Entwicklung einer modularen DIN SPEC

Entwicklung einer modularen DIN SPEC zur Digitalisierung und Standardisierung der Liefer- und Wertschöpfungskette von Bauprodukten

Unmengen an analogen Lieferscheinen verbrauchen, durch repetitive Dokumentationstätigkeiten, viel Arbeitszeit auf den Baustellen. Die Lieferketten bei Bauprojekten sind durch die Vielzahl an Schnittstellen, dem Datenfluss und der Datenmenge sehr komplex und fragmentiert. Aufgrund dieser hohen Fragmentierung existiert derzeit keine digitale und allgemein formulierte Beschreibung der Lieferkette für Bauprodukte.

Das Teilvorhaben „Digitale Lieferkette für Bauprodukte“ des Verbundforschungsvorhabens „Smart Design and Construction“ (SDaC) verfolgt das Ziel die heterogenen Lieferketten von Bauprodukten durch den Einsatz einer KI-getriebenen Plattform nicht nur zu digitalisieren, sondern auch zu vereinheitlichen und zu standardisieren [1].

Es hat sich gezeigt, dass die Lieferanten und Bauunternehmen viele heterogene Datenverarbeitungssysteme nutzen. Ein Ziel des Teilprojektes ist es die Schnittstellen und Merkmallisten als Grundlage für eine allgemein formulierte und zugängliche digitale Lösung zu definieren und in einen Standard (DIN SPEC) zu überführen. Daher wurde im Rahmen von SDaC im August 2020 die DIN SPEC 91454 „Informationsaustausch der Liefer- und Wertschöpfungskette von Bauprodukten“ initiiert [2]. Das Ziel der DIN SPEC ist es durch Digitalisierung, Vereinheitlichung und Standardisierung der heterogenen Lieferkette die Potentiale zu heben sowie Ressourcenverschwendung zu reduzieren [3]. Mit der DIN SPEC 91454 werden die nachfolgenden drei Teilziele verfolgt:

  • Es werden allgemeine Möglichkeiten der Digitalisierung der Lieferketten von Bauprodukten beschrieben.
  • Es werden die Schnittstellen definiert und Merkmallisten erstellt. Die Merkmallisten sollen Grundlage für eine allgemein formulierte digitale Lösung bzw. als KI nutzbarer Standard dienen.
  • Es werden die Anforderungen an die Schnittstellen beschrieben.

Der Betrachtungsbereich der DIN SPEC im Lieferprozess wird im grau schraffierten Bereich in Bild 1 dargestellt [3]. Für eine Standardisierung ist das Erstellen eines gemeinsamen Wörterbuchs unabdingbar. In diesem werden die Begriffe für alle Akteure definiert. Zudem wird eine Übersetzungstabelle für den Informationsaustausch erstellt. Diese dient der Festlegung, welche Information von welchem Akteur erstellt und an wen gesendet wird. Ziel ist es, die aktuell vorherrschende Vielfalt in der Benennung von Attributen auf ein festgelegtes Vokabular zu beschränken.

Bild 1: Übersicht relevanter Rollen und ihrer Prozesse [4]

Die DIN SPEC 91454 wurde am 29. Januar 2021 initiiert. Seitdem haben mehrere Sitzungen stattgefunden [5]. Dabei wurde auf einer der ersten Sitzungen beschlossen, dass die DIN SPEC 91454 in drei Teile aufgeteilt wird (Bild 2):
• DIN SPEC 91454-1 Informationsaustausch der Liefer- und Wertschöpfungskette von Bauprodukten – Teil 1: Allgemeine Prozessbeschreibung
• DIN SPEC 91454-2 Informationsaustausch der Liefer- und Wertschöpfungskette von Bauprodukten – Teil 2: Beton
• DIN SPEC 91454-3 Informationsaustausch der Liefer- und Wertschöpfungskette von Bauprodukten – Teil 3: Asphalt

