Han

"Jag önskar att jag kunde söka i all tidigare projektdokumentation på ett smart sätt. Nu är det beroende av vem man känner." - Daniel Johansson

Nuläge

Så fungerar det idag:

• Manuell navigering i Windows mappstruktur
• Filnamnsbaserad sökning (måste veta exakt namn)
• Fråga senior kollegor (särskilt Mårten) om var saker finns
• Inget sätt att söka på innehåll eller koncept
• Ingen tagging eller metadata
• Nya medarbetare kan inte hitta information

Tidsåtgång:

• 20-40 min per gång man behöver hitta tidigare lösning
• Uppskattat 3-5 gånger per vecka per arkitekt/konstruktör
• Total: 60-200 min/vecka per person
• 10 personer påverkade × 120 min/vecka = 1,200 min/vecka
• Årlig tid: cirka 1,040 timmar

Föreslagen lösning

AI-driven kunskapsdatabas - Fas 1 (90 dagar):

1. Indexering och OCR:
   • Indexera alla projektmappar på server
   • OCR-behandla alla PDF-dokument
   • Extrahera text från Word, Excel, PowerPoint
   • Läsa metadata från CAD/BIM-filer
2. AI-driven semantisk sökning:
   • Natural language queries: "visa mig balkongtröskel-lösningar"
   • Konceptuell sökning: hittar liknande lösningar även med andra ord
   • Filtrering: projekttyp, år, ort, byggnadssystem
   • Relevansrankning: visar mest relevanta först
3. Webbgränssnitt:
   • Enkel sökruta (som Google)
   • Förhandsvisning av resultat
   • Länkning till originaldokument
   • "Liknande projekt"-funktionalitet
4. Metadata och tagging:
   • Automatisk kategorisering av projekt
   • Extraktion av nyckelord och koncept
   • Identifiering av byggnadssystem, material, lösningar

Fas 2 (framtida):

• "Chatta med projekt": Ställ följdfrågundefinedor och få kontextuella svar
• Sammanfattningar: AI genererar projektsammanfattningar
• Recommendation engine: "Baserat på ditt projekt, kolla dessa lösningar"

Implementation:

• Vecka 1-2: Kartläggning av projektmappar och datastruktur
• Vecka 3-6: Indexering och OCR av befintlig data
• Vecka 7-9: Sätta upp sökmotorn (t.ex. Azure Cognitive Search eller Elastic)
• Vecka 10-11: Bygga webbgränssnitt
• Vecka 12: Testning och optimering
• Vecka 13: Utbildning och rullout

Förväntade fördelar

Tidsbesparingar:

• Reducera söktid från 20-40 min till 2-5 min
• Spara 15-35 min per sökning
• Vid 4 sökningar/vecka per person × 10 personer: 600-1,400 min/vecka
• Mindre beroende av senior-kollegers tid: +100 tim/år Total årlig besparing: cirka 800 timmar

Kvalitetsförbättringar:

• Återanvändning av beprövade lösningar
• Färre missade designmöjligheter
• Konsistens över projekt
• Bättre kunskapsöverföring

Övriga fördelar:

• Nya medarbetare kommer snabbare upp i produktivitet
• Mindre beroende av enskilda personers kunskap
• Bättre utnyttjande av historisk erfarenhet
• Grund för framtida AI-assistenter

Konkret exempel

FÖRE (Traditionell mappletning): Scenario: Sara behöver hitta lösning för balkongtröskel i befintligt flerbostadshus

1. Fundera över vilket projekt som kan ha liknande lösning (5 min)
2. Navigera till projektmapp och leta igenom undermappar (10 min)
3. Öppna 3-4 PDF:er för att se om rätt information finns (15 min)
4. Inte rätt - prova annat projekt (15 min)
5. Fortfarande inte rätt - gå och fråga Mårten (10 min inkl. avbrott)
6. Mårten berättar om projekt från 2019 (5 min)
7. Navigera till rätt projekt och mapp (5 min)
8. Hitta rätt ritning och detalj (5 min) Total tid: 70 minuter (varav 10 min avbryter Mårten)

EFTER (AI-driven kunskapsdatabas): Scenario: Sara behöver hitta lösning för balkongtröskel i befintligt flerbostadshus

1. Öppna kunskapsdatabas-webbgränssnitt
2. Skriv query: "balkongtröskel befintligt flerbostadshus" (1 min)
3. Få 8 relevanta resultat från olika projekt (0 min)
4. Förhandsgranska de 3 mest relevanta (5 min)
5. Klicka igenom till detalj i projekt X från 2019 (1 min)
6. Ladda ner/öppna relevant ritning (2 min) Total tid: 9 minuter

Besparing per sökning: 61 minuter

Validering behövs för

1. Problemidentifiering

☐ Hur ofta letar folk efter tidigare projektinformation?
☐ Vilka typer av information söks mest (tekniska detaljer, ritningar, beslut)?
☐ Hur mycket tid spenderar senior-medarbetare på att svara på "var finns X"?
☐ Vad är kostnaden av att INTE hitta rätt information (omarbeten, sämre lösningar)?

2. Lösningsdesign

☐ Vilka källor ska indexeras (projektmappar, mejl, BIM-modeller, intranät)?
☐ Vilka filtyper är viktigast (PDF, DWG, Word, Excel, Revit)?
☐ Hur känslig är projektinformation - vilka säkerhetskrav finns?
☐ Ska systemet vara tillgängligt mobilt eller endast på kontoret?

3. Implementation

☐ Ska vi bygga eget eller använda färdig plattform (SharePoint, Confluence + AI)?
☐ Har vi IT-kompetens för att sätta upp sökmotorer och AI?
☐ Vad är kostnaden för cloud-hosting av detta system?
☐ Hur hanteras GDPR och kunddata i indexering?

4. Prioritering

☐ Är 8,0x ROI övertygande för 100 timmars investering?
☐ Skulle detta ha högre impact än andra 90-dagars initiativ?
☐ Kan vi börja med en pilot på begränsad datamängd?
☐ Finns budget för cloud-tjänster (Azure Cognitive Search ca 10-20k SEK/månad)?

5. Öppna frågor

Vilken information är mest kritisk att göra sökbar först? _______________

Hur underhålls systemet när nya projekt tillkommer? _______________

Andra kommentarer: _______________________________________________

MÖJLIGHET #8: Automatisk handlingsförteckning från BIM-modell

Kategori: 90-dagars initiativ
Implementeringstid: 80 timmar
Årlig besparing: 520 timmar
ROI: 6,5x

Problembeskrivning

Att skapa handlingsförteckningar manuellt från Revit-modeller är tidskrävande och felbenäget. Information finns redan i modellen men måste extraheras, formateras och sammanställas manuellt.

