IoC - Internet of Construction

Die Industrie 4.0 ist der Wegbereiter für eine wertschöpfungs- und lebenszyklusübergreifende Produktion und gilt als Schlüssel zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit der Bauwirtschaft. Zentrale Probleme der Digitalisierung im Bauwesen sind bisher unzureichende Daten und Schnittstellen. Wertschöpfungsprozesse gehen über Unternehmensgrenzen hinaus und Handlungsinterdependenzen vielfältiger Unternehmen entlang unterschiedlicher Produktionsketten bestimmen den gemeinsamen Projekterfolg. Haupttreiber der digitalen Transformation ist die umfassende Vernetzung physischer Objekte, das sogenannte Internet der Dinge, durch die Speicherung, Verarbeitung und Analyse von Daten. Das Referenzarchitekturmodell 4.0 (RAMI4.0) bietet den Rahmen für die ganzheitliche Vernetzung intelligenter Produktionssysteme. Das Projekt Internet of Construction (IoC) baut auf diesen Grundlagen auf. Das RAMB4.0 als Referenzarchitekturmodell für die Bauwirtschaft bildet den Rahmen für eine unternehmensübergreifende Digitalisierung entlang der Wertschöpfungsketten der Bauwirtschaft. Es verdeutlicht die zentrale Bedeutung der Vernetzung physischer Objekte im Bauwesen (Internet of Construction). Die im Buch „Internet of Construction“ beschriebenen intelligenten und datengetriebenen Produktionssysteme und Schnittstellen sind Bestandteile dieser übergeordneten Vernetzung und treiben damit die digitale Transformation im Bauwesen voran. Diese Einführung beschreibt die Anforderungen und Herausforderungen der unternehmensübergreifenden Zusammenarbeit, stellt RAMB4.0 und die Projektziele vor und ordnet die in diesem Buch beschriebenen technischen Entwicklungen ein. Neben den technischen Aspekten müssen langfristig auch soziale, ökonomische und rechtliche Aspekte bei der unternehmensübergreifenden Vernetzung berücksichtigt werden.

Der Holzbau als eine der ältesten Bauweisen ist ein Gewerk mit zunehmender Bedeutung im Neubau und im Bestand. Im Holzbau haben sich in den letzten Jahren durch die zunehmende Entwicklung von Holzbaustoffen, Maschinen und digitaler Planung neue Möglichkeiten für Zimmerei- und Holzbaubetriebe ergeben, die eine effizientere und präzisere Produktion ermöglichen. Dennoch sind Digitalisierung und Automatisierung in den Holzbaubetrieben nur vereinzelt umgesetzt und es wird größtenteils manuell und analog gearbeitet. In diesem Kapitel wird am Beispiel eines klein- und mittelständischen Holzbauunternehmens die aktuelle Praxis im Holzbau dargestellt und der Einsatz computergestützter Fertigungsverfahren beschrieben. Zudem werden die Grundlagen der Steuerung und Bedienung von CNC-Bearbeitungszentren und Abbundanlagen beschrieben. Die Ergebnisse zeigen, dass der Bedarf an komplexen und maßgeschneiderten Produkten im Holzbau eine integrierte und flexible Prozesskette erfordert, die mit digitalen Methoden und Anlagen im untersuchten Fall bisher nur sehr eingeschränkt erfüllt werden kann.

Stahlbauunternehmen haben sich in den letzten Jahrzehnten von handwerklich geprägten Unternehmen zu zunehmend digitalisierten und automatisierten Unternehmen entwickelt. Im Rahmen des IoC-Projekts wurden die Prozesse von zwei Stahlbauunternehmen untersucht und im Hinblick auf Digitalisierung und Automatisierung analysiert. Es zeigte sich, dass die Digitalisierung einerseits extern durch den Informationsaustausch mit den Auftraggebern und andererseits intern durch computergestützte Anlagen angetrieben wird. Im folgenden Beitrag werden die aktuellen Praktiken im Stahlbauhochbau erläutert und der Stand der heutigen Fertigungsanlagen zusammengefasst. Außerdem werden die Ergebnisse von Prozessaufnahmen im Stahlbau dargestellt.