Bild 2: Aufbau der DIN SPEC 

In einer Sitzung im Oktober 2021 wurde Teil 1 bereits verabschiedet. Dieser beschreibt grundsätzlich, wie in der Wertschöpfungskette Rollen, Aufgaben und Prozesse festgelegt, zugewiesen und definiert werden können. Dabei werden Grundlagen für die Definition notwendiger Schnittstelleninformationen geschaffen, die zwischen den Beteiligten ausgetauscht werden. Teil 2 fokussiert sich auf das Bauprodukt Beton. Daran anknüpfend wurde Teil 3 initiiert, welcher sich auf das Bauprodukt Asphalt bezieht. Es ist aktuell angedacht, Teil 2 und Teil 3 im März 2022 zusammen zu verabschieden. Die letztendliche Veröffentlichung der drei Teile ist im direkten Anschluss geplant.
Das hohe Interesse aus der Bauwirtschaft an diesem Thema bekräftigt die Relevanz der Standardisierung und Digitalisierung des Informationsaustauschs von Bauprodukten. Bereits während der Erarbeitungsphase von den ersten drei Teilen, haben sich Vertreter aus unterschiedlichen Bereichen der Bauindustrie interessiert an der Ergänzung weiterer Bauprodukte gezeigt. Es wurden daher bereits Vorkehrungen getroffen, weitere Bauprodukte (bspw. Betonstahl, Betonfertigteile) als neue Teile der DIN SPEC 91454 anzugliedern.

[1] K. Vasilic, „Digitale Lieferkette für Bauprodukte: Das Vorhaben SDaC,“ DBV-Rundschreiben, vol. 267, pp. 10-11, März 2021.
[2] „Geschäftsplan DIN SPEC 91454: Informationsaustausch der Liefer- und Wertschöpfungskette von Bauprodukten.“ https://www.din.de/de/forschung-und-innovation/din-spec/alle-geschaeftsplaene/wdc-beuth:din21:333243274 (accessed 21. Mai, 2021).
[3] K. Vasilic, S. Bilgin, and Ö. Tercan, „Digitale Lieferkette für Bauprodukte: aktuelle Aktivitäten,“ DBV-Rundschreiben, vol. 268, pp. 5-7, Juni 2021.
[4] Wolber, J., Cisterna, D., Tercan, Ö., Meyer, L., Haghsheno, S. & Sievering, C. (2021, 16. September). Konzept einer durchgängigen Informationskette mit Methoden der Künstlichen Intelligenz am Beispiel der Lieferkette von Beton (S.83–194). Weimar. 6. Internationaler BBB-Kongress. https://publikationen.bibliothek.kit.edu/1000138887
[5] Ö. Tercan, K. Vasilic, and S. Bilgin, „Digitale Lieferkette für Bauprodukte – aktuelle Aktivitäten “ DBV-Rundschreiben, vol. 270, pp. 5-7, Dezember 2021.

 

Herausforderungen und Potentiale von KI für die Bauwirtschaft – Ergebnisse eines SDaC Roundtables

Herausforderungen und Potentiale

... von Künstlicher Intelligenz für die Bauwirtschaft - Ergebnisse des Roundtables am 19.06.2020

Am 19.06.2020 fand der erste digitale Roundtable von SDaC unter dem Titel „Künstliche Intelligenz für die Bauwirtschaft – Potentiale und Herausforderungen“ im Rahmen des Digitaltags 2020 der EU (www.digitaltag.eu) statt. Die Veranstaltung wurde durch das CyberForum e.V. organisiert, von Dominik Steuer (Prokurist von SteuerTiefbau GmbH) und Svenja Oprach (Projektleiterin von SDaC) moderiert

Insgesamt nahmen 24 Personen aus der Bauwirtschaft (75% der Teilnehmer) und anderen Ökosystem (25% der Teilnehmer) teil. 