Citat från intervjuer:

"Handlingsförteckningar tar jättelång tid och det känns dumt när all information redan finns i modellen." - Mårten Belin, VD

"Det skulle vara bra om handlingsförteckningar kunde genereras automatiskt från modellen istället för att göra manuellt." - Mårten Belin

Nuläge

Så fungerar det idag:

• Manuell genomgång av alla ritningar i Revit
• Anteckna ritningsnummer, namn, skala, revisionsstatus
• Kopiera information till Word eller Excel
• Formatera enligt standard
• Dubbelkolla att alla ritningar finns med
• Uppdatera vid varje revision

Tidsåtgång:

• 2-4 timmar per handlingsförteckning
• 2-3 förteckningar per projekt (olika skeden)
• Cirka 40 projekt per år med handlingar
• Total: 320-480 timmar årligen

Föreslagen lösning

Dynamo-script eller Revit add-in:

1. Data-extraktion från modell:
   • Lista alla sheets/ritningar automatiskt
   • Extrahera ritningsnummer, namn, skala
   • Läs revisionsinformation
   • Identifiera handlingstyp (A=arkitektur, K=konstruktion, etc.)
   • Extrahera datum och ansvarig
2. Intelligent formatering:
   • Gruppera ritningar enligt standard (per hantverk eller byggdel)
   • Sortera i logisk ordning
   • Tillämpa standardformatering
   • Inkludera/exkludera baserat på status (ej utlagda sheets)
3. Export till Word/Excel:
   • Generera färdig tabell enligt HÅR!-standard
   • Inkludera firmainformation och projektdata
   • Skapa både Excel och Word-versioner
   • Möjlighet att anpassa mall
4. Uppdatering och versionskontroll:
   • Markera förändrade ritningar sedan senaste version
   • Generera delta-rapport (vad har ändrats)
   • Automatisk versionshantering

Implementation:

• Vecka 1-2: Analys av nuvarande handlingsförteckningar och standarder
• Vecka 3-5: Utveckling av Dynamo-script för data-extraktion
• Vecka 6-7: Utveckling av formateringslogik
• Vecka 8-9: Utveckling av export-funktionalitet till Word/Excel
• Vecka 10: Testning med 3-5 verkliga projekt
• Vecka 11: Justering och finslipning
• Vecka 12: Dokumentation och utbildning

Förväntade fördelar

Tidsbesparingar:

• Reducera tid från 2-4 tim till 15-30 min
• Spara 1,5-3,5 tim per handlingsförteckning
• Vid 3 förteckningar per projekt × 40 projekt: 180-420 tim Total årlig besparing: cirka 520 timmar

Kvalitetsförbättringar:

• Färre fel och glömda ritningar
• Konsistent formatering
• Alltid aktuell information från modell
• Automatisk versionskontroll

Övriga fördelar:

• Snabbare handläggning av bygglov
• Lättare att uppdatera vid ändringar
• Standardiserad process
• Mindre frustration för arkitekter

Konkret exempel

FÖRE (Manuell handlingsförteckning):
Scenario: Skapa handlingsförteckning för bygglov - flerbostadshus med 35 ritningar

1. Öppna Revit-modell och navigera till Sheet List (2 min)
2. Öppna Word-mall för handlingsförteckning (2 min)
3. Gå igenom varje sheet och anteckna data manuellt:
   • Ritningsnummer: A101
   • Ritningsnamn: Planritning plan 1
   • Skala: 1:100
   • Upprepa för 35 ritningar (90 min)
4. Dubbelkolla att alla ritningar är med (10 min)
5. Sortera ritningar i rätt ordning (15 min)
6. Gruppera per kategori (situationsplan, planritningar, fasader, sektioner) (10 min)
7. Formatera tabell enligt standard (15 min)
8. Lägga till rubrik och projektinformation (5 min)
9. Slutgranskning och korrektur (10 min)
10. Spara och distribuera (5 min) Total tid: 164 minuter (2,7 timmar)

EFTER (Automatisk generering):
Scenario: Skapa handlingsförteckning för bygglov - flerbostadshus med 35 ritningar

1. Öppna Revit-modell (1 min)
2. Starta handlingsförtecknings-verktyg från toolbar (1 min)
3. Välj mall "Bygglov" (1 min)
4. Välj vilka sheets som ska inkluderas (alla utom ej publicerade) (2 min)
5. Klicka "Generera" - automatisk skapelse (1 min)
6. Förhandsgranska genererad förteckning i verktyget (3 min)
7. Exportera till Word (1 min)
8. Öppna och gör slutgranskning (8 min)
9. Spara och distribuera (2 min) Total tid: 20 minuter

Besparing per handlingsförteckning: 144 minuter (2,4 timmar)

Validering behövs för

1. Problemidentifiering

☐ Hur många handlingsförteckningar görs per år totalt?
☐ Vilka är mest tidskrävande steg i nuvarande process?
☐ Hur ofta behöver förteckningar uppdateras under projekt?
☐ Vilka andra dokument har liknande problem (sammanställningar, checklistor)?

2. Lösningsdesign

☐ Vilken standardmall ska verktyget följa?
☐ Ska ritningar grupperas på något speciellt sätt?
☐ Vilken information utöver grundläggande behövs (datum, ansvarig, status)?
☐ Ska verktyget även hantera konsultritningar eller endast egna?

3. Implementation

☐ Ska vi använda Dynamo eller bygga riktig Revit add-in (C#)?
☐ Har vi Dynamo-kompetens internt eller behövs konsult?
☐ Hur integreras detta med befintliga Revit-mallar och standarder?
☐ Vem äger och underhåller scriptet långsiktigt?

4. Prioritering

☐ Är 6,5x ROI tillräckligt för 80 timmars investering?
☐ Skulle detta passa bättre som del av större Revit-automation?
☐ Finns det andra Dynamo-scripts som borde prioriteras först?
☐ Kan detta säljas som tilläggstjänst till kunder (snabbare leverans)?

5. Öppna frågor

Vilka andra dokument kunde genereras automatiskt från Revit? _______________

Ska verktyget även hantera handlingsförteckningar för samordning med konsulter? _______________

Andra kommentarer: _______________________________________________

MÖJLIGHET #9: Anbuds- och genomförandebeskrivnings-assistent med AI

Kategori: 90-dagars initiativ
Implementeringstid: 90 timmar
Årlig besparing: 450 timmar
ROI: 5,0x

Problembeskrivning

Att skriva genomförandebeskrivningar för upphandlingar är mycket tidskrävande och kritiskt för att vinna projekt. Det finns mallar men mycket måste anpassas och skrivas från scratch för varje anbud.

