Kick-Off des AP 3: Baufortschrittsüberwachung und Qualitätssicherung

Am 15. Mai 2023 fand das AP3 Kickoff-Meeting online statt und läutete den Beginn des Arbeitspakets "Baufortschrittsüberwachung und Qualitätssicherung" ein.  

Gemeinsam haben die Projektpartner, darunter die planen-bauen 4.0 GmbH, HOCHTIEF ViCon GmbH, Fraunhofer Heinrich-Hertz-Institut, Fraunhofer Fokus, Zeppelin Rental, RWTH Aachen - Lehrstuhl für individualisierte Bauproduktion, UNIBERG und Center Construction Robotics, ihre Visionen, technologischen und anwendungsspezifischen Kompetenzen ausgetauscht, um den Themenkomplex effektiv und zielgerichtet zu bearbeiten. 

Das übergeordnete Ziel besteht darin, innovative Verfahren und technische Ansätze für die (automatisierte) Baufortschrittsüberwachung und Qualitätssicherung unter Verwendung digitaler Bauwerksmodelle zu entwickeln. Mithilfe von Kameras und Laser-Scannern wird der Bauzustand erfasst und mit den Planungsdaten abgeglichen. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung einer mobilen Assistenzlösung, die die Kommunikation und den Datenabgleich auf der Baustelle ermöglicht. 

Im Rahmen des AP3 werden verschiedene Aspekte der Baufortschrittsüberwachung und Qualitätssicherung behandelt. Dazu gehört der Aufbau der (Kamera)sensorik zur Erfassung der Baustelle, sowie die KI-basierte Erfassung und Registrierung von Bauelementen in diesen Sensordaten. Dadurch wird ein Soll-Ist-Vergleich ermöglicht, um die Ausführungsqualität zu überprüfen und mit dem Zeitplan abzugleichen. Ebenso werden Verfahren zur Extraktion von Gebäudestrukturen aus Punktwolken entwickelt, womit die korrekte Platzierung und Auswahl von Bauelementen sichergestellt werden soll. Die Integration der Technologien in Remote-Assistance- und Augmented-Reality-Lösungen trägt dazu bei, eine effektive Kommunikation und Unterstützung durch Experten zu ermöglichen. 

Nach einem erfolgreichen Kickoff-Meeting mit einer Analyse der technischen Partnerbeiträge stehen als nächste Schritte die Klärung einer Testbaustelle zur Datenaufnahme sowie die Sammlung und Bereitstellung von Trainings- und Testdaten für die KI-Modelle an, um die Forschung und Entwicklung weiter voranzutreiben.