In Kurzumfragen wurde ein gemeinsames Bild der Herausforderungen und Potentialen von KI für die Bauwirtschaft abgeleitet. Die Ergebnisse werden im Folgenden dargestellt (eine Mehrfachauswahl war möglich):

Normal 0 21 false false false DE DE AR-SA /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:"Normale Tabelle"; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-parent:""; mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt; mso-para-margin-top:0cm; mso-para-margin-right:0cm; mso-para-margin-bottom:8.0pt; mso-para-margin-left:0cm; line-height:107%; mso-pagination:widow-orphan; font-size:11.0pt; font-family:"Calibri",sans-serif; mso-ascii-font-family:Calibri; mso-ascii-theme-font:minor-latin; mso-hansi-font-family:Calibri; mso-hansi-theme-font:minor-latin; mso-bidi-font-family:Arial; mso-bidi-theme-font:minor-bidi; mso-fareast-language:EN-US;} Was sind Ihrer Meinung nach die größten Hemmnisse einer erfolgreichen Digitalisierung der Bauwirtschaft? (n = 21)

Als die drei größten Herausforderungen nannten die Teilnehmer unklare Schnittstellen (76%), zu geringe IT-Kenntnisse bei Fachpersonal (67%) und die Qualität der digitalisierten Daten (62%). Für eine erfolgreiche Digitalisierung der sind daher die Aufbereitung von Daten, eine verlustfreie Übertragung von Informationen über Systemgrenzen hinweg sowie intuitive Anwendungen für Jedermann notwendig. 

Dies bestätigt das Konzept von SDaC: Heterogene Daten werden aufbereitet und über Schnittstellen auf SDaC miteinander verknüpft. Auf dieser Grundlage können humanzentrische, intuitive Anwendungen konzipiert werden. 

Normal 0 21 false false false DE DE AR-SA /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:"Normale Tabelle"; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-parent:""; mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt; mso-para-margin-top:0cm; mso-para-margin-right:0cm; mso-para-margin-bottom:8.0pt; mso-para-margin-left:0cm; line-height:107%; mso-pagination:widow-orphan; font-size:11.0pt; font-family:"Calibri",sans-serif; mso-ascii-font-family:Calibri; mso-ascii-theme-font:minor-latin; mso-hansi-font-family:Calibri; mso-hansi-theme-font:minor-latin; mso-bidi-font-family:Arial; mso-bidi-theme-font:minor-bidi; mso-fareast-language:EN-US;} Das SDaC-Konzept von heterogenen Daten zu intuitiven Anwendungen

Normal 0 21 false false false DE DE AR-SA /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:"Normale Tabelle"; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-parent:""; mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt; mso-para-margin-top:0cm; mso-para-margin-right:0cm; mso-para-margin-bottom:8.0pt; mso-para-margin-left:0cm; line-height:107%; mso-pagination:widow-orphan; font-size:11.0pt; font-family:"Calibri",sans-serif; mso-ascii-font-family:Calibri; mso-ascii-theme-font:minor-latin; mso-hansi-font-family:Calibri; mso-hansi-theme-font:minor-latin; mso-bidi-font-family:Arial; mso-bidi-theme-font:minor-bidi; mso-fareast-language:EN-US;} Welche Erwartungen haben Sie bei der Implementierung von KI in der Bauwirtschaft? (n = 21)

Damit können laut den Teilnehmern, vorallem repetitive Prozesse unterstützt werden (95%). Als Beispiel kann hier der Anwendungsfall „Objekterkennung in der Bauwerksplanung“ genannt werden: Sucht ein Planer oder Bauleiter in Plänen einzelne Elemente des gleichen Typs, kann eine trainierte KI eine erste Liste aller Elemente in einem Bruchteil der Zeit und in Echtzeit wiedergeben. Als Folge können kreative Tätigkeiten erweitert (62%) und die Komplexität (67%) reduziert werden. Das Intensivieren von Kundenbeziehungen, wie zwischen einem Bauunternehmen und Bauherren, wurde primär nicht als Erwartung gesehen. Weiter wurden in einer offenen Diskussion folgende Erwartungen genannt: Die Reduktion von Fehlern und die Etablierung neuer Geschäftsmodelle.