Citat från intervjuer:

"Jag är jättesuggen på att prova något för att skriva genomförandebeskrivningar. Det tar så lång tid och mycket är likadant varje gång." - Helena Hammar, VD

"Genomförandebeskrivningar ska vara max 4-5 sidor men det tar lång tid att få till dem bra. AI skulle kunna hjälpa." - Helena Hammar

Nuläge

Så fungerar det idag:

• Kopiera från tidigare vinnande anbud
• Manuell anpassning till nytt projekt
• Skriva specifika delar från scratch
• Säkerställa att alla kriterier täcks
• Hålla sig inom sidlimit (4-5 sidor)
• Granskning och finslipning av språk

Tidsåtgång:

• 6-10 timmar per genomförandebeskrivning
• 4-6 timmar för anbudskalkylering och övrig anbudsdokumentation
• Total per anbud: 10-16 timmar
• Cirka 30-40 anbud per år (många små, några stora)
• Total: 300-640 timmar årligen (främst Helena, även Sara H och Mårten)

Föreslagen lösning

AI-assistent för anbudsdokumentation:

1. Databas av vinnande anbud:
   • Digitalisera och indexera tidigare vinnande beskrivningar
   • Tagga med projekttyp, kund, fokusområden
   • Identifiera framgångsfaktorer
2. AI-driven textgenerering:
   • Input: Projektspecifikation, kundens kravspecifikation
   • AI genererar utkast baserat på liknande tidigare anbud
   • Automatiskt täckning av alla kriterier
   • Håller sig inom sidlimit
   • Anpassar ton och stil
3. Strukturerade mallar:
   • Sektionsmallar för olika typer av upphandlingar
   • Automatisk ifyllning av standardinformation
   • Suggestions för specifika tilläggsmoment
4. Kollaborativt gränssnitt:
   • Helena/anbudsansvarig granskar och justerar AI-utkast
   • Markera sektioner som behöver omarbetas
   • Iterera tills slutlig version
   • Spara som ny referens för framtida anbud
5. Anbudskalkyl-integration:
   • Koppla till prismodeller för liknande projekt
   • Föreslå pristrategi
   • Risk-bedömning

Implementation:

• Vecka 1-2: Samla och digitalisera tidigare vinnande anbud
• Vecka 3-5: Träna AI-modell (GPT-4 eller liknande) på anbudsdata
• Vecka 6-8: Bygga gränssnitt för att interagera med AI
• Vecka 9-10: Integration med prisdatabas och kalkylverktyg
• Vecka 11: Testanvända för 2-3 verkliga anbud
• Vecka 12-13: Justering och finslipning

Förväntade fördelar

Tidsbesparingar:

• Reducera beskrivningstid från 6-10 tim till 2-4 tim
• Spara 4-6 tim per anbud
• Vid 35 anbud/år: 140-210 tim
• Snabbare anbudskalkyl: +100 tim/år
• Färre omarbetningar: +50 tim/år Total årlig besparing: cirka 450 timmar

Kvalitetsförbättringar:

• Mer konsekventa och professionella beskrivningar
• Alla kriterier säkerställs automatiskt
• Lättare att återanvända vinnande formuleringar
• Bättre anbudskvalitet = högre vinstchans

Övriga fördelar:

• Helena får mer tid för strategiskt arbete
• Fler anbud kan lämnas med samma ressurser
• Lägre stress vid anbudstoppar
• Kunskapsbevarande av vinnande strategier

Konkret exempel

FÖRE (Traditionell process): Scenario: Skriva genomförandebeskrivning för upphandling av ombyggnad av förskola

1. Leta upp liknande tidigare anbud (förskola/skola) (20 min)
2. Öppna Word-mall för genomförandebeskrivning (5 min)
3. Läsa kundens kravspecifikation noggrant (30 min)
4. Kopiera relevanta sektioner från tidigare anbud (30 min)
5. Skriva projektspecifika delar:
   • Vår förståelse av uppdraget (45 min)
   • Arbetssätt och metodik (60 min)
   • Organisation och resurser (45 min)
   • Tidplan och milstolpar (30 min)
   • Kvalitetssäkring (30 min)
6. Anpassa standardtexter till kund och projekt (45 min)
7. Säkerställa att alla kravkriterier täcks (30 min)
8. Korta ner text för att passa inom sidlimit (60 min)
9. Språkgranskning och finslipning (45 min)
10. Låta kollega granska och ge feedback (30 min)
11. Slutjusteringar (20 min) Total tid: 500 minuter (8,3 timmar)

EFTER (Med AI-assistent): Scenario: Skriva genomförandebeskrivning för upphandling av ombyggnad av förskola

1. Öppna AI anbudsassistent-verktyg (2 min)
2. Ladda upp kundens kravspecifikation (PDF) (3 min)
3. Fylla i projektparametrar (typ, storlek, budget, tidplan) (10 min)
4. AI analyserar krav och identifierar relevant tidigare anbud (2 min)
5. AI genererar utkast (5 min)
6. Granska AI-genererat utkast sektion för sektion (45 min)
7. Justera och omformulera där AI inte träffat rätt (60 min)
8. Lägga till projektspecifika detaljer som AI inte kunde veta (30 min)
9. Verifiera att alla kravkriterier täcks (flaggas av AI) (10 min)
10. Språkgranskning och slutjusteringar (20 min)
11. Kollega-granskning (15 min)
12. Slutjusteringar (10 min) Total tid: 212 minuter (3,5 timmar)

Besparing per anbud: 288 minuter (4,8 timmar)

Validering behövs för

1. Problemidentifiering

☐ Hur många anbud läggs per år totalt?
☐ Vilka moment i anbudsprocessen är mest tidskrävande?
☐ Vad är vinstchansen idag (hur många vinner vi)?
☐ Finns korrelation mellan tidspress och vinstchans?

2. Lösningsdesign

☐ Vilken typ av AI-lösning passar bäst (GPT-4 API, custom modell, hybrid)?
☐ Hur känslig är anbudsinformation - kan den användas för AI-träning?
☐ Vilka sektioner är mest standardiserade vs mest projektspecifika?
☐ Hur mycket mänsklig granskning behövs för att säkerställa kvalitet?

3. Implementation

☐ Har vi tillgång till tillräckligt många tidigare anbud för träning?
☐ Kan vi dela anbud med AI-leverantör eller måste det vara on-premise?
☐ Vad är löpande kostnader för AI API-användning?
☐ Vem äger och underhåller systemet?

4. Prioritering

☐ Är 5,0x ROI tillräckligt för 90 timmars investering?
☐ Skulle högre vinstchans genom bättre anbud vara mer värd än tidsbesparing?
☐ Finns budget för AI API-kostnader (uppskattat 5-10k SEK/månad)?
☐ Kan detta projekt få extern finansiering (innovation/digitalisering)?

