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2023 | OriginalPaper | Chapter

12. Datenbasierte Prozesse auf Baustellen

Authors : Thomas Kölzer, Kay Smarsly

Published in: Entrepreneurship der Zukunft

Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Viele Prozesse auf Baustellen verändern sich durch stetig zunehmende Einbindungen digitaler Arbeits- und Hilfsmittel. Dadurch wandeln sich nicht nur einzelne Operationen, sondern vielfach auch die komplexen Informatisierungs- und Kommunikationsvorgänge, die vor allem im Bauwesen aufgrund verschiedener Disziplinen sehr vielschichtig sind. Deshalb ist es erforderlich, dass die anstehenden Veränderungen im Hinblick auf effiziente und nachhaltige Abläufe analysiert und diskutiert werden. Der vorliegende Beitrag greift diesbezüglich wesentliche Aspekte auf, die im Zuge der Digitalisierung in einem noch sehr traditionell agierenden Umfeld immer stärker modifiziert werden. Dafür werden neben übergeordneten aktuellen Themen wie Informatisierung, Building Information Modeling, Data Science und cyber-physischen Systemen auch explizite Beispiele zur Baurobotik vorgestellt. Zusätzlich wird anhand einer Prozesslandkarte praxisnah erläutert, wie disziplinübergreifende Modellierungen von Prozessen in Bauunternehmen zukünftig digital aussehen können. Der Beitrag schließt mit einem Ausblick auf KI-basierte Prozesse im Bauwesen, die in Zukunft durch die Zunahme datenbasierter Prozesse auch im Handwerk vermehrt stattfinden werden.

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Footnotes
1
Digitalisierung kann neben den in diesem Beitrag thematisierten Auswirkungen auf verschiedene Prozesse auch als Umwandlung von analogen in digitale Daten, als Kumulation digitaler Geräte oder auch als vernetztes System aufgegriffen werden (Deubel 2021, S. 24–25; Kölzer 2021, S. 16–17).
 
2
Bei der Online-Umfrage wurden deutschlandweit kleine und mittelständische Bauunternehmen bzgl. der Nutzung digitaler Arbeits- und Hilfsmittel befragt. Insgesamt wurden 299 Unternehmen befragt, von denen 27 an der Umfrage teilgenommen haben. Die spezifischen Ergebnisse sowie Einzelheiten zur Methodik können Kölzer (2021) entnommen werden.
 
3
BIM-Grundlagen werden im vorliegenden Beitrag nicht weiter erläutert. Es sei an dieser Stelle auf einschlägige Fachliteratur verwiesen, z. B. Borrmann et al. (2015), Hausknecht und Liebich (2016) oder Smarsly (2019).
 
4
Bei einer Blockchain handelt es sich um eine Liste von Datensätzen in Form von dezentralen Blöcken, mit deren Hilfe Transaktionen transparent geprüft werden. Man spricht auch von verteilten Kassenbüchern (Insanti & Lakhani 2019, S. 4).
 
5
Beim Generativ Design handelt es sich um KI-Verfahren, bei dem Planer Designziele und Parameter vorgeben. Ein Algorithmus berechnet verschiedene Optionen, die dann jeweils projektspezifisch ausgewählt und herangezogen werden können (Kraus und Drass 2020).
 
6
Im Rahmen von BIM wird hinsichtlich der Ausarbeitungsgrade vom Level of Detail (LOD) gesprochen. Diese Aspekte werden hier nicht weiter erläutert. Für Grundlagen zur Granularität von Bauwerksinformationsmodellen sei an dieser Stelle auf Borrmann et al. (2015) oder Hausknecht und Liebich (2016) verwiesen.
 
7
Das Vorgehen mithilfe von BCF wird hier nicht weiter erläutert. Grundlagen zur Kommunikation im Rahmen von BIM können in Beetz et al. (2015) nachgelesen werden.
 
8
Grundlagen zu BPMN sind u. a. bei Müller (2011) oder Göpfert und Lindenbach (2013) zu finden.
 
9
Die Erläuterungen zu den Symbolen können bspw. in Göpfert und Lindenbach (2013) nachgelesen oder direkt auf der Seite der Object Management Group (OMG) heruntergeladen werden (https://​www.​omg.​org/​spec/​BPMN/​2.​0/​About-BPMN/​).
 
10
Unter Data Mining versteht man die systematische Anwendung statistischer Methoden auf große Datenbestände. Mithilfe von Annäherungen werden Entscheidungen im Rahmen komplexer Prozesse möglich. (Alpaydin, 2016, S. 13.)
 
11
Neuronale Netze bestehen aus künstlichen Neuronen (Alpaydin, 2016, S. 85). Sie sind inspiriert durch biologische neuronale Netze und helfen bspw. bei Text-, Sprach-, Bild- oder Gesichtserkennungen.
 
12
Beim Reinforcement Learning (Bestärkendes Lernen) handelt es sich um eine Methode bei denen Agenten bzw. Roboter selbstständig eine Strategie erlernen, um Belohnungen zu maximieren (Boden, 2018, S. 41) Neben dem Reinforcement Learning gibt es zusätzlich das im Text genannte Supervised Learning, sowie das Unsupervised Learning. Beim Supervised Learning gibt es Trainer, die das System mit vorhandenen Daten füttern. Beim Unsupervised Learning sind zu Beginn keine Daten vorhanden und das System hat kein vorgegebenes Ziel (Boden 2018, S. 40).
 
13
SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) ermöglicht einem Roboter die Schätzung seiner aktuellen Position und Orientierung aus einer durch Lidar oder Kameras erstellten Umgebungskarte. Die Methode wird hauptsächlich für die Indoor-Navigation verwendet (Ekanayake et al., 2021, S. 7).
 
Literature
go back to reference Alpaydin, E. (2016). Machine Learning. MIT Press ISBN: 9780262529518. Alpaydin, E. (2016). Machine Learning. MIT Press ISBN: 9780262529518.
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go back to reference Müller, J. (2011). Strukturbasierte Verifikation von BPMN-Modellen. Vieweg + Teubner. ISBN: 978-3-8348-1571-2. Müller, J. (2011). Strukturbasierte Verifikation von BPMN-Modellen. Vieweg + Teubner. ISBN: 978-3-8348-1571-2.
go back to reference Rathswohl, S. (2014). Entwicklung eines Modells zur Implementierung eines Wissensmanagement-Systems in kleinen und mittleren Bauunternehmen. Dissertation. University Press. ISBN: 978-3-86219-824-5. Rathswohl, S. (2014). Entwicklung eines Modells zur Implementierung eines Wissensmanagement-Systems in kleinen und mittleren Bauunternehmen. Dissertation. University Press. ISBN: 978-3-86219-824-5.
go back to reference Smarsly, K. (2019). BIM-Lehre – Die Basis der Digitalisierung. Der Entwurf, S 20–21. ISSN: 0011-4782. Smarsly, K. (2019). BIM-Lehre – Die Basis der Digitalisierung. Der Entwurf, S 20–21. ISSN: 0011-4782.
Metadata
Title
Datenbasierte Prozesse auf Baustellen
Authors
Thomas Kölzer
Kay Smarsly
Copyright Year
2023
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-42060-4_12

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