Normal 0 21 false false false DE DE AR-SA /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:"Normale Tabelle"; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-parent:""; mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt; mso-para-margin-top:0cm; mso-para-margin-right:0cm; mso-para-margin-bottom:8.0pt; mso-para-margin-left:0cm; line-height:107%; mso-pagination:widow-orphan; font-size:11.0pt; font-family:"Calibri",sans-serif; mso-ascii-font-family:Calibri; mso-ascii-theme-font:minor-latin; mso-hansi-font-family:Calibri; mso-hansi-theme-font:minor-latin; mso-bidi-font-family:Arial; mso-bidi-theme-font:minor-bidi; mso-fareast-language:EN-US;} Welche Risiken sehen Sie bei der Implementierung von KI in der Baubranche? (n = 20)

Als Risiken sahen die Beteiligten die Marktdominanz durch die Verfügbarkeit großer Datenmengen bei großen Bauunternehmen (70%). Um die gesamte Bauwirtschaft nachhaltig im Rahmen einer KI-Strategie zu entwickeln, muss hierbei ein besonderer Fokus auf KMUs gelegt werden. In Deutschland sind 99% der Unternehmen KMUs. Neue Forschungsansätze, wie Machine Transfer Learning, können eine Möglichkeit darstellen, wie Metadaten über eine Plattform ausgetauscht werden, ohne dabei die Rohdaten freizugeben. 

Als ein weiteres wesentliches Risiko wurden potentielle Falschdeutungen (60%) gesehen. Nicht fundierte und fehlerhafte Entscheidungen auf Basis einer KI-Anwendung können hohe Folgekosten, Konflikte und Qualitätsdefizite mit sich ziehen.

Ist in diesem Fall das Bauunternehmen als Nutzer, der Datenlieferant oder der Anbieter der KI-Anwendung schuldig? Mit erklärbaren KI-Methoden soll der SDaC-User in den Entscheidungsprozess einbezogen werden, denn nur er kann die finale Entscheidung treffen und ist damit auch für diese verantwortlich. 

Als weitere Risiken können der „War of Data“ (Wer hat die besseren Daten?) und dem notwendigen Knowhow-Aufbau in der Bauwirtschaft genannt werden.

Aufgrund des positiven Feedbacks sind weitere digitale Roundtables in Planung. 

Nehmen Sie am 18.September von 10:30-12:00Uhr an unserem nächsten Roundtable teil. Thema ist die erfolgreiche Kollaboration von Mensch und Maschine. Unter folgendem Link können Sie sich hierzu registrieren: https://register.gotowebinar.com/register/2076799752368934671

KI für eine digitale Baulieferkette

KI für eine digitale Baulieferkette

KI-Unterstützung für eine digitale Lieferkette von Bauprodukten

Die Lieferketten bei Bauprojekten sind durch die Vielzahl an Schnittstellen, den Datenfluss und die Datenmenge sehr komplex. Die Lieferanten und Bauunternehmen nutzen viele heterogene Datenverarbeitungssysteme; eine allgemein formulierte und zugängliche digitale Lösung existiert derzeit nicht. Mit SDaC digitalisieren wir die heterogenen Lieferketten von Bauprodukten durch die Nutzung unserer KI-getriebenen Plattform, vereinheitlichen und standardisieren heterogene Datenformate. In dieser digitalen Lieferkette sind Informationen jederzeit verfügbar und daher einfach zu kontrollieren. Papierdokumente können nachhaltig reduziert und manuelle Dokumentations- und Suchaufwände reduziert werden.

Die Reduktion der Komplexität des Informationsflusses, minimiert repetitive Aufgaben und schafft Freiraum für wertschöpfende Tätigkeiten!

Im folgenden geben wir einen kurzen Einblick, wie wir vorgehen. Wer mehr von unseren Anwendungsfällen und von KI im Bau erfahren möchte, dem empfehlen wir unseren Newsletter.

Normal 0 21 false false false DE DE AR-SA /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:"Normale Tabelle"; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-parent:""; mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt; mso-para-margin-top:0cm; mso-para-margin-right:0cm; mso-para-margin-bottom:8.0pt; mso-para-margin-left:0cm; line-height:107%; mso-pagination:widow-orphan; font-size:11.0pt; font-family:"Calibri",sans-serif; mso-ascii-font-family:Calibri; mso-ascii-theme-font:minor-latin; mso-hansi-font-family:Calibri; mso-hansi-theme-font:minor-latin; mso-bidi-font-family:Arial; mso-bidi-theme-font:minor-bidi; mso-fareast-language:EN-US;} Status-Quo Lieferscheine auf der Baustelle