5. Öppna frågor

Hur mycket kan anbudskvalitet förbättras (och påverka vinstchans) med AI-stöd? _______________

Vilka andra dokument kunde AI hjälpa till med (offerter, projektplaner)? _______________

Andra kommentarer: _______________________________________________

MÖJLIGHET #10: BAS-P och riskbedömnings-generator med AI

Kategori: 90-dagars initiativ
Implementeringstid: 85 timmar
Årlig besparing: 400 timmar
ROI: 4,7x

Problembeskrivning

Att skapa BAS-P (Plan för säkerhet, hälsa och miljö under projektering) och arbetsmiljörapporter är tidskrävande men obligatoriskt. Mycket är standardiserat baserat på projekttyp men måste ändå göras manuellt för varje projekt.

Citat från intervjuer:

"BAS-P och arbetsmiljörapporter tar tid. AI som kommer med förslag på potentiella risker och åtgärder baserat på projekttyp hade varit jättebra." - Daniel Johansson, Konstruktör

"Där hade det varit bra med AI också." - Daniel Johansson (om BAS-P)

Nuläge

Så fungerar det idag:

• Kopia från tidigare BAS-P
• Manuell genomgång av projektritningar
• Identifiera risker baserat på erfarenhet
• Skriva riskbedömningar och åtgärder
• Anpassa till specifikt projekt och byggplats
• Säkerställa efterlevnad av regler

Tidsåtgång:

• 8-12 timmar per BAS-P dokument
• Cirka 30-40 projekt per år kräver BAS-P
• Total: 240-480 timmar årligen (främst Daniel, även Axel och Nada)

Föreslagen lösning

AI-driven BAS-P generator:

1. Projektanalys:
   • Input: Projekttyp, storlek, läge, byggnadssystem
   • Läsa in ritningar och projekbeskrivning
   • Identifiera byggmoment och arbetsmiljörisker
2. Riskdatabas:
   • Katalog över standardrisker per byggtyp
   • Historiska risker från tidigare projekt
   • Länkar till relevanta regler och vägledningar
3. AI-generering:
   • Föreslå relevanta risker baserat på projektanalys
   • Generera riskbedömningar enligt standard
   • Föreslå förebyggande åtgärder
   • Skapa strukturerat BAS-P dokument
4. Anpassning och granskning:
   • Konstruktör granskar AI-genererade förslag
   • Lägger till projektspecifika risker
   • Justerar riskbedömningar
   • Godkänner och publicerar
5. Kontinuerlig inlärning:
   • Systemet lär av nya projekt
   • Identifierar mönster i risker
   • Förbättras över tid

Implementation:

• Vecka 1-3: Samla och strukturera tidigare BAS-P dokument
• Vecka 4-6: Bygga riskdatabas och kategorisering
• Vecka 7-9: Träna AI-modell för riskidentifiering
• Vecka 10-11: Bygga genereringsgränssnitt
• Vecka 12: Testanvända på 3-5 verkliga projekt
• Vecka 13: Justering och dokumentation

Förväntade fördelar

Tidsbesparingar:

• Reducera BAS-P tid från 8-12 tim till 2-4 tim
• Spara 6-8 tim per projekt
• Vid 35 projekt/år: 210-280 tim
• Bättre risktäckning = färre problem senare: +50 tim/år Total årlig besparing: cirka 400 timmar

Kvalitetsförbättringar:

• Mer systematisk riskidentifiering
• Färre missade risker
• Konsistent struktur och kvalitet
• Bättre efterlevnad av regelverk

Övriga fördelar:

• Minskad stress för konstruktörer
• Bättre arbetsmiljö på byggarbetsplatser
• Mindre risk för olyckor och arbetsmiljöproblem
• Enklare för nya konstruktörer

Konkret exempel

FÖRE (Manuell BAS-P):
Scenario: Skapa BAS-P för ombyggnad av flerbostadshus (6 våningar, 40 lägenheter)

1. Leta upp liknande tidigare BAS-P som mall (20 min)
2. Öppna Word och kopiera struktur (10 min)
3. Läsa projektritningar och -beskrivning (60 min)
4. Genomgång av byggmoment (takarbeten, fasad, stomkomplettering, installationer) (45 min)
5. Identifiera risker manuellt baserat på erfarenhet:
   • Fallrisker (30 min)
   • Tunga lyft (20 min)
   • Damm och hälsorisker (20 min)
   • Elrisker (15 min)
   • Brand (15 min)
   • Trafiksäkerhet (10 min)
6. Skriva riskbedömningar enligt mall (90 min)
7. Föreslå förebyggande åtgärder (60 min)
8. Skriva sammanfattning och åtgärdsplan (45 min)
9. Formatera och strukturera dokument (30 min)
10. Granskning och kvalitetssäkring (30 min)
11. Slutjusteringar och godkännande (20 min)
12. Total tid: 505 minuter (8,4 timmar)

EFTER (AI-genererad BAS-P):
Scenario: Skapa BAS-P för ombyggnad av flerbostadshus (6 våningar, 40 lägenheter)

1. Öppna BAS-P generator-verktyg (2 min)
2. Fylla i projektparametrar (typ, storlek, läge, arbetsmiljöklass) (10 min)
3. Ladda upp ritningar och projektbeskrivning (5 min)
4. AI analyserar projekt och identifierar byggmoment (3 min)
5. AI genererar förslag på risker baserat på projekttyp (5 min)
6. Granska AI-genererade risker och riskbedömningar (45 min)
7. Lägga till projektspecifika risker som AI missat (20 min)
8. Justera och komplettera åtgärdsförslag (30 min)
9. AI genererar färdigt BAS-P dokument (3 min)
10. Slutgranskning av dokument (20 min)
11. Godkännande och export (5 min)
12. Total tid: 148 minuter (2,5 timmar)

Besparing per BAS-P: 357 minuter (6,0 timmar)

Validering behövs för

1. Problemidentifiering

☐ Hur många BAS-P görs per år totalt?
☐ Vilka projekttyper kräver mest omfattande BAS-P?
☐ Finns det vanliga risker som ofta missas?
☐ Hur ofta leder otillräcklig BAS-P till problem på byggplats?

2. Lösningsdesign

☐ Vilka riskkategorier ska systemet täcka?
☐ Hur ska AI identifiera risker från ritningar (text/bild-analys)?
☐ Vilken nivå av detalj behövs i riskbedömningar?
☐ Ska systemet även hantera BAS-U (entreprenad-skedet)?

3. Implementation

☐ Har vi tillräckligt många tidigare BAS-P för att träna AI?
☐ Kan vi integrera med befintliga byggnadsinformationsmodeller (BIM)?
☐ Vad är regelkrav för AI-genererade säkerhetsdokument?
☐ Behövs externt certifierad granskning ändå?