Dieses Kapitel behandelt den Informationsaustausch zwischen verschiedenen Softwarelösungen im Kontext der Vorfertigung am Beispiel des Stahlbaus. Der Austausch von Bauteilinformationen zwischen verschiedenen Softwarelösungen ist für die Effizienz und Qualität von Bauprozessen von großer Bedeutung. In der Vorfertigung werden eine hohe Präzision und Effizienz angestrebt, um Kosten und Bauzeit zu reduzieren. Eine effektive Interoperabilität zwischen den verschiedenen Softwarelösungen kann dazu beitragen. Ziel dieses Kapitels ist es, den Informationsaustausch zwischen den Softwarelösungen BOCAD-3D und Advance Steel anhand von zwei Anwendungsbeispielen zu analysieren. Dabei werden die verlorenen, hinzugefügten und geänderten Informationen beim Import und Export von IFC-Dateien untersucht. Die Ergebnisse zeigen, dass der Informationsaustausch über das IFC-Format zwar möglich ist, es aber noch Probleme bei der Übertragung von Bauteilinformationen gibt. Es wird empfohlen, einheitliche Standards für die Übertragung von Bauteilinformationen in Zukunft zu definieren und ein einheitliches Datenmodell zur Verfügung zu stellen, das unabhängig von unterschiedlichen Softwareschnittstellen oder Schreibweisen ist, um einen vollständigen und fehlerfreien Informationsaustausch über alle Gewerke hinweg zu gewährleisten.

Das Kapitel „Praktiken der Bauausführung – Intralogistik und Baustellenmontage“ befasst sich mit den aktuellen Herausforderungen der Bauindustrie in Bezug auf die Digitalisierung infolge ihrer speziellen Bedingungen in aufbau- und ablauforganisatorischer Hinsicht. Es wird aufgezeigt, dass die Bauindustrie noch weitgehend analog arbeitet und eine umfassende Digitalisierung noch aussteht. Komplexe Baustellenprozesse und eine Vielzahl von Projektbeteiligten erschweren die Planbarkeit. Das Kap. 5 beleuchtet daher die aktuellen Praktiken in der Bauausführung und beschreibt diese aus aufbau- und ablauforganisatorischer Sicht aus der Perspektive von Generalunternehmen und Nachunternehmen. Zudem wird ein tieferer Blick auf die Verwendung von Baustellenressourcen, insb. Turmdrehkranen, geworfen. Abschließend werden die aktuell gängigen Datenaustauschformate beschrieben und das daraus resultierende Digitalisierungspotenzial aufgezeigt.

In der Baubranche ist die systematische Erfassung von Prozessen und Informationen nicht üblich. Um jedoch eine reibungslose Zusammenarbeit über Unternehmensgrenzen hinweg entlang von Wertschöpfungsketten zu ermöglichen und Informationsflüsse optimal zu vernetzen, ist die Modellierung von Prozessen und Informationen von entscheidender Bedeutung. Im folgenden Kapitel werden erste grundlegende Ansätze zur Erfassung und Modellierung von Informationen vorgestellt, die in Kap. 8 weiter vertieft werden. Dabei werden konventionelle Modellierungsansätze vorgestellt. Darauf aufbauend wird ein systematischer Ansatz zur Darstellung der Verkettung von Prozessen und Informationen entwickelt, der von der Planung über die Vorfertigung bis zur Bauausführung angewendet werden kann. Die Darstellung und Verkettung wurde anhand von Prozessaufnahmen der Fertigungsketten im Holz- und Stahlbau sowie der Bauausführung als IoC-Informationslandkarte entwickelt.

Das Hauptziel der Informationserhebung ist die Aufgliederung der Dokumente in einzelne Informationselemente, um eine vollständige und korrekte semantische Vernetzung der Daten zu ermöglichen. Die menschenlesbare Darstellung und Verkettung von Daten und Informationen eignet sich für Ausschnitte von Produktionsketten, stößt aber bei großen Daten- und Informationsmengen an ihre Grenzen. Ansätze zur Wissensabbildung und Ontologien, wie z. B. die IoC-Bauprozessontologie (siehe Kap. 9), erweitern diese Möglichkeiten zur Abbildung, Verarbeitung und Vernetzung von Informationen.

