SDaC – Smart Design and Construction

Effizienter in der Bauwirtschaft

Moderne Bauvorhaben sind komplex und aufwendig. Um Planungs- und Produktionsprozesse zu optimieren und die von der Fragmentierung geprägte Bauwirtschaft zusammenzuführen, entwickelt SDaC eine digitale Plattform, auf der sich die gesamte Bauwirtschaft vernetzt. Darauf werden die Daten aller am Bauprozess beteiligten Unternehmen durch KI-Methoden zusammengeführt und nutzbar gemacht. Auf dieser aggregierten Grundlage entstehen neue KI-Anwendungen, die sich besonders an kleine und mittelständische Unternehmen der Bauwirtschaft richten.

Partner

Digitales Bauen GmbH, Deutscher Beton- und Bautechnik-Verein E.V., FARO Europe GmbH & Co. KG, Gemeinschaft für Überwachung im Bauwesen E.V., GOLDBECK GmbH, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Metis Systems AG, Steuer Tiefbau GmbH, Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein, CyberForum e.V., Sondervermögen Großforschung beim Karlsruher Institut für Technologie (KIT) (Konsortialführer)

Die häufigsten Fehler bei Bauvorhaben entstehen durch unterschiedliche Informationsstände aller Beteiligten. Aktuell arbeiten die zahlreichen an einem Bauprojekt tätigen Gewerke und Unternehmen bei der Konstruktion eines Gebäudes mit eigenen Software-Lösungen und Datenbeständen. Bilateral diskutierte Änderungen werden oftmals nicht unmittelbar an alle Akteure kommuniziert, so dass diese auf Basis verschiedener Grundlagen arbeiten und weiter entscheiden. Das führt häufig zu Problemen in Konstruktion und Betrieb, die teilweise aufwändige Korrekturmaßnahmen erfordern, und damit das Zeit- und Kostenbudget sprengen. Künstliche Intelligenz nimmt hier eine Schlüsselrolle ein, weil sie eine Zusammenarbeit über Organisations- und Datengrenzen hinweg ermöglicht. SDaC bietet dafür erstmalig eine Lösung an, die besonders auch die zahlreichen kleinen Unternehmen in der Bauwirtschaft mitnimmt.

Umsetzung

Die intelligente Datenplattform dient als Basis für KI-Anwendungen in allen Planungs- und Ausführungsprozessen der Bauwirtschaft, um Bauvorhaben effizienter abzuwickeln und Nutzerbedürfnissen besser entgegenzukommen. Dafür werden zunächst Daten von Unternehmen auf die Plattform integriert und mit Hilfe von KI intelligent zusammengeführt. Aufgrund der Vielzahl von Datenformaten durch Spezialsoftware und mangelnden Schnittstellen in der Bauwirtschaft stellt dies einen Fokus des Projekts dar. Durch die Aufbereitung der Daten mit KI werden im Anschluss neue KI-Anwendungen entwickelt. So werden mit der KI-gestützten Zusammenführung von Datensätzen aus unterschiedlichen Quellen etwa bestehende Bauwerksmodelle erweitert, bzw. die Erstellung dieser Modelle vereinfacht. Zudem erkennen KI-Anwendungen beispielsweise Objekte oder Muster in Entwurfsmodellen, die bisher nicht maschinenlesbar waren (PDF-Dokumente).

Die neuen KI-Lösungen werden auf der SDaC-Plattform für Unternehmen, Planer oder technische Entwickler in der Bauwirtschaft bereitgestellt. Um die Datensicherheit und Datenhoheit unternehmensinterner Daten zu gewährleisten, beschäftigen wir uns mit der Anonymisierung von Rohdaten und Generierung von Metadaten, um neu entwickelte Algorithmen zu trainieren. So wird sichergestellt, dass Unternehmen voneinander lernen können, ohne interne Daten anderen Unternehmen zu überlassen.

