Vazul Boros, Marian Ralbovsky, Andreas Hula, Petr Dohnalik

• Die Instandhaltung des Brückenbestandes stellt Straßenverwaltungsämter vor große Herausforderungen. Sie müssen den fortwährenden Betrieb dieser entscheidenden Infrastrukturkomponenten, trotz dauerhaft zunehmender Verkehrszahlen und gleichzeitiger altersbedingter Verschlechterung des Bauwerkszustands, sicherstellen. Hierbei ist die richtige Priorisierung der erforderlichen Erhaltungsmaßnahmen von wesentlicher Bedeutung. Die Grundlage dafür bieten verschieden Kenngrößen die eingeführt wurden, um den Bauwerkszustand quantitativ zu beschreiben. Diese wiederum können in sog. Key Performance Indikatoren (KPI) zusammengefasst werden, die eine kumulierte, ganzheitliche Bewertung der Bauwerke ermöglichen. Drei wesentliche, international annerkannte KPIs sind Zuverlässigkeit (Reliability), Verfügbarkeit (Availability) und Sicherheit (Safety). Im Forschungsvorhaben wurden diverse Methoden der Zustandserfassung, wie zerstörungsfreie Prüfmethoden oder Monitoringmethoden recherchiert und anschließend systematisch analysiert. Es wurden verschiedene Kategorien von Bauwerksinformationen gebildet, mit dem Fokus darauf wie sie sich in die Bauwerksbewertung einbinden lassen. Basierend auf logischen kausalen Zusammenhängen, sowie einer Liste von 30 Fallbeispielen für Monitoringmaßnahmen bzw. Untersuchungen mittels zerstörungsfreier Prüfmethoden an Brücken aus Deutschland, wurde eine Verknüpfung zwischen den Methoden der Zustandserfassung und den Bauwerksinformationen erstellt. Darauf aufbauend, konnten in einem nächsten Schritt die verfügbaren Bauwerksinformationen in die Zustandsbewertung mit den drei hier untersuchten KPIs integriert werden. Bei der Zuverlässigkeit war dies komplexer als bei der Verkehrssicherheit, denn es musste zwischen der rechnerischen Tragfähigkeit und dem beobachteten Bauwerkszustand unterschieden werden, die dann wieder in eine Gesamtbewertung zusammengeführt wurden. Die Verfügbarkeit nimmt einen besonderen Stellenwert bei den KPIs für Brückenbauwerke ein. Sie ist nur gegeben, wenn sowohl Zuverlässigkeit als auch Verkehrssicherheit ein gewisses Maß erreichen. Somit kann es nicht unabhängig von der Zuverlässigkeit und Sicherheit betrachtet werden, sondern ist vielmehr ein Ergebnis dieser. Gerade dadurch ist es eines der wichtigsten KPIs, da die Bedeutung von Zuverlässigkeit und Sicherheit primär daher rührt, dass diese langfristig die Voraussetzung sind für eine Verfügbarkeit. Gleichzeitig sind wir für die Ermittlung der bevorstehenden Verfügbarkeit angewiesen auf Prognosen für die zukünftige Entwicklung von den anderen beiden KPIs. Deshalb lag ein wesentlicher Schwerpunkt im Forschungsprojekt auf der KI-gestützten Prognose von Zustandsindikatoren. Hierbei wurden verschiedene Ansätze untersucht, insbesondere was die Gruppierung der Bauwerke betrifft, die für eine Prognose als Grundlage herangezogen werden. Schließlich war es ein wichtiger Aspekt im Forschungsvorhaben die entwickelten Ansätze nicht nur theoretisch zu beschreiben, sondern auch die praktische Umsetzung zu bestätigen. Deshalb wurde parallel ein Software-Tool entwickelt, dass in der Lage ist die Bauwerksdaten aus SIB-Bauwerke einzulesen und die beschrieben Abläufe und Algorithmen umzusetzen. Hierfür wurden als Demonstratoren sechs Bauwerke, bei denen zusätzliche Bauwerksinformationen zur Verfügung stehen, ausgewählt und in der Software wurde die Einbindung der entsprechenden Informationen in die KPIs demonstriert. Das Ergebnis des Projektes ist somit ein Tool, mit dem sich die drei KPIs Zuverlässigkeit, Sicherheit und Verfügbarkeit für ein Bauwerk mit heterogener Datenlage ermitteln lassen. Die Grundalge bilden stets die im SIB-Bauwerke vorhandenen Daten. Der Betreiber kann die unterschiedlichsten Methoden der Zustandserfassung systematisch kategorisieren nach der Art der Bauwerksinformation, die erhoben wird, und es in die Bewertung mit einfließen lassen. Die Software ermittelt auf der Basis komplexer, KI-gestützter Algorithmen Prognosen, die sich in Abschätzungen der zukünftigen Verfügbarkeit widerspiegeln. Diese Kennwerte können anschließend als eine essenzielle Entscheidungsgrundlage für Straßenverwaltungsämter bei der Aufstellung von Bauwerkserhaltungsstrategien sowie der Priorisierung von Investitionen bei begrenztem Budget dienen. Sie leisten somit einen wesentlichen Beitrag zu einem wissensbasierten, verantwortungsvollen Lebenszyklusmanagement beim Umgang mit dem Brückenbestand.
