Digitaler Zwilling Baustelle - Baustellenüberwachung zur automatisierten Zeit- und Kostenkontrolle

Die Baustellenüberwachung ist heutzutage ein überwiegend manueller Prozess, bei dem die Ereignisse auf der Baustelle von Baustellenpersonal händisch dokumentiert werden. Diese ineffizienten, nicht mehr zeitgemäßen Arbeiten resultieren in einem erheblichen Zeit- und Kostenaufwand und einer hohen Fehleranfälligkeit. Demgegenüber bieten die rasanten Entwicklungen der Informationstechnik vielseitige Möglichkeiten, mit z. B. Bluetooth Low Energy (BLE) Monitoring, Kameras und Laserscannern Daten in Echtzeit zu erfassen und auszuwerten. Die Baustelle kann durch einen Digitalen Zwilling widergespiegelt werden, welcher die enormen Mengen an Rohdaten strukturiert abspeichert und verwaltet. Um aus der Masse an Rohdaten Informationen und Unternehmenswissen zu generieren, sind u. a. verschiedene AI-gestützte Verarbeitungsmethoden notwendig. Das Potenzial, mithilfe dieser Informationen eine voll automatisierte Baustellenüberwachung umzusetzen, ist unbestreitbar. Eine präzise, maschinelle Erfassung von Eckdaten der Bauprozesse, wie Prozessbeginn, Prozessende und verwendete Ressourcen, wird zukünftig ein essenzielles Fundament zur Optimierung der Baustelle bilden. Der vorliegende Beitrag beleuchtet den aktuellen Stand der Technik im Bereich computergestützte Baustellenüberwachung und präsentiert darüber hinaus Erkenntnisse, die beim Monitoring von mehreren Baustellen gesammelt wurden.

Digital twin construction - process monitoring for automated control of time and cost
Construction monitoring is nowadays a predominantly manual process in which construction site personnel document the processes on the construction site manually. This inefficient task results in a considerable expenditure of time and money and is highly susceptible to errors. In contrast, the rapid developments in information technology offer a wide range of possibilities, e. g. Bluetooth Low Energy (BLE) monitoring, cameras and laser scanners, to record and evaluate data in real-time. The construction site can be mirrored by a digital twin, which stores and manages large amounts of raw data in a structured manner. Besides others, various AI-supported processing methods are necessary to generate information and business knowledge from the raw data. The potential to enable fully automated process monitoring from this information is undeniable. Precise, automated recording of the critical features of the construction process, such as process start, process end and resources used, will form an essential foundation for optimizing the construction site in the future. This article examines the current state of the art in computer-aided construction site monitoring. Furthermore, it presents insights gained while monitoring several construction sites.