Der IoC-Demonstrator ist ein Referenzbauvorhaben zur Untersuchung des übergreifenden Informationsflusses zur Anwendung, Validierung und Demonstration der verschiedenen Entwicklungen des Forschungsprojektes. Die Umsetzung erfolgte mit realen Bauteilen unter realen Umgebungsbedingungen und wurde so geplant, dass die Komplexität der unternehmensübergreifenden Bauprozesse, Bauteile und Informationen so realitätsnah wie möglich abgebildet wurde. In diesem Kapitel wird die Planung und Realisierung des IoC-Demonstrators beschrieben. Als erstes Bauprojekt auf der Referenzbaustelle Campus West war die Realisierung ein Meilenstein für die Entwicklung und Erprobung digitaler und automatisierter Lösungen im Rahmen der Zusammenarbeit von Anwendern, Maschinenherstellern, Softwareentwicklern und Forschungsinstituten. Die Ergebnisse zeigen im Reallabor, welchen Mehrwert eine Digitalisierung und Automatisierung hinsichtlich der Umsetzung, Vernetzung und Dokumentation von Bauprozessen bietet.

Die Techniken des Semantic Web, Linked Data und Ontologie-basierte Systemarchitekturen gewinnen immer mehr an Bedeutung. Das zugehörige Themengebiet wird schon seit vielen Jahren wissenschaftlich bearbeitet. Die grundlegenden Methodiken und zugehörigen Publikationen sind teilweise über 20 Jahre alt. In jüngster Zeit rückt der Bereich der Wissensmodellierung wieder vermehrt in den Fokus, da insbesondere Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz und des Machine-Learning strukturierte, maschinenlesbare Abbildungen von vernetzten Informationen und Wissen benötigen. Auch im Bauwesen existieren Forschungsansätze, welche sich damit befassen durch den Einsatz von Ontologien und vernetzten Datenquellen Herausforderungen der Branche zu lösen und effizientere Arbeitsweisen zu ermöglichen. Wie in Kap. 4 beschrieben, führen fehlerhafter Datenaustausch und inkompatible Schnittstellen zu Brüchen im Informationsfluss entlang der Wertschöpfungskette im Bauwesen. Schwächen und Limitationen bestehender Systematiken wie dem Building Information Modeling (BIM) und der damit verbundenen, bereits beschriebenen Schnittstellen wie den Industry Foundation Classes (IFC) erfordern neue Ansätze in diesem Bereich, zu denen auch Ontologie-basierte Ansätze zählen. Um diese zu entwickeln, ist ein grundlegendes Verständnis der Begriffe Daten, Information und Wissen im Bauwesen erforderlich. In diesem Kapitel sollen daher diese grundlegenden Begriffe erläutert werden, und auf die Definition und Bedeutung von Ontologien im Zusammenhang mit dem Semantic Web eingegangen werden. Des Weiteren soll aufgezeigt werden, in welchen Bereichen des Bauwesens bereits erste Konzepte oder Ansätze vorliegen, auf denen aufgebaut werden kann. Zusätzlich wird erläutert, warum im Rahmen des Internet of Construction ein Ontologie-basierter Ansatz gewählt wurde und welche Lücke damit geschlossen werden soll.

Um robuste Methoden für die Digitalisierung und Automatisierung aus der Forschung in die reale Baupraxis überführen zu können, ist es notwendig, Daten über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg abzubilden und miteinander zu verknüpfen. Eine zielführende Methodik hierfür muss eine Vielzahl von Akteuren und ihre heterogenen und unterschiedlich komplexen Daten und Datenströme berücksichtigen, sowie die Einhaltung von Standards zur Erhaltung der Datenqualität bei Datenzusammenführung gewährleisten. Ein vielversprechender Ansatz hierfür ist der Einsatz von Ontologien. Für den Bereich der Bauplanung konnten objekt- und produktorientierte Ansätze aus dem Bereich des Building Information Modelings (BIM) wie ifcOWL bereits vielversprechende Ergebnisse für Gebäudemodelle liefern. Weiterführende Bereiche der Wertschöpfungskette wie Vorproduktion und Bauausführung wurden dagegen bisher eher selten betrachtet. Durch Forschung im Rahmen des Internet of Construction (IoC) konnte herausgearbeitet werden, dass insbesondere während der Ausführungsphase fehlende Abbildbarkeiten und Verknüpfungsmöglichkeiten von Prozessdaten ein Hemmnis in der Nutzung von digitalen Planungsdaten auf der Baustelle darstellen. Im Rahmen des IoC wurde daher eine bauprozessorientierte Top-Level-Ontologie entwickelt und erprobt. Sie bildet die Grundlage für das in diesem Buch vorgestellte Vernetzungskonzept und wird im folgenden Kapitel näher beschrieben.