Ein Blick in einen Baucontainer auf einer Baustelle zeigt schnell, dass hier sehr viel mit Papier gearbeitet wird. So ist die gedruckte Form noch immer mit der sicherste Weg Informationen innerhalb einer Baustelle zu transportieren. Der Austausch von Bauprodukten in der Wareneingangskontrolle wird daher nahezu ausschließlich über ausgedruckte Lieferscheine realisiert. Bei einer großen Baustelle können sich hier sehr schnell, sehr viele Lieferscheine ansammeln. Diese sind zudem oft verknittert, verschmutzt und mit handschriftlichen Notizen ergänzt. Derzeit ist eine konsequente Digitalisierung der Lieferkette aufgrund der Fragmentierung der Hersteller und des fehlenden Standards an vielen Stellen schwierig.

Normal 0 21 false false false DE DE AR-SA /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:"Normale Tabelle"; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-parent:""; mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt; mso-para-margin-top:0cm; mso-para-margin-right:0cm; mso-para-margin-bottom:8.0pt; mso-para-margin-left:0cm; line-height:107%; mso-pagination:widow-orphan; font-size:11.0pt; font-family:"Calibri",sans-serif; mso-ascii-font-family:Calibri; mso-ascii-theme-font:minor-latin; mso-hansi-font-family:Calibri; mso-hansi-theme-font:minor-latin; mso-bidi-font-family:Arial; mso-bidi-theme-font:minor-bidi; mso-fareast-language:EN-US;} OCR (Optical Character Recognition)-Algorithmus

Um nicht kleine Bauprodukthersteller auszuschließen, hat sich SDaC für für folgenden KI-Ansatz entschieden: Mittels eines kombinierten OCR (Optical Character Recognition) und Machine Learning (ML) Algorithmus können Lieferscheine rückwirkend wieder digitalisiert werden. Der Algorithmus erkennt Schrift und ordnet die Inhalte automatisiert in einer festgelegten Zielstruktur ein. Es entsteht dadurch ein Datensatz, der optimal für z.B. Prozesse der Rechnungsprüfung oder der Dokumentation ausgelesen werden kann.

In einer ersten Pilotierung wurden Betonlieferscheine mit dem OCR-Algorithmus aufbereitet. Die Abbildung zeigt, dass bereits viele Inhalte erkannt werden. In einem zweiten Schritt werden diese Inhalte über eine Zieltabelle in einen Datensatz transferiert. Dieser Datensatz kann anschließend für z.B. die ÜK2/ÜK3 Betonüberwachung verwendet werden.

KI im Bau – Zusammen transformieren wir die Bauindustrie! Unser Weg zur digitalen Baustelle

#ReduktionVonKomplexität #KI #KünstlicheIntelligenz #Plattform #Digital #Bau #KiImBau #KIT #Airteam #Cyberforum #betonverein #DigitalesBauen #DIN #FARO #Fraunhofer #Goldbeck #GÜB #IGP #Metis #Xitaso

#Danke2BMWi #DankeDLR

KI im Bau – drei unserer KI-Anwendungsfälle​

KI im Bau - drei unserer KI-Anwendungsfälle

KI- Anwendungen für den Nutzer - den Nutzer kennen und verstehen!

Einer unserer ersten Schritte zur Entwicklung humanzentrierter Anwendungen war die Erstellung von Personas für jeden KI-Anwendungsfall. Eine Persona ist eine mehrdimensionale Beschreibung eines fiktiven und typischen Individuums, das zu einer Gruppe von Menschen mit gemeinsamen Interessen gehört. Personas helfen, die Bedürfnisse und Schmerzen der Benutzer zu verstehen und dadurch Ihre Anwendung so zu erstellen, wie der Benutzer sie tatsächlich benutzen möchte.

Der Benutzer entscheidet, was ein Produkt oder eine Dienstleistung tun soll und wie es sich verhalten soll!

In den folgenden drei Videos stellen wir Euch drei unserer Anwendungsfälle aus der Perspektive des zugehörigen Nutzers vor. Wer mehr von unseren Anwendungsfällen und von KI im Bau erfahren möchte, dem empfehlen wir unseren Newsletter.

