KI-gestützte App zur digitalen Bestandserfassung

Technologie des Maschinellen Lernens beschleunigt Prozess

Die moderne Bestandserfassung ist modellbasiert und digital - nur ein Weg zum Kunden und alle Maße werden auf einmal erfasst. Doch die Rekonstruktion eines 3D-Modells für Building Information Modeling (BIM)-Anwendungen auf Basis der Daten – z. B. Punktwolken – kann sehr zeitaufwändig sein. Technologien aus dem Bereich des Maschinellen Lernens können diesen Vorgang beschleunigen. Das Mittelstand-Digital Zentrum Bau hat eine entsprechende Demonstrator-App entwickelt, die Künstliche Intelligenz (KI) nutzt.

Ein digitales Modell eines Gebäudes, das alle relevanten Informationen eines Bauprojektes erfasst und verwaltet, erleichtert die Überwachung sowie Überprüfung des Bauzustandes und verbessert die Kommunikation sowie Zusammenarbeit der am Bauprojekt beteiligten Parteien und Gewerke. Konsistent erweiterte und gepflegte BIM-Modelle ermöglichen es, in allen Bauphasen eines Projektes (von der Planung bis hin zur Übergabe) eine bessere Übersicht und Kontrolle über den Baufortschritt sowie den Erfolg des Bauprojektes zu haben und schaffen so einen einheitlichen sowie durchgängigen Informationsfluss für alle Beteiligten auf der Baustelle.

Demonstrator KI in der Bauausführung.
Bild: Mittelstand-Digital Zentrum Bau

Demonstrator KI in der Bauausführung.
Bild: Mittelstand-Digital Zentrum Bau

Der Nutzen eines BIM-Modells endet auch nicht nach der Bauabnahme, sondern erstreckt sich über den gesamten Lebenszyklus eines Gebäudes. Die im Modell hinterlegten Informationen bilden eine wichtige Anschlussstelle für das computergestützte Gebäudemanagement im Betrieb und am Ende des Lebenszyklus fördert z. B. die Kenntnis über verbaute Ressourcen und Bauteile eine effiziente und nachhaltige Rückgewinnung dieser.

Verschiedene Methoden zur Bestandserfassung

Zur Erstellung eines geeigneten Bestandsmodells werden repräsentative, ausreichende Datenmengen des realen Objektes benötigt, die durch verschiedene Methoden aufgenommen werden können, z. B. terrestrischer oder mobiler Laserscan, Vermessungsdaten, externe Geobasisdaten oder Photogrammetrie. Die Anbieter dieser Bestandserfassungsmethoden erweitern ihre Produktpalette stetig in den Bereichen Anwenderfreundlichkeit, Genauigkeit und Scangeschwindigkeit, sodass bspw. mobile Laserscanner in Form von Trolley- oder Rucksacksystemen keine Seltenheit mehr darstellen.

Die erfassten Daten – häufig Punktwolken – bilden den Ausgangspunkt für die Rekonstruktion eines 3D-Modells für BIM-Anwendungen. Diese Rekonstruktion von Gebäuden aus Punktwolken, die z. T. mit hohem Zeitaufwand für die Datenvorverarbeitung verbunden ist, kann bspw. mithilfe von Technologien aus dem Bereich des Maschinellen Lernens (ML) beschleunigt werden. Dazu gehört u. a. die Erkennung von un-/strukturierten Wolken und das Zuweisen von Eigenschaften (Erkennen von Wänden oder Türen/Fenstern und Klassifizierung dieser Objekte). Ziel hierbei ist es, mit ML-Algorithmen und Optimierungsverfahren die automatische Modellbildung und Rekonstruktion von Gebäuden zu erreichen.

KI ordnet Fotos Informationen zu

Im Mittelstand-Digital Zentrum Bau wurde zur Veranschaulichung der Nutzung der BIM-Methode und des Einsatzes von KI-Technologien in der Bauausführung eine Demonstrator-App entwickelt, die dem Nutzer Informationen zu erfassten und identifizierten Objekten und Baufortschrittszuständen bereitstellt. Die Erfassung geschieht über die Kamera eines Smartphones oder Tablets. Einzelne Objekte oder von der Kamera erfasste Bauzustände gleicht eine zuvor mit Bildern trainierte KI mit  einer Datenbank ab. Für erkannte Objekte oder Zustände werden dann die hinterlegten Informationen wie Material, Bauteilgröße oder Hersteller angezeigt.

Mobile Laserscans sind eine Möglichkeit zur Erfassung von Daten für Bestandsmodelle.
Bild: Hottgenroth Software

Mobile Laserscans sind eine Möglichkeit zur Erfassung von Daten für Bestandsmodelle.
Bild: Hottgenroth Software

Die Anwendung der App bildet sich in zwei Hauptfunktionen ab. „Scan2BIM“ ermöglicht das gezielte Identifizieren von einzelnen Bauteilen und das Anzeigen der objektbezogenen Daten. „Scan2Progress“ ist die Funktion, die den aktuellen Baufortschritt erkennt und mit einem im Vorfeld definierten Planzustand abgleicht und diesen zudem auch in Form eines 3D-Modells anzeigt.

Die App ermöglicht außerdem, dass die hinterlegten Informationen manuell angepasst und erweitert werden können. Für den Einsatz auf der Baustelle müssen der Demonstrator und die KI in der Praxis trainiert werden. Es zeigt sich aber schon das Potenzial eines dynamischen und praktikablen Informationszugriffs auf dem Bau.

Die App und weitere Demonstratoren können Interessierte in Veranstaltungen des Mittelstand-Digital Zentrums Bau oder auf individuelle Anfrage kennenlernen. Auf der Website www.digitalzentrumbau.de gibt es weitere Informationen zu den Themenbereichen des Zentrums sowie den Angeboten und Teilnahmemöglichkeiten an Veranstaltungen.

Über das Mittelstand-Digital Zentrum Bau:

Das Mittelstand-Digital Zentrum Bau unterstützt kleine und mittlere Unternehmen der Bau- und Immobilienbranche in der digitalen Transformation. Es vermittelt digitale Kompetenzen, fördert die Umsetzung praxisgerechter Lösungen und stärkt die Zukunftsfähigkeit der Branche. Die kostenfreien Unterstützungsangebote umfassen in der Verknüpfung von Digitalisierung und Nachhaltigkeit die gesamte Wertschöpfungskette Bau: von der Projektentwicklung bis zum Rückbau. Dazu bietet das Zentrum fundierte Informationsmaterialen, Veranstaltungen, Digitalisierungsprojekte und Demonstratoren mit zielorientierten Roadmaps für den Mittelstand. Das branchenweite Kooperationsnetzwerk fördert dabei den aktiven Austausch und die Vernetzung zwischen allen Prozessbeteiligten. Das Mittelstand-Digital Zentrum Bau gehört zu Mittelstand-Digital. Mit dem Mittelstand-Digital Netzwerk unterstützt das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) die Digitalisierung in kleinen und mittleren Unternehmen und dem Handwerk. Weitere Informationen gibt es unter: www.mittelstand-digital.de.

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