In technisch komplexen Bauvorhaben spielen Baugeräte eine zentrale Rolle für den wirtschaftlichen Erfolg der Projekte. Die zweckmäßige Zuordnung der Baugeräte zur jeweiligen Bauaufgabe ist zusätzlich zur übergeordneten Geräte-Disposition dabei eine der größten Herausforderungen. Die Heterogenität der Baugeräte sowie auch der Bauaufgaben erzeugt eine hohe Komplexität im Umgang mit den Baugeräten. Der Einsatz digitaler Zwillinge ist in der industriellen Produktion, im Gegensatz zum Baugewerbe, bereits verbreitet. Digitale Zwillinge werden dort zur Unterstützung der Planung, d. h. z. B. durch Simulationen, sowie der Ausführung eingesetzt. Ontologien sind bereits in einigen Domänen ein angewandtes Hilfsmittel, um komplexes Domänenwissen maschinell abzubilden. Die nicht stationären Arbeitsplätze, wechselnden Bauaufgaben und heterogenen Baugeräte-Parks stellen besondere Anforderungen an die digitalen Zwillinge von Baugeräten. In diesem Kapitel wird mittels einer Domänenontologie ein wesentlicher Baustein geschaffen, um die Komplexität im operativen Umgang mit Baugeräten mittel- bis langfristig erheblich reduzieren zu können. Die entwickelte Construction Resource Ontologie (CRO) wird anhand praxisrelevanter Anforderungen aufgestellt und durch praktische Beispiele evaluiert. Sie schafft die Möglichkeit, dass sämtliche Baugeräte digital repräsentiert und mittels ihrer Fähigkeiten zweckmäßig geeigneten Bauaufgaben zugeordnet werden können.

Um die Informationslücken in der Ausführungsphase mithilfe von Linked Data Ansätzen zu schließen, wurde im Bauwesen bereits eine Vielzahl unterschiedlicher Ontologien entwickelt. Diese sind unter anderem dazu in der Lage Gebäudetopologien, Bauelemente oder Technische Gebäudeausrüstung abzubilden [1‐3]. Auch die Erfassung des Baustellenkontexts wurde in der jüngeren Vergangenheit angegangen [4, 5]. Die hier erreichten Fortschritte weisen jedoch im Bereich der Abbildung räumlicher Informationen im Baustellenkontext noch Lücken auf..

Ein zentrales Ziel der Forschung im Rahmen des IoC ist die Entwicklung von Konzepten, die in der Praxis umsetzbar sind. Daraus ergeben sich – im Gegensatz zu theoretischen Arbeiten – hohe Anforderungen an die Umsetzbarkeit. Die Konzepte müssen auf der Baustelle, in vielen Anwendungsbereichen und auf unterschiedlichen Datengrundlagen funktionieren. Um dies zu erreichen, wurde eine Vielzahl von Werkzeugen, Anbindungen, Verknüpfungen und Proof-of-Concept-Implementierungen entwickelt, um den Schritt von der Theorie in die Praxis zu vollziehen. Um nicht von standardisierten BIM-Datensätzen abhängig zu sein, die zwar oft fehlerfrei und hochdetailliert, aber unter anderem deshalb nicht realistisch sind, wurden die Entwicklungen mit unterschiedlichen Ausgangsdaten getestet. Diese wurden von den ausführenden Projektpartnern in Form von IFC-Modellen und NC-Daten modelliert und entsprechen somit realen Modellierungen. Ziel dieses Kapitels ist die Darstellung und Erläuterung der im Rahmen des IoC in der Praxis umgesetzten Entwicklungen. Hierfür werden die Grundlagen für die Erstellung der Ontologie und für die Bereitstellung des Datenmodells beschrieben und die übergeordnete Architektur des Systems beschrieben. Desweiteren wird die entwickelte API-Schnittstelle beschrieben und die erstellten Anbindungen und Mappings und Softwarewerkzeuge vorgestellt. Abschließend werden die implementierten Demonstratoren, und die aus ihnen gewonnen Erkenntnisse erläutert und ein Ausblick sowie zukünftige Forschungsfelder abgeleitet.

