Dynamisches BIM passt sich an

Eine intelligente Baustelle, unterstützt durch dynamisches BIM, soll für höhere Produktivität, mehr Sicherheit und gesteigerte Gesamtqualität sorgen. Der Motor dafür sind künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. [...]

Dynamisches BIM begleitet eine Konstruktion von der Planung bis zum Gebäudemanagement. (c) Michael Gaida/Pixabay

„Schaffen wir intelligentes Bauen als Grundlage für das digitale Zeitalter, in dem wir jetzt leben“, sagt die Xi‘an Jiaotong-Liverpool University Forscherin Zhang Cheng. Ihre Vision: „Eines Tages eine intelligente Baustelle zu haben, die in jeder Phase des Bauprozesses mit Robotern und nicht mit Menschen technisch geplant und verwaltet wird und wo die physische Arbeit mit Hilfe von intelligenten Systemen gemacht wird – in Zusammenarbeit mit Menschen.“

Zhang arbeitet derzeit an der Entwicklung eines dynamischen Gebäudeinformationsmodells („dynamic BIM“) das sich an jede Phase des Gebäudelebenszyklus anpasst – vom Entwurf bis zum laufenden Gebäudemanagement. „Building Information Models sind in der Bauindustrie weit verbreitet, können jedoch nur ein vollständiges Gebäudemodell darstellen“, sagt sie. „Das dynamische BIM, das wir erstellen, ist ein 3D-Modell, das das Gebäude in seiner aktuellen Phase widerspiegelt und nicht nur das fertige Produkt.“

Unter Verwendung realer Daten, die mithilfe verschiedener Technologien gesammelt werden, würde das dynamische BIM Konstrukteuren, Ingenieuren und Bauherren ein detailliertes Modell zur Verfügung stellen, das physisch auf der Baustelle vorhanden ist, selbst wenn es nur teilweise fertiggestellt ist. Laut Aussagen der Forscherin sind Baustellen Orte des ständigen Wandels und das dynamische BIM bietet eine Plattform mit intelligenten Elementen, die es Projektmitarbeitern wie Ingenieuren ermöglicht, den Gesamtfortschritt eines Gebäudes zu verfolgen, die Sicherheit und die Risiken zu bewerten sowie genaue Abmessungen und Positionen der Materialien und Komponenten zu ermitteln.

Obwohl schon Werkzeuge existieren, welche wichtige Daten sammeln können – etwa 3D-Laserscanner und Kameras –, würden entscheidende semantische Informationen fehlen, so dass es für Computersysteme schwierig sei, die relevanten Daten zu extrahieren. „Hier setzen wir mit unserer Forschung an. Wir entwickeln Algorithmen für verschiedene Datensätze, zum Beispiel optische und thermische Bilder, um dem Computer das beizubringen, was für die Erstellung eines dynamischen BIM erforderlich ist“, sagt sie.

Zhang Cheng nennt ein konkretes Beispiel: Das dynamische BIM könne etwa feststellen, dass ein Aufzugsschacht erstellt wurde, aber noch kein Aufzug installiert sei, wodurch auf der Baustelle eine Gefahrenzone entstehe. „Der Bauleiter wird sofort benachrichtigt, und das dynamische BIM schlägt durch virtuelle Umzäunung automatisch Bereiche der Baustelle vor, die abgesperrt werden müssen.“ Sie resümiert: „Durch die Nutzung von smarten Technologien können wir intelligente Konstruktionen schaffen, die die Produktivität steigern, die Sicherheit erhöhen und die Gesamtqualität verbessern und so eine bessere bauliche Umgebung für alle schaffen.“

Autodesk BIM 360 mit künstlicher Intelligenz

Künstliche Intelligenz auf der Baustelle hat etwa Autodesk mit „Construction IQ“ im Portfolio, der Erweiterung für die Konstruktions-Management-Lösung Autodesk BIM 360. Nutzer erhalten damit Analysefunktionen für die Qualitäts- und Sicherheitsdaten eines Bauprojekts.

Die auf maschinellem Lernen basierenden Funktionen gehen laut Anbieter über die Analyse statischer Daten hinaus und soll Prognosen mit unterstützender, aktionsbasierter Intelligenz ermöglichen. Dafür durchsucht Construction IQ die Software-Plattform nach Daten und Informationen bezüglich Problematiken, Beobachtungen, Checklisten, Subunternehmerzuweisungen, zugehörigen Meta- und historischen Daten. Darauf basierend werden täglich projektübergreifend Risikofaktoren identifiziert, analysiert und priorisiert.

In den vergangenen drei Jahren lernten Construction IQ-Modelle von mehr als 150 Millionen Bauproblematiken aus fast 30.000 realen Projekten, um Algorithmen für die Analyse von Qualitäts- und Sicherheitsrisiken zu entwickeln.


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