4. Prioritering

☐ Är 4,7x ROI tillräckligt för 85 timmars investering?
☐ Skulle bättre BAS-P minska försäkringspremier eller risker?
☐ Kan detta säljas som tilläggstjänst till kunder?
☐ Finns budget för utveckling och AI-kostnader?

5. Öppna frågor

Hur mycket skulle bättre BAS-P förbättra arbetsmiljö och minska olyckor? _______________

Vilka andra säkerhetsdokument kunde genereras på liknande sätt? _______________

Andra kommentarer: _______________________________________________

MÖJLIGHET #11: Automatisk snittplacering för detaljer

Kategori: 90-dagars initiativ
Implementeringstid: 150 timmar
Årlig besparing: 300 timmar
ROI: 2,0x

Problembeskrivning

Detaljframtagning är en av de mest tidskrävande uppgifterna för konstruktörer. Processen kräver manuellt skapande av snitt, placering i ritningar och redigering - en process som måste upprepas "runt hela huset" för att visa detaljer på olika platser. Detta tar mest tid av alla arbetsuppgifter.

Citat från intervjuer:

"Upprättande av detaljer... det tar mest tid av allt arbetet. Man måste skapa snitt, placera dem i ritningen, redigera, och sedan gå runt hela huset för att visa detaljer på olika platser." - Nada Ahmed, Allmänkonstruktör

"Det skulle vara fantastiskt om AI kunde 'gå runt hela huset' och identifiera var snitt behövs automatiskt, och sedan kunde jag bara komplettera manuellt." - Nada Ahmed

Nuläge (Idag)

Scenario: Skapa detaljer för balkongplattor i ett flerbostadshus

1. Öppna 3D-modellen i Libit/ArchiCAD (2 min)
2. Identifiera första detaljpunkt visuellt (5 min)
3. Skapa snitt manuellt (8 min)
4. Placera snitt i ritning (5 min)
5. Redigera snitt för tydlighet (10 min)
6. Navigera till nästa liknande punkt i byggnaden (3 min)
7. Upprepa steg 2-6 för varje balkongplatta (15-20 st)
8. Gå igenom och säkerställ konsis tens (30 min)
9. Justera där geometri skiljer sig åt (20 min)

Total tid för balkongdetaljer i ett projekt: cirka 8-10 timmar

Årlig frekvens: 30-40 projekt med liknande detaljbehov
Total årlig tidåtgång: cirka 300 timmar

Framtida läge (Med automation)

Scenario: Skapa detaljer för balkongplattor i ett flerbostadshus

1. Öppna 3D-modellen i Libit/ArchiCAD (2 min)
2. Starta "Automatic Detail Finder" plugin (1 min)
3. Välj detaljtyp: "Balkongplattor" (30 sek)
4. AI analyserar modellen och identifierar alla balkongplattor (2 min)
5. AI föreslår snittlinjer på alla platser (automatiskt)
6. Granska AI-förslag visuellt (10 min)
7. Godkänn eller justera förslag (5 min)
8. AI skapar och placerar snitt automatiskt (3 min)
9. Manuell slutgranskning och finjustering där nödvändigt (45 min)

Total tid för balkongdetaljer i ett projekt: cirka 1,5-2 timmar

Besparing per projekt: 6-8 timmar
Årlig besparing: 300 timmar

Konkret exempel från verkligheten

Projekt: Flerbostadshus med 18 lägenheter, varje med balkong

Idag:

• Manuellt skapa 18 balkongsnitt
• Manuellt skapa 24 vägg anslutningssnitt
• Manuellt skapa 12 grundanslutningssnitt
• Total tid: 12 timmar över 2 arbetsdagar

Med AI-automation:

• AI identifierar automatiskt alla 54 detalj punkter
• Konstruktör granskar och justerar AI-förslag: 2 timmar
• Total tid: 2 timmar samma dag

Tidsvinst: 10 timmar per projekt = 83% minskning

Validering behövs för

1. Problemidentifiering

☐ Hur många projekt per år innehåller repetitiva detaljer?
☐ Vilka detaljtyper är vanligast (balkonger, grund, vägg, tak)?
☐ Hur lång tid tar detaljframtagning i genomsnitt per projekt?
☐ Finns det standardiserade detaljbibliotek att utgå från (Amahus, Teknikhandboken)?

2. Lösningsdesign

☐ Vilka CAD-system behöver stödjas (Libit, Revit, ArchiCAD)?
☐ Ska lösningen integrera med befintliga detaljbibliotek?
☐ Vilka geometriska regler avgör var snitt behövs?
☐ Hur ska AI hantera icke-standardiserade situationer?

3. Implementation

☐ Behövs egenutveckling eller finns färdiga plugins/verktyg?
☐ Vilken nivå av AI-kunskap krävs för underhåll?
☐ Vem blir systemägare och ansvarig för vidareutveckling?
☐ Hur tränas AI på företagets specifika detaljstandarder?

4. Prioritering

☐ Är 2,0x ROI tillräckligt attraktivt givet 150 timmars investering?
☐ Påverkar detta flaskhalsar i projektleveranser?
☐ Finns det enklare "quick wins" som bör prioriteras först?
☐ Kan detta kombineras med andra CAD-automationer?

5. Öppna frågor

Vilka andra repetitiva CAD-moment skulle kunna automatiseras liknande? _______________

Finns det risk att AI missar kritiska detaljer som måste kvalitetssäkras? _______________

Andra kommentarer: _______________________________________________

MÖJLIGHET #12: Förstärkta tidrapport-påminnelser

Kategori: Quick Win (< 30 dagar)
Implementeringstid: 15 timmar
Årlig besparing: 200 timmar
ROI: 13,3x

Problembeskrivning

Medarbetare rapporterar inte sina tider löpande, vilket påverkar både ekonomisk kontroll och faktureringskvalitet. Trots att ett veckomejl går ut varje måndag till de som inte rapporterat, kvarstår problemet. Detta skapar merarbete för ekonomifunktionen och förseningar i fakturering.