Die Robotik spielt für die Automatisierung und Digitalisierung von Bauprozessen eine entscheidende Rolle. Während der Einsatz auf der Baustelle noch begrenzt ist, werden in der Vorfertigung bereits mobile Plattformen für Materialtransport und serielle Gelenkarmroboter für komplexe Fertigungsaufgaben eingesetzt. Der Einsatz der Robotik in der Vorfertigung wird dabei maßgebend von den Steuerungssystemen, die eine präzise Bewegung und Positionierung dieser Roboter ermöglichen, bestimmt. Dazu gehören Algorithmen zur Bewegungsplanung, um optimale Bewegungsbahnen zu erzeugen, die für die Ausführung einer Aufgabe benötigte Zeit minimieren und Kollisionen vermeiden. Die Einführung konfigurierbarer Arbeitsräume in der Robotik hat die Möglichkeiten dieser Maschinen noch erweitert, sodass sie individuell an die spezifischen Anforderungen verschiedener Bauprojekte angepasst werden können. Dieses Kapitel befasst sich mit dem Konzept der konfigurierbaren Arbeitsräume in der Robotik und wie sie zur Verbesserung der Effizienz und Flexibilität von Bauprozessen eingesetzt werden.

In diesem Kapitel werden Technologien und Ansätze zur automatisierten Vorfertigung im Bauwesen und deren Umsetzung im Internet of Construction (IoC) beschrieben. Der Fokus liegt dabei auf der Implementierung von Robotertechnologie und Industrie 4.0-Prinzipien für den Zusammenbau komplexer Stahlbaugruppen. Die Vorteile und Herausforderungen von modularen und intelligenten Arbeitszellen auf Basis des Cloud Remote Control von Robots in Architecture Research sowie die Integration von haptischer Roboterprogrammierung und Mensch-Maschine-Schnittstellen werden aufgezeigt. Erfahrungen aus Planung, Simulation und Einsatz im industriellen Produktionsumfeld werden präsentiert. Die Kombination von Industrie 4.0-Technologien ermöglicht eine neue Generation verteilter Produktionssysteme mit konfigurierbaren Arbeitsräumen und Fertigungsprozessen, die einen fünften Typus der Fabrikanlagensystematik darstellen und auch teilautomatisierte Anlagen mit Mensch-Roboter-Kollaboration umfassen. Dies bietet große Chancen für die Bauindustrie, stellt sie aber auch vor neue Herausforderungen. Die erhöhte Flexibilität in der Anlagengestaltung kann die Planungskomplexität erhöhen, sodass eine nutzerfreundliche Gestaltung von zentraler Bedeutung ist.

Der Einsatz mobiler Manipulatoren in flexiblen Montagesystemen ermöglicht die automatisierte Montage großer, dünnbesetzter Komponenten aufgrund des größeren Arbeitsbereichs des Roboterarms. Ein System aus mobilen Manipulatoren und automatisierten Fahrzeugen für den Produkttransport kann für Produkte mit hoher Varianz und geringen Stückzahlen eingesetzt werden, die mit konventionellen, starren Automatisierungslösungen nicht wirtschaftlich realisierbar sind. Um die geforderten Montagetoleranzen ohne mechanische Kalibrierung einhalten zu können, benötigen mobile Manipulatoren Sensorsysteme an ihren Endeffektoren, um Unsicherheiten in der laserbasierten Navigation zu kompensieren und in kleinen Arbeitsbereichen zu kooperieren. In diesem Kapitel stellen wir einen dreifachen Ansatz zur Lösung dieses Problems vor: Die ICP-basierte Registrierung von Punktwolken wird für die anfängliche, globale Lokalisierung verwendet. Schließlich wird ein Whole-Body Motion Planning SystemWhole-Body Motion PlanningSystem für die Planung und Ausführung von Bewegungen eines kompletten mobilen Manipulators vorgestellt, der auf diesen Informationen basiert. Die komplette Baugruppe wird automatisch mit einem großen Messsystem wie iGPS überprüft, um sicherzustellen, dass die Anforderungen an die geometrische Lage im automatischen Montageprozess erfüllt wurden.

