Regelmäßige Fehlerkontrollen sind für den Erfolg eines Bauvorhabens unverzichtbar, kosten jedoch Zeit und sind für das zuständige Personal oft eintönig. Wie Künstliche Intelligenz in Kombination mit Building Information Modeling (BIM) die Qualitätssicherung auf der Baustelle nach vorne bringt, zeigt das Forschungsprojekt ESKIMO.
Von Bauplänen über Bauteil- und Materiallisten bis hin zu Dokumentationen des Baufortschritts – das Planen und Bauen von Gebäuden mit Building Information Modeling (BIM) erzeugt riesige Mengen an Daten. Künstliche Intelligenz (KI) kann dabei helfen, diese Daten zu analysieren, zu beurteilen und auf dieser Grundlage informierte Entscheidungen zu treffen. Wie KI die modellbasierte Arbeitsweise mit BIM sinnvoll ergänzt, zeigt das bundesweite Forschungsprojekt ESKIMO (Entwicklung von Systembausteinen der Künstlichen Intelligenz für eine digitale mobile Wertschöpfungskette für die Bauausführung).
ESKIMO bringt KI auf die Baustelle, um Baumängel wie Risse und Kratzer in Wänden oder fehlende beziehungsweise unvollständige Ausstattungsmerkmale zu erkennen und deren Behebung einzuleiten. Denn fehlende, defekte oder falsch bemessene Einbauteile oder undichte Stellen, durch die Feuchtigkeit eindringt, stellen eine Gefahr für den Erfolg jedes Bauvorhabens dar.
Algorithmenbasierte Baustellenüberwachung
Gerade bei komplexen Bauprojekten stößt eine manuelle Überwachung und Dokumentation des Baufortschritts jedoch häufig an ihre Grenzen. So werden etwa Fehler zu spät erkannt oder Verantwortlichkeiten für Mängel sind nachträglich nicht mehr eindeutig identifizierbar. Hier setzt das ESKIMO-Projekt mithilfe von Künstlicher Intelligenz an: Bilderkennungs-Algorithmen interpretieren Bildmaterial der Baustelle aus Kamerasystemen, Smartphones oder Tabletcomputern und gleichen dieses mit Solldaten aus einem BIM-Modell ab.
An dem vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderten Projekt waren von 2020 bis 2022 insgesamt elf Partner aus Forschung und Wissenschaft, der IT-Branche sowie der Baubranche beteiligt. Kernstück des Projekts bildete die Entwicklung von drei Pilotmodulen zur technischen und kaufmännischen Qualitätssicherung und intelligenten Baulogistik:
Technische Qualitätssicherung
Das vom Karlsruher Unternehmen Open Experience entwickelte Modul erfasst automatisch optische Oberflächenmerkmale die vom Soll-Zustand des BIM-Modells abweichen. Dazu gehören etwa Beschädigungen, Flecken, Verfärbungen, aber auch fehlende oder falsch eingebaute Bauelemente.
Intelligente Baulogistik
Mit den logistischen Prozessen inner- und außerhalb der Baustelle beschäftigte sich das deutsch-französischen IT-Beratungsunternehmen Actimage zusammen mit den Baulogistik-Experten von Frankfurt Economics. Algorithmenbasierte Erkennungsverfahren helfen dabei, Ressourcen wie Lagerplätze und Wege optimal zu nutzen.
Kaufmännische Qualitätssicherung
Die vom Münchner Projektraum-Hersteller PMG entwickelte Lösung ermöglicht einen Leistungsabgleich basierend auf dem BIM-Modell und der Realität.
Praxistest mit Bauhelmkamera
Um die eingesetzten Bilderkennungs-Algorithmen zu trainieren, kamen mehr als 200.000 Bildaufnahmen der Anwendungspartnern des Projekts, der Bauunternehmung Karl Gemünden GmbH & Co. KG und der Ed. Züblin AG zum Einsatz.
Im Praxistest auf einer Baustelle in Darmstadt erzielte das ESKIMO-Projekt vielversprechende Ergebnisse. Mithilfe einer auf einen Bauhelm aufgesetzten Kamera wurden dabei erste 360°-Aufnahmen der Baustelle erfasst. Auch Kameras von Smartphones oder Tablets sind mit der Anwendung kompatibel. Das automatisierte Verfahren verspricht nicht nur eine effiziente Qualitätssicherung und Optimierung aller Baustellenprozesse – es setzt auch Ressourcen beim Personal frei. Denn wenn Prüfungen künftig automatisiert und nicht mehr per Hand durchgeführt werden, können sich die Fachkräfte ganz auf ihre Kernkompetenz in der handwerklichen Bauausführung konzentrieren.