Normal 0 21 false false false DE DE AR-SA /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:"Normale Tabelle"; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-parent:""; mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt; mso-para-margin-top:0cm; mso-para-margin-right:0cm; mso-para-margin-bottom:8.0pt; mso-para-margin-left:0cm; line-height:107%; mso-pagination:widow-orphan; font-size:11.0pt; font-family:"Calibri",sans-serif; mso-ascii-font-family:Calibri; mso-ascii-theme-font:minor-latin; mso-hansi-font-family:Calibri; mso-hansi-theme-font:minor-latin; mso-bidi-font-family:Arial; mso-bidi-theme-font:minor-bidi; mso-fareast-language:EN-US;} Anwendungsfall Objekterkennung

Die Quelldaten von Bauprojekten liegen oft nur in Papierplänen oder veralteten CAD-Modellen vor. Es fehlen die notwendigen Strukturen, um diese Daten als Grundlage für BIM zu verwenden. In SDaC entwickeln wir KI-Modelle, um diese Eingangsdaten zu verarbeiten und Objekte zu erkennen und zu beschriften. Zu Beginn konzentrieren wir uns speziell auf die Erkennung von elektronischen Symbolen in Bauplänen.  Zu diesem Zweck trainieren wir sogenannte „Convolutional Neural Networks“, die diese Symbole erkennen und beschriften.

Normal 0 21 false false false DE DE AR-SA /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:"Normale Tabelle"; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-parent:""; mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt; mso-para-margin-top:0cm; mso-para-margin-right:0cm; mso-para-margin-bottom:8.0pt; mso-para-margin-left:0cm; line-height:107%; mso-pagination:widow-orphan; font-size:11.0pt; font-family:"Calibri",sans-serif; mso-ascii-font-family:Calibri; mso-ascii-theme-font:minor-latin; mso-hansi-font-family:Calibri; mso-hansi-theme-font:minor-latin; mso-bidi-font-family:Arial; mso-bidi-theme-font:minor-bidi; mso-fareast-language:EN-US;} Anwendungsfall Mustererkennung

Aufbauend auf den Anwendungsfall „Objekterkennung“ wollen wir im nächsten Schritt, basierend auf der Identifizierung von Objekten, auch Muster in digitalen Modellen identifizieren. Dies wird Planern helfen, identische Komponenten und Module zu finden, zu optimieren und zu kategorisieren. Dieser Prozess reduziert die Komplexität von Plänen und Konstruktionen.

Normal 0 21 false false false DE DE AR-SA /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:"Normale Tabelle"; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-parent:""; mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt; mso-para-margin-top:0cm; mso-para-margin-right:0cm; mso-para-margin-bottom:8.0pt; mso-para-margin-left:0cm; line-height:107%; mso-pagination:widow-orphan; font-size:11.0pt; font-family:"Calibri",sans-serif; mso-ascii-font-family:Calibri; mso-ascii-theme-font:minor-latin; mso-hansi-font-family:Calibri; mso-hansi-theme-font:minor-latin; mso-bidi-font-family:Arial; mso-bidi-theme-font:minor-bidi; mso-fareast-language:EN-US;} Anwendungsfall Planungsautomatisierung

Auf der Grundlage von Regeln und Nutzervorgaben wollen wir künftig Raumlayouts automatisch generieren. Dieser KI-gestützte Plangenerator erstellt schnell einen Bauplan, der dem Nutzer als Grundlage dient. Innerhalb der Generierung kann auch die Konformität mit Normen und Regeln überprüft werden.

KI im Bau – Zusammen transformieren wir die Bauindustrie! Unser Weg zur digitalen Baustelle

#ReduktionVonKomplexität #KI #KünstlicheIntelligenz #Plattform #Digital #Bau #KiImBau #KIT #Airteam #Cyberforum #betonverein #DigitalesBauen #DIN #FARO #Fraunhofer #Goldbeck #GÜB #IGP #Metis #Xitaso

#Danke2BMWi #DankeDLR

Aufsetzen einer digitalen Kooperationsstruktur

Aufsetzen einer digitalen Kooperationsstruktur

Nicht nur auf Grund von COVID-19 haben wir beschlossen, unser Projekt in digitale Weise abzuwickeln!