Für einen effizienten nachhaltigen baubetrieblichen Hochbau ist es wichtig, dass redundante und zeitaufwendige Prozesse reduziert werden. In der Intralogistik gelten Transportwege, Wartezeiten und Lagerzeiten von Komponenten als notwendig, sind jedoch nicht wertschöpfend und somit zu reduzieren. In der Intralogistik gelten Transportwege, Wartezeiten und Lagerzeiten von Komponenten als notwendig, sind jedoch nicht wertschöpfend und somit zu reduzieren. Insbesondere für die Materialflussoptimierung mangelt es aktuell an einem diskreten Optimierungsansatz, der auf diverse Baustellen übertragbar ist. Deshalb wurde im Projekt IoC ein mathematisches Modell erstellt, welches sich zur Optimierung dieses Materialflussproblems eignet. Ein Greedy-Algorithmus sowie ein Mixed Integer ProgrammingMixed Integer Programming (MIP) Ansatz mit Branch-and-Bound-Algorithmus wurde entwickelt, um das mathematische Modell zu Lösen. Die beiden Ansätze wurden anhand des IoC Demonstrators miteinander hinsichtlich Wirkungsgrad und Computer-Performance verglichen. Der Greedy-Ansatz liefert bei geringer Rechenintensität eine praxistaugliche und pragmatische Lösung. Der MIP Ansatz hingegen hat sehr hohe Rechenzeiten und liefert dafür ein global optimales Ergebnis. Es zeigte sich, dass insbesondere für große Bauvorhaben der MIP Ansatz zu rechenintensiv ist und ausschließlich der Greedy-Ansatz eine Lösung liefert. Ergebnis der Arbeit ist ein algorithmischer Ansatz zur Reduktion der Transportwege und Wartezeiten von Ressourcen (z. B. Kran, Radlader und LKW) für den Baubetrieb.

In der Planung von Bauvorhaben wird über einen Großteil später entstehender Zeit- sowie Kostenaufwände und Produktqualität entschieden. Die baubetriebliche Ressourceneinsatzplanung hat dabei einen großen Effekt auf die entstehenden Zeit- und Kostenaufwände und ist ein Optimierungsproblem, bei dem Prozesse auf verfügbare Ressourcen zu verteilen sind. Gerade im Bauwesen geschieht dieser Prozess aktuell maßgeblich mit Erfahrungswissen und wenig datenbasiert. Insbesondere werden wertvolle Informationen aus 3D-Gebäudemodellen aktuell noch nicht genutzt. Mittels Assembly Sequence PlanningAssembly Sequence Planning (ASP) Methoden kann ein Montagevorranggraph aus 3D-Gebäudemodellen generiert werden. Dieser kann wiederum als Input für ein Job SchedulingJob Scheduling (JS) – also der Durchlaufzeitoptimierung – genutzt werden. Aktuell existiert noch kein Framework, mit dem ASP und JS integriert, für den Baubetrieb eingesetzt werden kann. In diesem Beitrag wird ein solches Framework konzeptioniert und entwickelt. Bereits im IoC Projekt entwickelte ASP- Module wurden um ein Mixed Integer Programming JS-Modul ergänzt, sodass ein optimierter Zeitplan automatisch generiert werden kann. Das Framework wurde anhand des IoC Demonstrators validiert und die Anwendbarkeit nachgewiesen.

Automatisiertes Asset-Tracking durch Cyber-Physikalische Systeme (CPS), im sogenannten Internet of Things (IoT), wird sowohl in der stationären Industrie als auch in der Logistikbranche bereits vielfach verwendet und dessen Nutzen bestätigt. Auf Baustellen werden die Systeme bislang nur in sehr geringem Ausmaß eingesetzt, obwohl ihnen ein hohes Potential beigemessen wird. Im Gegensatz zur stationären Industrie oder reinen Logistik besteht die Herausforderung in der Bauindustrie darin, IoT-Systeme an die unterschiedlichen und häufig wechselnden Umgebungsbedingungen anzupassen. Der technologische Systemaufbau muss funktional an die Baustellenbedingungen angepasst und dabei wirtschaftlich betreibbar sein. Im Rahmen des Forschungsprojektes „Internet of Construction“ wird für zwei Use Cases ein IoT-System zum Asset-Tracking entworfen und auf einer Referenzbaustelle praktisch evaluiert. Die ersten Ergebnisse sind vielversprechend. Die aufgestellten Use Case-bezogenen Anforderungen an ein IoT-System werden erfüllt und die Lieferkette zur Baustelle und die Bewegungen der maßgeblichen Ressourcen auf einer Baustelle können transparent und nachvollziehbar gemacht werden.