Citat från intervjuer:

"Det främsta jag skulle vilja förbättra är att medarbetare rapporterar sina tider löpande. Det påverkar både Eva's faktureringsarbete och vår ekonomiska kontroll." - Mats Aaman, Ekonomichef

"Vi har ett veckomejl som går ut varje måndag till de som inte har rapporterat, men det fungerar inte tillräckligt bra." - Mats Aaman

Nuläge (Idag)

Scenario: Veckovis tidrapporteringsuppföljning

1. Måndag morgon: Ekonomichef kontrollerar Rexxor (15 min)
2. Identifierar vem som inte rapporterat (10 min)
3. Automatiskt veckomejl skickas till berörda (5 min)
4. Onsdag: Uppföljningskontroll i Rexxor (10 min)
5. Manuella påminnelser via mejl/Teams till sena rapportörer (20 min)
6. Fredag: Slutkontroll och eventuella direktkontakter (15 min)
7. Eva måste fakturera med ofullständig information (30 min merarbete)
8. Ekonomichef måste revidera fakturor retroaktivt (30 min)
9. Total tid per vecka: ca 2,5 timmar
10. Kvalitetsförlust: Felaktig eller sen fakturering

Årlig tidåtgång: 130 timmar (ekonomi) + 70 timmar (faktureringskvalitet) = 200 timmar

Framtid läge (Med förbättring)

Scenario: Veckovis tidrapporteringsuppföljning med AI-driven påminnelse

1. Måndag morgon: Smart system kontrollerar Rexxor automatiskt
2. AI identifierar vem som inte rapporterat och analyserar mönster
3. Personaliserade påminnelser skickas automatiskt:
   • Till "alltid sena": Måndag 08:00 med eskalering
   • Till "ibland sena": Måndag 12:00 med vänlig påminnelse
   • Till "sällan sena": Tisdag 08:00 endast vid behov
4. Onsdag: Automatisk uppföljning med "nudge" till kvarstående
5. Torsdagseskalering: Direkt notifikation till närmaste chef
6. Fredag: Ekonomichef gör endast en snabb slutkontroll (5 min)
7. Eva fakturerar med komplett information (normaltid, ingen merkostnad)
8. Beteendeanalys: System lär sig och förbättrar påminnelsetidpunkter

Total tid per vecka: 15 minuter (ekonomichef) + eliminerad merkostnad

Besparing per vecka: 2,5 timmar
Årlig besparing: 200 timmar
Bonus: Förbättrad faktureringskvalitet och kassaflöde

Konkret exempel från verkligheten

Situation: En projektgrupp med 8 medarbetare ska rapportera tider för föregående vecka

Idag (måndag-fredag):

• 3 personer rapporterar måndag morgon (själva)
• 2 personer rapporterar efter veckomeiljpåminnelse (måndag)
• 2 personer rapporterar efter manuell påminnelse (onsdag)
• 1 person rapporterar först efter direktkontakt (fredag)
• Total tid ekonomifunktion: 2,5 timmar spenderade på uppföljning
• Resultat: Fakturering försenad, ofullständig information

Med AI-system:

• Alla 8 får personaliserade påminnelser baserat på historik
• 6 personer rapporterar innan onsdag (påminnelsesystemet)
• 2 personer får eskalering till chef automatiskt (torsdag)
• Alla har rapporterat senast torsdag kväll
• Total tid ekonomifunktion: 15 minuter slutkontroll (fredag)
• Resultat: Fakturering i tid, komplett information

Effekt: 92% tidsreduktion för uppföljning + förbättrad compliance

Validering behövs för

1. Problemidentifiering

☐ Hur många medarbetare rapporterar för sent, och hur ofta?
☐ Vilka mönster finns (vissa avdelningar, roller, individer bättre/sämre)?
☐ Vad är den faktiska kostnaden av sen rapportering (försenad fakturering, fel)?
☐ Vilken förbättring skulle 90% compliance innebära ekonomiskt?

2. Lösningsdesign

☐ Ska påminnelser vara "push" (notifikationer) eller "pull" (mejl)?
☐ Vilka kanaler föredras (mejl, Teams, Slack, SMS, in-app)?
☐ Hur personaliserade ska påminnelserna vara (ton, tidpunkt)?
☐ Ska systemet inkludera "gamification" (leaderboards, positiv feedback)?

3. Implementation

☐ Finns API-integration tillgänglig med Rexxor?
☐ Vilken plattform för påminnelsesystem (befintlig eller ny)?
☐ Vem konfigurerar och underhåller regler och personalisering?
☐ Hur hanteras GDPR och personuppgifter i beteendeanalys?

4. Prioritering

☐ Är 13,3x ROI tillräckligt attraktivt för 15 timmars investering?
☐ Skulle detta påverka andra processer positivt (projektekonomi, planering)?
☐ Kan detta vara ett "quick win" som skapar momentum för andra AI-initiativ?
☐ Finns budget och resurser för implementation direkt?

5. Öppna frågor

Hur påverkar kulturella faktorer (arbetsvanor, generationsskillnader)? _______________

Skulle detta system kunna användas för andra påminnelser (projekt deadlines, etc.)? _______________

Andra kommentarer: _______________________________________________

MÖJLIGHET #13: Fakturahantering med OCR + AI

Kategori: 30-dagars initiativ
Implementeringstid: 80 timmar
Årlig besparing: 200 timmar
ROI: 2,5x

Problembeskrivning

Fakturainmatning och avstämning är en repetitiv manuell process som kräver att information läses av från PDF-fakturor och matas in i ekonomisystemet. Detta tar tid och är benäget för mänskliga fel, särskilt när volymen är hög.

Citat från intervjuer:

"Fakturahantering är ett av de moment som 'bara tar 10 minuter' men som händer så ofta att det blir betydande över tid." - Mats Aaman, Ekonomichef

"Vi har många leverantörer och fakturor kommer i olika format, vilket gör manuell hantering tidskrävande." - Mats Aaman

Nuläge (Idag)

Scenario: Hantera 20 inkommande leverantörsfakturor per vecka

1. Ta emot faktura via mejl (2 min per faktura)
2. Öppna PDF och läsa information (3 min)
3. Identifiera leverantör, belopp, datum, projekt (2 min)
4. Manuellt mata in i Rexxor eller ekonomisystem (5 min)
5. Kontrollera mot projektbudget eller beställning (3 min)
6. Vid avvikelse: Undersök och kontakta ansvarig (10 min - 30% av fall)
7. Arkivera faktura korrekt (1 min)
8. Genomsnittlig tid per faktura: 8-11 minuter

Veckovis tidåtgång: 20 fakturor × 9,5 min genomsnitt = 190 minuter (3,2 timmar)
Årlig tidåtgång: cirka 200 timmar (3,2 timmar × 50 veckor + extra vid månadsskiften)

Framtida läge (Med OCR + AI)

Scenario: Hantera 20 inkommande leverantörsfakturor per vecka

1. Faktura inkommer via mejl - system tar emot automatiskt
2. OCR läser all information från PDF (10 sekunder per faktura, automatiskt)
3. AI extraherar och strukturerar data:
   • Leverantörsnamn och organisationsnummer
   • Totalt belopp och momsspecifikation
   • Fakturadatum och förfallodatum
   • Eventuell projektreferens
4. AI matchar mot:
   • Leverantörsregister (autovalidering)
   • Projektbudgetar i Rexxor
   • Historiska fakturor (upptäcker dubbletter)
5. Systemet föreslår kontering och projekt automatiskt
6. Ekonomichef granskar endast AI-förslag (2 min per faktura)
7. Vid avvikelse: System flaggar och ekonomichef undersöker (10 min - samma 30%)
8. Godkänn batch med ett klick (30 sekunder för alla)
9. Arkivering sker automatiskt med metadata

