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Der BIM-Masterplan zielt darauf ab, bis zum Jahr 2025 eine flächendeckende Implementierung der Building Information Modelling (BIM) Technologie im Bundesfernstraßenbau zu erreichen. Besonders in der Planungsphase zeigt sich bereits eine umfassende Nutzung der BIM-Technologie. Diese Entwicklung wird unterstützt durch die Integration digitaler Modelle, die unter Berücksichtigung bestehender Normen und Richtlinien erstellt und ausgetauscht werden. Die Qualität und Richtlinienkonformität dieser Modelle können durch regelbasierte, teilautomatisierte Modellprüfungen sichergestellt werden. Diese Prüfungen würden die Projektumsetzung erheblich erleichtern und beschleunigen.
Ein zentraler Aspekt des Projekts ist die Transformation traditioneller Regelwerke in sogenannte Smart Standards. Diese digitalen Richtlinien, serialisiert als XML-Dokumente gemäß dem NISO Standard Tag Suite, ermöglichen eine effizientere Verwaltung, Weiterverarbeitung und Auswertung der Regelwerksinhalte. In einer Vorstudie wurden bestehende Regelwerke systematisch analysiert und bewertet, um ihre Eignung für eine Überführung in Smart Standards zu bestimmen. Zehn Regelwerke wurden auf das Autonomielevel 2 und zwei ausgewählte Regelwerke zusätzlich auf Level 4 angehoben, was ihre digitale Anwendbarkeit und Integration in bestehende Prüfwerkzeuge signifikant verbessert. Basierend auf den Projektergebnissen wird die Implementierung digitaler Regelwerke für den Straßen- und Ingenieurbau empfohlen. Für eine erfolgreiche Einführung der BIM-Technologie im Bundesfernstraßenbau sind spezifische Voraussetzungen notwendig. Dazu zählen die Bereitstellung der erforderlichen Infrastruktur, der Aufbau von Fachkompetenz zur Bewältigung technischer und organisatorischer Herausforderungen, die effektive Integration digitaler Regelwerke in bestehende Erstellungsprozesse und die Entwicklung einheitlicher Modellierungsrichtlinien für Konsistenz und Präzision in den Projekten. Diese Schritte sind entscheidend, um die Akzeptanz und dauerhafte Nutzung von BIM im Straßen- und Ingenieurbau zu sichern.
Die Instandhaltung von Gebäuden im Infrastrukturbereich ist aus finanziellen und wirtschaftlichen Gründen von großer Bedeutung. Insbesondere bei Brücken ist es wichtig, die Instandhaltungskosten im Auge zu behalten. Die frühzeitige Erkennung von Schäden und deren frühzeitige Behebung ermöglicht es, den Aufwand für Erhaltungsmaßnahmen zu begrenzen. Die Verfolgung des Schadensverlaufs kann nur durch regelmäßige und häufige Begehungen durch Sachverständige erfolgen, die ihre Befunde in der Regel manuell dokumentieren. Ziel dieses Forschungsvorhabens ist es, ein Konzept für ein Brückeninspektionstool vorzustellen, prototypisch umzusetzen und zu evaluieren. Das Brückeninspektionstool wird mehrere Arten von Hardware-Geräten verwenden, um das Brückeninspektionspersonal bei der Beurteilung und Dokumentation von Schäden zu unterstützen, wobei Kombinationen aus Künstlicher Intelligenz und Mixed Reality Technologien eingesetzt werden. Hierfür wurden Interviews mit Bauwerksprüfenden aus verschiedenen Unternehmen und Branchen durchgeführt, um wichtige Anforderungen zu ermitteln. Auf der Grundlage dieser Anforderungen wurde ein Konzept entwickelt, das mit bestehenden Datenbanken für Infrastrukturen kompatibel ist. Weiter wurde das Konzept prototypisch in einen Demonstrator umgesetzt, welcher Informationen über die Künstliche Intelligenz sammelt und mithilfe der Mixed Reality Technologien anzeigt. Hierfür wurde sowohl eine Augmented Reality Anwendung zur Anzeige der gesammelten Informationen, sowie eine Tablet Anwendung zur Datenspeicherung entwickelt. Weiter wurde die entwickelte Künstliche Intelligenz auf einem selbsterstellten Datensatz trainiert, um Schäden erkennen und klassifizieren zu können. Der erstellte Demonstrator wurde unter realen Bedingungen an einem realen Bauwerk von Brückenprüfenden getestet und evaluiert. Die Ergebnisse der Tests zeigen großes Potential für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Mixed Reality Technologien, wie im vorgestellten Demonstrator, für Bauwerksprüfungen. Besonders hoch wird das Potenzial der Künstlichen Intelligenz zur Detektion von Schäden gewertet.