Um Nutzeranforderungen zu identifizieren und humanzentrierte Anwendungen zu entwickeln, wurde die Design Thinking Methodik verwendet. Die Entwicklung des User Interface und User Experience fand iterativ in drei Entwicklungsstufen statt: User Flow, Wireframe und Mock-Up. Der Detaillierungsgrad des Prototypen steigt dabei von Stufe zu Stufe. Dabei wurde in jedem Iterationsschritt das Userfeedback der vorherigen Entwicklungsstufe berücksichtigt. Im nächsten Schritt werden die technischen Prototypen in Testing Sessions ab dem 4. Quartal mit Anwendern getestet.

Basierend auf den Erkenntnissen im Forschungsprojekt wurden mehrere Publikationen veröffentlicht:

• „Artificial Intelligence for the Construction Industry - a Statistical Descriptive Analysis of Drivers and Barriers“,
• „Konzept einer durchgängigen Informationskette mit Methoden der Künstlichen Intelligenz am Beispiel der Lieferkette von Beton“,
• „A Picture is Worth a Collaboration: Accumulating Design Knowledge for Computer-Vision-based Hybrid Intelligence Systems“,
• Human-AI Complementarity in Hybrid Intelligence Systems: A Structured Literature Review.

Außerdem wurde auf der Artificial Intelligence in Architecture, Engineering and Construction-Konferenz ein Vortrag zum Thema „Object Detection in Floor Plans: Lessons From Designing a Human-in-the-Loop System” gehalten.

Anwendung und Nutzen

Die SDaC-Plattform erlaubt die effiziente, durchgängig digitale Vernetzung aller an einem Bauprojekt beteiligten Unternehmen. Es können KI-Anwendungen über die Plattform bezogen werden, die den gesamten Bau- und Planungsprozess optimieren und teilweise eigenständig automatisieren. Bauvorhaben können so effizienter, schneller und kostengünstiger abgewickelt werden.

Massenermittlung in Bauplänen
Die Daten von Bauprojekten liegen oft nur in der Form von Papierplänen oder veralteten CAD-Modellen vor. Aktuell fehlen notwendige Strukturen, um diese Daten als Grundlage für BIM-Modelle zu verwenden. In SDaC nutzen wir KI-Modelle, um diese Eingangsdaten automatisiert zu verarbeiten, um Objekte zu erkennen und zu beschriften. Zu Beginn konzentrieren wir uns speziell auf die Erkennung von elektronischen Symbolen in Bauplänen. Zu diesem Zweck trainieren wir sogenannte “Convolutional Neural Networks”, die diese Symbole erkennen und beschriften. Der Fokus der Arbeit liegt insbesondere auf der sinnvollen Gestaltung des Zusammenspieles von Domänenexperten und KI-Modellen.

Erkennung von Gleichteilen und Mustern
In diesem Anwendungsfall entwickeln wir eine Lösung zur Digitalisierung bestehender Gebäude auf Basis von Daten aus 3D-Scannern. Durch die Erkennung von Elementen in 3D-Punktwolken und dazugehörigen Bildern (wie z. B. Fenster oder Säulen) soll das System automatisch eine virtuelle Darstellung eines Gebäudes rekonstruieren. Diese Darstellung kann dann von Domänenexperten, wie z. B. Bauingenieuren und Architekten, weiter angepasst werden. Aufgrund der Komplexität der Aufgabe und der mangelnden Verfügbarkeit annotierter Daten, erzielen solche KI-Systeme ohne die Hilfe von Domänenexperten nur schlechte Ergebnisse. Ziel dieses Anwendungsfalls ist es daher, geeignete Mechanismen für die Zusammenarbeit von menschlichen Domänenexperten und dem KI-System zu entwickeln.

Planungsautomatisierung
KI-Anwendungen untersuchen bestehende Planungsdaten und leiten daraus Regeln ab. Einzelne Planungsschritte werden in der Folge automatisiert. Zudem überprüfen KI-Algorithmen Planungsinhalte auf die Einhaltung von Normen und Regeln, und schlagen bei Verstößen automatisch eine Lösung vor.