Die digitale Erfassung von Bauwerken und Baustellen spielt bei der Digitalisierung und Prozessüberwachung im Bauwesen eine immer größere Rolle. In den letzten Jahren haben sich verschiedene Technologien in diesem Bereich etabliert, die für die Baufortschrittsüberwachung eingesetzt werden können. Dazu werden die Grundlagen des Laserscannings und der Photogrammetrie zusammengefasst und anhand von anwendungsbezogenen Fallbeispielen aus dem Bauwesen verdeutlicht und verglichen. Zum Vergleich werden die Punktwolken der verschiedenen Systeme mit den 3D-Planungsmodellen abgeglichen und deren Einsatzpotentiale für die Baufortschrittsüberwachung diskutiert. Als Systeme kommen Krankameras, mobile Endgeräte und terrestrischen Laserscannern zum Einsatz. Die Erfahrungen und Auswertungen der Fallbeispiele zeigen, dass sich terrestrische Laserscanner für hochgenaue und hochauflösende Punktwolken von großen Baustellen und Umgebungen eignen. Für die gezielte Digitalisierung von Bauteilen oder Bauabschnitten mit geringen Genauigkeitsanforderungen bieten photogrammetrische Aufnahmen mit Tablet-PCs eine schnelle und kostengünstige Alternative. Für Hochbaustellen eignen sich zudem besonders Krankameras, die das Baustellenumfeld dauerhaft erfassen und so den Baufortschritt kontinuierlich festhalten. Sie bieten ideale Voraussetzungen für eine bildbasierte digitale Baufortschrittsüberwachung im Rohbau

In diesem Kapitel werden die theoretischen Grundlagen für die spätere Entwicklung und Umsetzung einer vollautomatischen, Deep Learning unterstützten Prozesskette beschrieben, die den Baufortschritt durch den Vergleich eines Bauinformationsmodells mit den Punktwolken der Baustelle ermitteln kann. Dazu werden digitale Baustellenabbildungen in Form von 3D-Punktwolken betrachtet und deren Eigenschaften beschrieben. Darüber hinaus werden die theoretischen Grundlagen zur Verarbeitung dieser Punktwolkenund deren Registrierung zum Soll-Ist-Vergleich erläutert. Weiterhin werden verschiedene Datenverarbeitungsmethoden diskutiert, die das Ziel haben, Bauelemente in den Punktwolken zu erkennen. Dabei werden sowohl numerische Methoden als auch Deep-Learning-Ansätze zur Datenanalyse und Klassifikation zusammengefasst und analysiert.

Im hochkomplexen und dynamischen Baustellenumfeld unterliegt die tatsächliche Bauausführung zahlreichen Einfluss- und Umweltfaktoren, die von der ursprünglichen Prozessplanung abweichen können. Um der konzeptionellen Idee des Building Information Modeling (BIM) gerecht zu werden, ist daher ein bidirektionaler digitaler Datenfluss zwischen Baustelle und Gebäudemodellierung unabdingbar. Die Erfassung des tatsächlichen Baufortschritts erfolgt derzeit hauptsächlich zu Dokumentationszwecken und überwiegend analog und manuell. Für eine effiziente Baufortschrittsüberwachung ist jedoch eine automatisierte Lösung erforderlich. In diesem Kapitel wird die Entwicklung und Umsetzung einer vollautomatisierten Prozesskette zur Baufortschrittsüberwachung auf Basis von Punktwolken und Bauinformationsmodellen vorgestellt. Die Bedeutung des Ansatzes für ein wirtschaftliches Bauen und die damit verbundenen Herausforderungen werden aufgezeigt. Insbesondere werden die Extraktion relevanter Informationen aus großen Punktwolkendaten, die semantische Verarbeitung von Punktwolken zur präzisen Abbildung des Ist-Zustandes eines Gebäudes, die präzise Registrierung von Punktwolken zum Bauinformationsmodell, die Deep Learning basierte Segmentierung und der Vergleich von Soll- und Ist-Zustand zur Identifikation von Bauelementen beleuchtet.

Die Bauausführung ist ein hoch dynamischer Prozess. Die Planung wird in ein Bauwerk umgesetzt, wobei häufig kein zeitnaher Abgleich zwischen der Bautätigkeit und der Planung erfolgt. Insbesondere Änderungen im Bauablauf können daher oft nicht berücksichtigt werden oder werden erst sehr spät transparent.