Veckovis tidåtgång: 14 fakturor × 2 min (godkänn) + 6 fakturor × 10 min (avvikelser) = 88 minuter (1,5 timmar)
Årlig tidåtgång: cirka 75 timmar

Besparing: 125 timmar per år
Bonus: +Minskad felrisk, +Snabbare hantering, +Bättre spårbarhet

Konkret exempel från verkligheten

Situation: Månadsskifte med 35 fakturor som ska hanteras snabbt

Idag:

• Ekonomichef/assistent går igenom alla manuellt
• Total tid: 5-6 timmar koncentrerat arbete
• Risk för fel ökar med tidspress
• Några fakturor kan missas eller felkonteras

Med OCR + AI:

• System bearbetar alla 35 fakturor över natten
• Morgon: 28 fakturor helt färdigbearbetade (80% confidence)
• Ekonomichef granskar endast 7 flaggade fakturor (15 min)
• Godkänner batch på 28 fakturor (30 sekunder)
• Total aktiv tid: 45 minuter
• Resultat: Alla fakturor korrekta och klara samma dag

Effekt: 87% tidsreduktion + bättre kvalitet

Validering behövs för

1. Problemidentifiering

☐ Hur många fakturor hanteras per månad (genomsnitt och peak)?
☐ Hur lång tid tar fakturahantering idag totalt?
☐ Hur ofta uppstår fel i manuell fakturahantering?
☐ Vad kostar fel (dubbelbetal ningar, sena betalningar, avipengar)?

2. Lösningsdesign

☐ Vilka fakturalayouter och format är vanligast?
☐ Behövs OCR för både svenska och engelska fakturor?
☐ Ska systemet hantera endast leverantörsfakturor eller även kundfakturor?
☐ Hur ska avvikelser eskaleras och till vem?

3. Implementation

☐ Finns befintliga OCR-lösningar som kan integreras (t.ex. Fortnox, Visma)?
☐ Eller behövs egenutveckling/anpassning?
☐ Vilken koppling krävs till Rexxor och ekonomisystem?
☐ Vem blir systemägare och tränar AI på företagets leverantörer?

4. Prioritering

☐ Är 2,5x ROI tillräckligt attraktivt för 80 timmars investering?
☐ Finns det större fakturavolymer som motiverar ännu högre prioritet?
☐ Kan detta frigöra ekonomiteamet för mer strategiskt arbete?
☐ Finns budget för eventuell licensavgift för OCR-tjänst?

5. Öppna frågor

Vilka andra dokument skulle kunna behandlas med liknande OCR-teknik? _______________

Hur hanteras känslig information och GDPR i fakturabearbetning? _______________

Andra kommentarer: _______________________________________________

MÖJLIGHET #14: Genomförandebeskrivningar för upphandling

Kategori: 30-dagars initiativ
Implementeringstid: 100 timmar
Årlig besparing: 200 timmar
ROI: 2,0x

Problembeskrivning

Att skriva genomförandebeskrivningar för ramavtalsupphandlingar är både tidskrävande och "sjukt farligt" eftersom de ofta är avgörande för att vinna uppdrag. Beskrivningarna måste följa strikta krav på längd (4-5 sidor) och innehåll, men varje upphandling har unika krav som måste anpassas.

Citat från intervjuer:

"Genomförandebeskrivningar är jobbiga att skriva. De är sjukt viktiga faktiskt, för de är ofta avgörande för att vinna upphandlingar." - Helena Hammar, VD

"Jag är jättesugen på att pröva något med AI för att generera text baserat på mallar och tidigare beskrivningar." - Helena Hammar

Nuläge (Idag)

Scenario: Skriva genomförandebeskrivning för ramavtal kommunal fastighetsförvaltning

1. Läsa upphandlingsdokument och krav grundligt (60 min)
2. Identifiera viktiga kriterier och poängbedömning (30 min)
3. Hitta tidigare liknande beskrivningar i arkivet (30 min)
4. Läsa igenom 2-3 tidigare beskrivningar för att hitta relevanta delar (45 min)
5. Börja skriva utkast från grunden (120 min)
6. Anpassa till specifika krav för detta upphandling (90 min)
7. Kontrollera mot längdbegränsning och justera (30 min)
8. Intern granskning och feedback (45 min)
9. Revidera baserat på feedback (60 min)
10. Slutgranskning och godkännande (30 min)

Total tid: cirka 9-10 timmar per genomförandebeskrivning

Årlig frekvens: cirka 20-25 upphandlingar per år
Total årlig tidåtgång: cirka 200 timmar

Framtida läge (Med AI-assistent)

Scenario: Skriva genomförandebeskrivning för ramavtal kommunal fastighetsförvaltning

1. Läsa upphandlingsdokument och krav grundligt (60 min - ingen ändring)
2. Identifiera viktiga kriterier och poängbedömning (30 min - ingen ändring)
3. Mata in nyckelinformation i AI-assistent:
   • Upphandlingstyp: "Ramavtal fastighetsförvaltning"
   • Beställare: "Kommun X"
   • Specifika krav: "Hållbarhet, lokal närvaro, BIM-kompetens"
   • Längd: "Max 5 sidor" (10 min)
4. AI genererar förslag baserat på:
   • 15 tidigare vinnande beskrivningar
   • Företagets standardformule ringar
   • Upphandlingens specifika kriterier (2 min, automatiskt)
5. Granska AI-genererat utkast (20 min)
6. Redigera och anpassa till företagets unika styrkor för detta projekt (60 min)
7. Kontrollera mot längdbegränsning (AI gör automatiskt) (5 min)
8. Intern granskning och feedback (30 min - snabbare pga bättre struktur)
9. Revidera baserat på feedback (30 min - mindre ändringar)
10. Slutgranskning och godkännande (15 min)

Total tid: cirka 4-5 timmar per genomförandebeskrivning

Besparing per beskrivning: 5 timmar
Årlig besparing: 100-125 timmar
Bonus: +Högre kvalitet, +Snabbare responstid på upphandlingar

Konkret potentiellt exempel från verkligheten

Upphandling: Ramavtal arkitekttjänster för regional fastighetsförvaltare

Idag:

• VD spenderar 2 arbetsdagar (16 timmar) på att skriva beskrivning
• Använder delar från tidigare upphandlingar men mycket måste skrivas om
• Osäkerhet om rätt tonalitet och fokus
• Riskerar att missa viktiga poänggivande kriterier

Med AI-assistent:

• VD matar in krav och företagsinformation (15 min)
• AI genererar strukturerad beskrivning på 6 sidor (2 min)
• VD redigerar, justerar och personifierar (4 timmar)
• Slutresultat: 5 timmar total tid
• Bättre täckning av alla kriterier
• Mer konsekvent kvalitet

Effekt: 69% tidsreduktion + högre vinstchans

Validering behövs för

1. Problemidentifiering

☐ Hur många upphandlingar deltar företaget i per år?
☐ Hur stor andel av upphandlingarna vinns idag?
☐ Vad är den genomsnittliga tiden för att skriva en genomförandebeskrivning?
☐ Vilka är de vanligaste anledningarna till att upphandlingar förloras?

