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) (Konsortialführer), 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).

Herausforderungen

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 der Prototypen steigt dabei von Stufe zu Stufe. Dabei wurde in jedem Iterationsschritt das Userfeedback der vorherigen Entwicklungsstufe berücksichtigt. Insgesamt fünf von neun KI-Anwendungen sind fertig entwickelt. Diese sind nun auch auf einem ersten einsatzfähigen SDaC-Prototyp der Plattform integriert. Die Plattform ist unter www.sdac.isst.fraunhofer.de abrufbar. Neben dem App-Store mit den integrierten KI-Anwendungen verfügt die Plattform über ein Dokumentenmanagement und einen Blog mit Artikeln zu aktuellen Erkenntnissen zu KI in der Baubranche.

Die fertig entwickelten Anwendungsfälle Mängelklassifizierung, Bautagesbericht, Grundriss Generator, Massenermittlung und Lieferscheinerkennung wurden im Rahmen von Pre-Tests der Minimum Viable Product (MVP) Tests geprüft. Die Rückmeldungen der Testpersonen werden in einer Umfrage quantifiziert und analysiert. Die Testgruppe wird stetig erweitert und weitere Anwendungsfälle kommen hinzu.

Zusammen mit dem Deutschen Institut für Normung (DIN) wurden Arbeitsergebnisse in eine öffentliche DIN-SPEC überführt und der der allgemeinen Öffentlichkeit zur Verfügung gestellt. Die vom Konsortium erarbeitete DIN-SPEC trägt den Titel „Informationsaustausch in der Liefer- und Wertschöpfungskette von Bauprodukten“.

Basierend auf den im Forschungsprojekt SDaC generierten Erkenntnissen wurden mehrere Veröffentlichungen publiziert. Die Veröffentlichungen wurden aus dem Konsortium heraus von verschiedenen Partnern publiziert. Dabei wurden u.a. mehrere Veröffentlichungen zum Thema „Zusammenarbeit von Menschen und Maschine“, „Explainable AI“ sowie eine Studie über „Synergien zwischen Lean Construction und Künstlicher Intelligenz“ erstellt.

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.

Bautagesbericht

Ziel der Anwendung Bautagesbericht ist die Unterstützung der Bauleitung bei der Erstellung eines Berichts. In der Bauleitung finden häufig sich wiederholende Tätigkeiten statt, z.B. das Zählen von Objekten auf Bildern oder die Dokumentation des Baufortschritts. Die Herausforderung hierbei ist, dass durch die repetitiven Aufgaben sich häufig Fehler einschleichen und ein hoher Zeit- und Kostenaufwand besteht. Daher wird im Forschungsprojekt SDaC eine Lösung für die (Semi-)Automatisierung dieser Routineaufgaben entwickelt. Dafür muss ein aktuelles, digitales Abbild der Baustelle (z.B. Fotodokumentation) vorliegen. Mittels eines KI-Algorithmus werden diese Bilder nach vorgegeben Objekten kategorisiert. Die Ausgabe des entwickelten Prototyps ist ein Bericht (pdf), in dem die gefundenen Objekte zusammengefasst sind.

Objektklassifizierung

In diesem Anwendungsfall wird eine Lösung zur Digitalisierung entstehender Gebäude auf Basis von Bilddaten entwickelt. Baustellen werden regelmäßig mit Bildern dokumentiert. Diesen Bildern fehlen nützliche Metainformationen wie Ort oder Inhalt. Die automatisierte Kategorisierung (z.B. Lampen, Wände, Decken, Bauschutt) kann die Überprüfung und Dokumentation der Baustelle vereinfachen. Ziel dieses Anwendungsfalls ist es daher, geeignete Mechanismen für die Zusammenarbeit von menschlichen Domänenexperten und dem KI-System zu entwickeln.

Grundrissgenerator

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. Bei der Erstellung des Grundrisses auf Basis des Raumbuches werden zudem die Nutzeranforderungen berücksichtigt.

Nachtragspotenzialanalyse

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.

Terminplanung

Da es in der Baubranche oft zu Terminverschiebungen kommt, stellt eine KI-Anwendung exaktere Prognosen zur Dauer von Bauvorhaben dar. Zusätzlich werden realisierbare Terminvorschläge angeboten.

Lieferscheinerkennung

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 sowie vereinheitlichen und standardisieren Datenformate.

Gefahrenerkennung

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.

Mängelklassifizierung

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 Klassifizierung der Mängel Rückschlüsse für zukünftige Projekte gezogen werden können.