Aufgrund der aktuellen Situation sind heutzutage viele Unternehmen mit Software für die digitale Zusammenarbeit konfrontiert. Indem die direkte Kommunikation auf eine digitale Kommunikation umstellt wird, erleben Nutzer eine völlig neue Art gemeinsam zu arbeiten.

In diesem Beitrag möchten wir unsere Erfahrungen mit Euch teilen, die wir gemacht haben und damit einen kurzen Einblick geben, in die Art und Weise wie wir im Projekt kommunizieren.


Die von uns verwendete Software ist Microsoft Teams. In MS Teams kommunizieren wir per Chat, speichern unsere Daten, behalten den Überblick über unsere täglichen Aufgaben oder starten eine Telefonkonferenz.

Aufgrund der Projektgröße haben wir beschlossen in Gruppen zu arbeiten. Jede Gruppe hat einen anderen Schwerpunkt, an dem gearbeitet wird. Zum Beispiel kümmert sich „Team Plattform“ um alle Themen, die mit der Plattformarchitektur zusammenhängen: Datenverarbeitung, Metadatenstruktur, Webdienste usw.

Auch wenn es verschiedene Gruppen gibt, ist es äußerst wichtig, dass wir eng zusammenarbeiten. Jede Gruppe muss wissen, an was die anderen Gruppen gerade arbeiten. Ein Schlüsselindikator für die Schaffung eines solch transparenten und offenen Arbeitsumfelds ist MS-Teams. Wie man auf dem Screenshot unten sehen kann, findet sich die Gruppenstruktur auch in MS-Teams wieder.

Wenn diese kurze Einführung euer Interesse geweckt hat, zögert nicht uns zu kontaktieren. Wir freuen uns sehr, unsere Erfahrungen mit euch zu teilen.

Bisher sind wir mit unserer Lösung mehr als zufrieden und konnten ohne größere Probleme in der geplanten Weise verfahren.

Normal 0 21 false false false DE DE AR-SA /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:"Normale Tabelle"; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-parent:""; mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt; mso-para-margin-top:0cm; mso-para-margin-right:0cm; mso-para-margin-bottom:8.0pt; mso-para-margin-left:0cm; line-height:107%; mso-pagination:widow-orphan; font-size:11.0pt; font-family:"Calibri",sans-serif; mso-ascii-font-family:Calibri; mso-ascii-theme-font:minor-latin; mso-hansi-font-family:Calibri; mso-hansi-theme-font:minor-latin; mso-bidi-font-family:Arial; mso-bidi-theme-font:minor-bidi; mso-fareast-language:EN-US;} Interessiert? Dann folgt uns auch über die sozialen Netzwerke!   

Eine so große Gruppe von Partnern in einem Projekt zusammen zu halten, ist eine Herausforderung, der wir uns gerne stellen!

Zusammen transformieren wir die Bauindustrie!

#ReduktionVonKomplexität #KI #KünstlicheIntelligenz #Plattform #Digital #Bau #KIT #Airteam #Cyberforum #betonverein #DigitalesBauen #DIN #FARO #Fraunhofer #Goldbeck #GÜB #IGP #Metis #Xitaso

#Danke2BMWi #DankeDLR

Der Weg zu humanzentrischen Anwendungungen

Der Weg hin zu humanzentrischen Applikationen

Was sind die Bedarfe unserer zukünftigen Nutzer?

Bei vielen Software Applikationen wird ein intensives Training vom Anwender verlangt, um ein ausreichendes Verständnis von der Software und ihren Möglichkeiten zu erhalten. Die Software und nicht das menschliche Wesen an sich ist der Fokus der Applikation.

In unserem Projekt nutzen wir Design Thinking Methoden, um damit die Basis für eine humanzentrische und nutzerorientierte Anwendungen zu setzen.

Am 30.04 hatten wir hierzu unseren ersten gemeinsamen Kick-Off Workshop mit dem Konsortium von SDaC. Der Workshop fand dabei komplett digital statt. Über MS Teams und Zoom wurden verschiedene Kommunikationsformate (Präsentationen, Gruppenaufgaben und Diskussionen) realisiert.

Am Vormittag befasste man sich thematisch mit den Erwartungen an das Projekt, der Vision und Mission von SDaC sowie der Festlegung eines einheitlichen Plattformverständnisses.

