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Computer Vision im Bauwesen: KI als Treiber für die nächste Generation von Gebäuden

Lighting, Construction Crane, Construction

Bei dormakaba sind wir uns bewusst darüber, dass das Baugewerbe eine deutlich zu gering digitalisierte Branche ist. Dabei haben wir auch die vielfältigen Möglichkeiten der Digitalisierung rund um BIM, KI, AR, Drohnen und mehr untersucht, um Produktivität zu steigern und Ressourcen zu sparen. In den letzten Jahren hat sich nun eine neue technologische Infrastruktur herausgebildet, die im Hinblick auf die bisher mangelnde Digitalisierung – die nach wie vor ein großes Hindernis für Unternehmen und Verbraucher darstellt – eine Wende herbeiführt.

“Da Computer Vision im Bauwesen Produktivität erhöhen, Sicherheit verbessern, Kosten senken und bessere Planungsentscheidungen ermöglichen kann, wird das Baugewerbe in Zukunft zweifellos von ihr profitieren – und durch sie verbessert.”

Der Wert der globalen Bauindustrie bis 2023 wird auf einen Gesamtwert von 10,5 Billionen US-Dollar geschätzt. Selbst geringe zusätzliche Gewinne, die durch Digitalisierung und andere technologische Verbesserungen erreicht werden könnten, würden daher einen erheblichen Unterschied ausmachen.

Dabei gibt es eine Technologie im Bauwesen, bei der sich abzeichnet, dass sie das größte Veränderungspotenzial in sich birgt: Computer Vision.

Was ist Computer Vision?

Computer Vision befasst sich damit, wie Computer digitale Bilder und Videos erkennen, verarbeiten und interpretieren. Diese Technologie ahmt alle Aufgaben nach, die von organischen Augen ausgeführt werden. Dies beinhaltet auch das “Sehen” bzw. die Wahrnehmung eines visuellen Reizes, ähnlich einem biologischen Sinnenreiz, sowie die Analyse des Gesehenen. Doch im Gegensatz zum menschlichen Auge, das niemals kontinuierlich und ganzheitlich alles aus der Vogelperspektive im Blick haben kann, sind Computer Vision Programme in der Lage, genaue Einblicke und Empfehlungen über die Prozesse zu geben.

Mit anderen Worten: Computer Vision bedeutet, dass KI das menschliche Sehen automatisiert. Computer Vision bietet zahllose Anwendungsmöglichkeiten in vielen Bereichen, beispielsweise im Bauwesen, im Sicherheitsbereich, in der Landwirtschaft, im Einzelhandel, in der Medizin und in vielen anderen Bereichen.

Welche Bedeutung hat Computer Vision für das Bauwesen?

Zu den bekanntesten Anwendungen von Computer Vision gehören selbstfahrende Autos, Gesichtserkennung und Fertigungsroboter. Computer Vision verfügt jedoch über das Potenzial, jede Branche zu revolutionieren, in der visuelle Eindrücke wichtig sind und “gesehen” bzw. analysiert werden müssen.

Im Baugewerbe – einer Branche, die in hohem Maße auf die Genauigkeit visueller Daten angewiesen ist – wird Computer Vision als die nächste große technologische Herausforderung gehandelt. Dank Computer Vision könnten sich Bauprojekte von gering oder nur teilweise digitalisierten Projekten zu solchen entwickeln, die ausschließlich digital bearbeitet werden.

Bei welchen Anwendungen wird Computer Vision im Bauwesen eingesetzt?

BIM, eines der am leichtesten zugänglichen Werkzeuge zur deutlichen Verbesserung der Produktivität in allen Bau- und Planungsphasen, ist wahrscheinlich die bekannteste Anwendung von Computer Vision im Bauwesen.

Ein weiteres leistungsfähiges Verfahren, das durch Computer Vision ermöglicht wird, ist der sogenannte digitale Zwilling. Dieser stellt ein reales Objekt dar, für das kontinuierlich Daten von Sensoren verwendet werden.. Die visuelle Analyse ermöglicht es dabei den Architekten, das eigentlich Unsichtbare zu sehen, das Unberechenbare zu berechnen und dadurch bessere Entscheidungen zu treffen.

Einfach ausgedrückt sorgt Computer Vision im Bauwesen somit für mehr Transparenz in allen Phasen des Bauens.

Startups ebnen den Weg für ein besseres Bauwesen

Ein wachsendes Netz von Startups im Bereich der Computer Vision sorgt für eine Vielzahl neuer Lösungen und Anwendungen.

Jeevan Kalanithi, Mitbegründer und CEO von OpenSpace – einem Startup, das über 1,5 Milliarden Quadratmeter an Bauprojekten kartiert hat, darunter Krankenhäuser, Fußballstadien, Brücken und große Wohngebäude – beschreibt, wie Computer Vision einen Mehrwert für das Bauwesen schafft.

“Kunden können sich auf die Baustelle teleportieren, um die reale Situation vor Ort zu inspizieren”, sagt Kalanithi. “Aber sie können auch sehen, was dort gestern, vor einer Woche oder vor fünf Jahren war. Es liefert alle grundlegenden Daten auf die Baustelle.”

Ein weiteres vielversprechendes Startup-Unternehmen im Bereich Computer Vision ist EasyFlow, das mit Videodatenanalyse arbeitet, um das Geschehen in der realen Welt zu messen. Auf diese Weise können Bauleiter die ordnungsgemäße Verwendung der PSA überwachen, Materialmengen überprüfen, den Arbeitseinsatz optimieren, die Dauer manueller Arbeitsschritte messen und den unbefugten Zutritt zur Baustelle verhindern.

Automatisierte Baustellen für bessere Ergebnisse

Es ist kein Geheimnis, dass die Budgetierung eine der größten Herausforderungen bei Bauprojekten ist. Etwa 70 Prozent der Projekte überschreiten ihr Budget. Dank Computer Vision im Bauwesen muss dies jedoch nicht so bleiben.

Kostenschätzungen im Bauwesen simulieren im Prinzip den gesamten Bauprozess. Mithilfe von maschinellem Lernen und Computer Vision können wir diese Simulation schneller und genauer durchführen, so dass Bauunternehmen ihre Kosten bis ins kleinste Detail nachvollziehen können

Dmitry Alexin, CEO von 1build

Alles in allem ermöglicht maschinelles Sehen das “Zählen des Nichtzählbaren”, indem es Projektmanagern und Führungskräften im Bauwesen einen 360-Grad-Blick auf ihre Projekte ermöglicht.

Da Computer Vision im Bauwesen die Produktivität steigern, die Sicherheit verbessern, die Kosten senken und zu besseren Planungsentscheidungen führen kann, hängt die Zukunft des Bauwesens zweifellos von ihr ab – und wird durch sie verbessert.

Marc Faresse

Marc Faresse

Marc ist ein Experte für AI und Videoanalyse innerhalb des Group Innovation Management Teams bei dormakaba. Mit seiner langjährigen Erfahrung, die er innerhalb und außerhalb des Unternehmens gesammelt hat, unterstützt er dormakaba bei der Einführung von AI-basierten Technologien wie der Gesichtserkennung.