2. Lösningsdesign

☐ Ska AI tränas på endast vinnande beskrivningar eller alla?
☐ Vilka delar av beskrivningen är mest kritiska att få rätt?
☐ Hur ska systemet hantera olika typer av upphandlingar (ark itek tur vs konstruktion)?
☐ Ska systemet också hjälpa till att analysera upphandlingskriterier?

3. Implementation

☐ Behövs specialiserad GPT-modell eller räcker standardverktyg?
☐ Hur säkras konfidentialitet för tidigare beskrivningar?
☐ Vem blir systemägare och tränar modellen?
☐ Hur uppdateras systemet när nya vinnande beskrivningar tillkommer?

4. Prioritering

☐ Är 2,0x ROI tillräckligt attraktivt givet affärskritisk betydelse?
☐ Kan detta öka vinstchansen och därmed indirekt värde?
☐ Skulle snabbare responstid ge konkurrensfördel?
☐ Finns budget och tid för 100 timmars utveckling?

5. Öppna frågor

Vilka andra typer av ansökningar/offerter skulle kunna dra nytta av liknande system? _______________

Hur mäts framgång - tidsbesparing eller ökad vinstfrekvens? _______________

Andra kommentarer: _______________________________________________

MÖJLIGHET #15: Korskontroll brandklasser och ljudkrav

Kategori: 90-dagars initiativ
Implementeringstid: 80 timmar
Årlig besparing: 150 timmar
ROI: 1,9x

Problembeskrivning

Att manuellt korskontrollera brandklasser på dörrar mot brandskyddsbeskrivning och ljudkrav mot ritningar är tidskrävande och riskabelt. Fel här kan bli "väldigt dyrt om det blir fel" och processen kräver koncentration och noggrannhet. Kontrollen görs med penna genom att jämföra olika dokument.

Citat från intervjuer:

"Korskontroll mellan konsultdokument - brandklasser på dörrar mot brandskyddsbeskrivning. Det tar mycket tid och blir väldigt dyrt om det blir fel." - Sara Sundestrand von Weissenberg, Arkitekt

"Vi gör korskontroll av ljudkrav mot ritningar också. Samma problematik - tidskrävande och fel kan vara kostsamma." - Sara Sundestrand von Weissenberg

"Jag skulle gärna se att någon annan data kunde göra detta - en AI hade ju kunnat göra det." - Sara Sundestrand von Weissenberg

Nuläge (Idag)

Scenario: Korskontroll för flerbostadshus med 35 lägenheter

Del 1: Brandklasser på dörrar

1. Öppna Revit-modell och BIM-data (5 min)
2. Exportera dörrlista från modell (10 min)
3. Öppna brandskyddsbeskrivning (BSS) PDF (2 min)
4. Manuellt söka efter varje dörrtyp i BSS (60 min)
5. Jämföra brandklass i modell mot BSS med penna (90 min)
6. Dokumentera avvikelser i Excel (20 min)
7. Kontakta brandkonsult vid oklarheter (30 min - 40% av projekt)
8. Uppdatera modell med korrigeringar (45 min)

Del 2: Ljudkrav 9. Exportera rumslista från modell (10 min) 10. Öppna ljudkravsdokumentation (5 min) 11. Manuellt kontrollera ljudklass för varje rum (75 min) 12. Kontrollera väggar mellan rum mot krav (60 min) 13. Dokumentera avvikelser (15 min) 14. Uppdatera modell (30 min)

Total tid: cirka 450 minuter (7,5 timmar) per projekt

Årlig frekvens: cirka 20 projekt med denna kontrollbehov
Total årlig tidåtgång: cirka 150 timmar

Framtida läge (Med AI-validering)

Scenario: Korskontroll för flerbostadshus med 35 lägenheter

1. Öppna Revit-modell (2 min)
2. Starta "Compliance Checker" plugin (1 min)
3. Ladda upp brandskyddsbeskrivning PDF (1 min)
4. Ladda upp ljudkravsdokumentation PDF (1 min)
5. AI läser och tolkar alla dokument automatiskt (3 min)
6. AI utför automatisk korskontroll:
   • Extraherar alla dörrar med ID och egenskaper från BIM
   • Läser brandkrav för varje dörrtyp i BSS
   • Jämför och identifierar avvikelser
   • Extraherar alla rum med ljudkrav
   • Analyserar väggar mellan rum
   • Identifierar eventuella konflikter
7. AI genererar rapport med avvikelser (automatiskt)
8. Arkitekt granskar AI-rapport (30 min)
9. Arkitekt undersöker endast flaggade avvikelser (45 min - fokuserad)
10. Konsulterar brandkonsult endast vid verkliga problem (15 min - 20% av projekt)
11. Uppdaterar modell baserat på validerade avvikelser (30 min)

Total tid: cirka 130 minuter (2,2 timmar) per projekt

Besparing per projekt: 5,3 timmar
Årlig besparing: 106 timmar
Bonus: +Högre säkerhet mot fel, +Spårbarhet och dokumentation

Konkret exempel från verkligheten

Projekt: Flerbostadshus, 8 våningar, 48 lägenheter, 180 dörrar

Idag:

• Arkitekt går igenom alla 180 dörrar manuellt
• Kollar brandkrav i 45-sidors BSS-dokument
• Hittar 12 avvikelser som måste korrigeras
• Total tid: 8 timmar över 2 arbetsdagar
• Risk: Mänskligt fel kan missa avvikelser

Med AI-validering:

• AI analyserar alla 180 dörrar på 3 minuter
• AI hittar samma 12 avvikelser + 3 ytterligare som missats manuellt
• Arkitekt fokuserar endast på att lösa de 15 avvikelserna: 2 timmar
• Total tid: 2,5 timmar samma dag
• Resultat: Högre kvalitet, snabbare leverans

Effekt: 69% tidsreduktion + förbättrad kvalitet

Validering behövs för

1. Problemidentifiering

☐ Hur många projekt per år kräver denna typ av korskontroll?
☐ Hur ofta upptäcks fel trots manuell kontroll?
☐ Vad är kostnaden när fel upptäcks sent (ombyggnad, försening)?
☐ Hur lång tid tar korskontroller i genomsnitt?

2. Lösningsdesign