Vergabe
Durch die Analyse der Massen aus einem Leistungsbuch, werden potenziell fehlende Leistungen vorgeschlagen. Ein vollständigeres Leistungsbuch reduziert die Anzahl an Nachträgen und somit die Planungsunsicherheit.

Kosten- und Terminplanung
Da es in der Baubranche oft zu Baukostenüberschreitungen und Terminverschiebungen kommt, stellt eine KI-Anwendung exaktere Prognosen zu Dauer und Kosten dar. Zusätzlich werden realisierbare Terminvorschläge und Kostenprognosen angeboten.

Lieferkette
Die Lieferketten bei Bauprojekten sind durch die Vielzahl an Schnittstellen, den Datenfluss und die Datenmenge sehr komplex. Die Lieferanten und Bauunternehmen nutzen viele heterogene Datenverarbeitungssysteme, mit SDaC digitalisieren wir die heterogenen Lieferketten von Bauprodukten durch die Nutzung unserer KI-getriebenen Plattform, vereinheitlichen und standardisieren Datenformate.
Bautagesbericht durch den Abgleich wiederholter 2D- oder 3D-Aufnahmen des Ist-Zustandes der Baustellensituation mit dem Soll-Zustand anhand des zugrundeliegenden BIM-Modells wird der Baufortschritt ermittelt. Diese Analyse des Baufortschritts wird als Datensatz für den Export in den Bautagesbericht bereitgestellt und unterstützt somit den Bauleiter bei seiner Baufortschrittsdokumentation..

Gefahrerkennung
Anhand der 2D- und 3D-Messtechnik werden Gefahrenquellen für Menschen frühzeitig erkannt und mit Informationen der Geolokalisation im Bauobjekt dokumentiert. Durch den Abgleich des aktuellen digitalen Zwillings der realen Welt mit dem digitalen 3D-Modell der Planungswelt werden Gefahrenquellen mit Hilfe von KI automatisiert in den aufgenommenen Datensätzen erkannt.

Mängelprädiktion
Mängeldaten liegen in verschiedensten Formaten mit unterschiedlichem Informationsgehalt vor. Alle Mängeldaten besitzen jedoch eine textuelle Beschreibung. Anhand dieser Mängeltexte werden die Mängel um weitere Informationen, wie Kostengruppe und Mangelart, bereichert, so dass durch eine Analyse Schlüsse für zukünftige Projekte gezogen werden können.

Ohne SDaC	Mit SDaC
Bauunternehmen nutzen unterschiedliche Softwarelösungen. Meist wird Software genutzt, die nur für einzelne Benutzer oder für einzelne Anwendungen benutzt werden kann (Pipeline-Modell). Dabei gehen häufig Informationen in der Zusammenarbeit und beim Übergang zwischen einzelnen (Projekt-)Phasen und Beteiligten verloren.	Die Plattform ermöglicht eine datenbasierte und unternehmensübergreifende Zusammenarbeit. Fragmentierte Daten werden mit Hilfe von KI zusammengeführt und interpretierbar für neue KI-Lösungen gemacht.
Derzeit gibt es nur wenige KI-Lösungen speziell für die Bedürfnisse und Anforderungen der Baubranche.	Bauunternehmer haben Zugriff auf KI-Lösungen, um diese zukünftig für ihre Bauplanung effizient zu nutzen. Auf der Plattform werden KI-Anwendungen angeboten, die z.B. stark-manuelle und komplexe Bauprozesse automatisieren bzw. vereinfachen. Die Plattform bringt technische Entwickler und Praxispartner in der Bauwirtschaft zusammen.
Viele Entscheidungen von Bauunternehmen basieren auf subjektivem Bauchgefühl und persönlichen Erfahrungen. Es bestehen Hemmnisse gegenüber KI, weil die Anwendungen zu komplex sind.	AAlle Informationen und Daten werden mit Hilfe von KI zusammengeführt, sortiert und mit neuen Informationen angereichert. Entwickelt werden z.B. KI-Verfahren, die manuelle Tätigkeiten erleichtern. Daten werden analysiert, weiterentwickelt und fördern durch exaktere Prognosen datenbasierte Entscheidungen.