SDaC-Team-Icon

Am Nachmittag vertieften wir uns in dem Themenbereich „Design Thinking“. In kurzen Sitzungen wurden Personas für die einzelnen Anwendungsfälle skizziert, die wir zuvor definiert hatten. Eine Persona repräsentiert einen Teilnehmer in der Wertschöpfungskette des Bauwesens und damit einen typischen Anwender von SDaC. Indem wir ihre Interessen, Eigenschaften und Bedürfnisse identifizieren, können wir unsere Anwendungen gezielt und menschenzentriert entwickeln. Die Personas sind nun der Ausgangspunkt, um in den kommenden Wochen intensive Interviews und Beobachtungen mit potenziellen Anwendern durchzuführen.

Die Vielzahl der einzelnen Nutzer mit ihren unterschiedlichen Bedürfnissen und Interessen werden auf SDaC zusammengeführt. Das Ergebnis sind menschenzentrierte, intelligente Anwendungen.

Normal 0 21 false false false DE DE AR-SA /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:"Normale Tabelle"; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-parent:""; mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt; mso-para-margin-top:0cm; mso-para-margin-right:0cm; mso-para-margin-bottom:8.0pt; mso-para-margin-left:0cm; line-height:107%; mso-pagination:widow-orphan; font-size:11.0pt; font-family:"Calibri",sans-serif; mso-ascii-font-family:Calibri; mso-ascii-theme-font:minor-latin; mso-hansi-font-family:Calibri; mso-hansi-theme-font:minor-latin; mso-bidi-font-family:Arial; mso-bidi-theme-font:minor-bidi; mso-fareast-language:EN-US;} Interessiert? Dann folgt uns auch über die sozialen Netzwerke!   

Die erste Woche von drei spannenden Jahren hat begonnen!

Zusammen transformieren wir die Bauindustrie!

#ReduktionVonKomplexität #KI #KünstlicheIntelligenz #Plattform #Digital #Bau #KIT #Airteam #Cyberforum #betonverein #DigitalesBauen #DIN #FARO #Fraunhofer #Goldbeck #GÜB #IGP #Metis #Xitaso

#Danke2BMWi #DankeDLR

3, 2, 1… und Start

3, 2, 1 … und Start

Gestern am 01. April 2020 hat das Forschungsprojekt offiziell gestartet!

Gestern war endlich der große Tag: Der offizielle Start unseres Forschungsprojekts! In den nächsten drei Jahren werden wir gemeinsam an der Entwicklung einer KI-Plattform für die Baubranche arbeiten und acht Assistenzsysteme dafür entwickeln. So werden beispielsweise Assistenzsysteme für die Bauwerksplanung, die Bauausführungsplanung, die Baurealisierung und die Lieferkette der Baustelle entworfen.

Nicht nur ausschließlich aufgrund der aktuellen Situation nutzen wir digitale Medien zur Kooperation zwischen den Konsortialpartnern. Vielmehr aufgrund der geographischen
Verteilung über Deutschland (Karlsruhe, Stuttgart, Bielefeld, Dortmund, Berlin und Augsburg), sind wir auf digitale Meetings, eine Dokumentenmanagementplattform und eine Kommunikationsplattform angewiesen.

Mehr als 20 Personen haben heute am offiziellen Start über Microsoft Teams teilgenommen. Wir alle alle überaus motiviert!

Die kommenden Wochen werden wir mit dem Strukturieren der Arbeitspakete für dieses Jahr verbringen. Dabei ist einer der ersten Schritte die detaillierte Analyse der Nutzeranforderungen. Das Ziel ist es bis Ende des Jahres die ersten Prototypen mit unseren Nutzern testen zu können.  


Interessiert? Dann folgt uns auch über die sozialen Netzwerke!   

Die erste Woche von drei spannenden Jahren hat begonnen!

Zusammen transformieren wir die Bauindustrie!

#ReduktionVonKomplexität #KI #KünstlicheIntelligenz #Plattform #Digital #Bau #KIT #Airteam #Cyberforum #betonverein #DigitalesBauen #DIN #FARO #Fraunhofer #Goldbeck #GÜB #IGP #Metis #Xitaso

#Danke2BMWi #DankeDLR