• The maintenance of existing bridges poses major challenges for road authorities. They have to ensure the continued operation of these crucial infrastructure components, despite a permanent increase in traffic and a simultaneous deterioration in the condition of the structure with time. Under these circumstances the correct prioritization of the necessary maintenance measures is essential. Various parameters have been introduced to quantitatively describe the condition of a structure in order to assist such an assessment. These in turn can be summarized in so-called key performance indicators (KPI), which enable a cumulative, holistic assessment of the structure. Three essential, internationally recognized KPIs are reliability, availability and safety. In the research project, various methods of condition assessment, such as non-destructive testing or monitoring methods, were gathered and then systematically analyzed. Various categories of information on structures were formed, focusing on the ways they can be integrated into the structural assessment. Based on logical causal relationships and 30 case studies for monitoring measures or investigations using non-destructive testing methods on bridges in Germany, a link was created between the methods of condition assessment and the available information on the structure. This enabled the next step of the integration of the available structural information into the condition assessment with the three KPIs examined in the project. This was more complex for reliability than for safety, as a distinction had to be made between the calculated load-bearing capacity and the observed condition of the structure, which were thereafter combined into an overall assessment. Availability plays a particularly important role in the KPIs for bridges. It is only achieved if both reliability and safety reach a certain required level. It can therefore not be considered independently of reliability and safety, but is rather a result of these two. This is precisely why it is one of the most important KPIs, as the importance of reliability and safety primarily stems from the fact that they are the prerequisite for availability in the long term. At the same time, we are dependent on forecasts for the future development of the other two KPIs to determine the upcoming availability. For this reason, the research project focused extensively on AI-supported forecasting methods of condition assessment indicators. Various approaches were investigated, particularly with regard to the clustering of structures that are used as the basis for a forecast. Finally, an important aim of the research project was not only to describe the developed approaches theoretically, but also to demonstrate their fitness for practical implementation. For this reason, a software tool was developed in parallel that capable of importing the structural data from the “SIB-Bauwerke” software and of implementing the developed processes and algorithms. For this purpose, six bridges, for which additional information is available, were selected as demonstrators and the integration of the provided additional data into the KPIs was demonstrated in the software. The result of the project is thus a tool with which the three KPIs of reliability, safety and availability can be determined for a structure with heterogeneous data. The data available in “SIB-Bauwerke” always serves as the starting point. The bridge operator can then systematically categorize the different methods of condition assessment at his or her disposal according to the type of structural information that is gained and include it in the assessment. The software uses complex, AI-supported algorithms to determine forecasts that are reflected in estimates of future availability. These indicators can then support road administration offices in their decisions when drawing up maintenance strategies and prioritizing investments with a limited budget. The KPIs can thus contribute significantly to an information-based and responsible life cycle management when dealing with existing bridges.