Trotz der fortschreitenden Digitalisierung im Bauwesen finden eine Vielzahl von Informationsübermittlungen nach wie vor analog per Post, Telefon oder persönlich statt, wodurch Fehler in der Informationsübertragung durch doppelte oder unklare Informationen und dezentralisiertes Wissen entstehen. Auch im digitalen Austausch werden Informationen oft nicht so ausgetauscht, dass sie nahtlos weiterverwendet werden können: Konvertierte oder gescannte Austauschformate wie pdf. statt 3D-Modelle, Dateiformate, die ohne proprietäre Software nicht ohne weiteres weiterverarbeitet werden können. Eine zentralisierte und interoperable Datenplattform zum Austausch von Informationen schafft das Potenzial, diese Herausforderungen zu beheben. Darüber hinaus entstehen weitere Potenziale zur Verwendung von Daten, die bisher nicht ohne erhebliche Investitionen gesammelt werden konnten. Zur Erhebung der aktuellen Herausforderungen wurden Workshops durchgeführt und ein Fragebogen zur Bewertung der Herausforderungen erarbeitet. Die Analyse zeigt die Dringlichkeit der weiteren Digitalisierung im Bauwesen und alternativer Lösungen, die bisher nicht im Einsatz sind. Die Ergebnisse spüren Schwachstellen im aktuellen Informationsfluss auf, priorisieren Problemgebiete, zeigen in Kombination mit einer zentralisierten Datenplattform eine Möglichkeit der Bewältigung dieser und geben darüber hinaus Impulse zur Verwendung der Daten, die eine zentralisierte Datenplattform bietet.

Der Informationsfluss in Bauprojekten wird derzeit von Medienbrüchen nicht vorhandene aktive Informationsübermittlung, eine fehlende gemeinsame Zeitachse, unterschiedliche Ontologien und proprietäre Tools gestört. Ein Lösungsansatz ist die Einführung einer zentralisierten Datenplattform, auf der alle Informationen ausgetauscht werden. Zur Bewertung der Problematik und damit für Bauunternehmen zur Beurteilung, ob der Lösungsansatz trotz Implementationsaufwände eingeführt werden soll, wird eine Wirtschaftlichkeitsanalyse durchgeführt. Mit einer Workflow Engine werden basierend auf einer Informationslandkarte, die alle in Bauprojekten enthaltenen Informationen sowie deren Entstehung und Notwendigkeit für weitere Tätigkeiten beschreibt, Projektabläufe simuliert und analysiert. Für den Soll-Zustand wird eine Durchführung eines Projekts angenommen, in der es zu keinen Problemen im Informationsfluss kommt. Mit der Simulation von Projektabläufen mit absichtlich eingebauten Problemen werden die resultierenden Ereignislogs mittels Process Mining untersucht und auftretende Abweichungen analysiert. Die Ergebnisse unterstreichen die Dringlichkeit von technologischen Erneuerungen in der Bauindustrie zur Verbesserung des Informationsflusses aus wirtschaftlicher Perspektive.

Großprojekte in Deutschland sind laut einer Studie der Hertie School of Governance im Durchschnitt 73 % teurer als ursprünglich geplant. Gründe sind keine ganzheitliche projektspezifische Governance, Überforderung der Planer durch Schwierigkeiten im Informationsaustausch bei parallelem Planen und Bauen, wachsende Koordinierungsprobleme und ein fehlendes unabhängiges, externes Controlling. Gleichzeitig stehen Bauunternehmen bei der Entwicklung eines holistischen Controllings vor verschiedenen Herausforderungen. Die Zuordnung von Produktionstätigkeiten, -zeiten und Mitarbeitern zur Produktion bestimmter Bauteile erfordert weitreichende Technologisierung der Produktion, as-built-Rückmeldungen sind für Soll-Ist-Vergleiche erforderlich, erfordern aber Arbeitszeit und werden daher üblicherweise nur wöchentlich oder monatlich durchgeführt. Für die Umsetzung einer fortlaufenden Gesamtwirtschaftlichkeitsüberwachung in Bauprojekten wurde aus Basis von python eine Anwendung geschrieben, die Informationen aus dem Datenmodell nutzt, mit proprietären Kostenplänen verbindet und übersichtlich in einem Dashboard darstellt. Das Tool zeigt den zeitlichen Fortschritt, Kostenentwicklungen im Vergleich zum ursprünglichen Plan und Prognosen über den weiteren Verlauf des Bauprojekts hinsichtlich zeitlicher Fertigstellung und Kosten. Das folgende Kapitel erläutert die Mechanismen hinter der Anwendung, die Verbindungen zu Datenbanken und präsentiert schematisch eine Möglichkeit zur praktischen Umsetzung.