Klimawandel und Ressourcenverknappung sind die wesentlichen Herausforderungen unserer Zeit, denen sich auch der Massivbau stellen muss. In diesem Beitrag werden zunächst die Herausforderungen wie die stetige Zunahme der verwendeten Betonmenge, Treibhausgasemissionen und Ressourceneffizienz bei der Herstellung von Beton und die wachsende Baunachfrage in den Blick genommen. Mit Bezug zur Struktur des deutschen Bauwesens werden die stagnierende Arbeitsproduktivität als Indikator für ineffiziente Prozesse, das fragmentierte, wenig digitalisierte Planen und Bauen und das kleinteilige, kaum ganzheitlich betrachtete Vorgehen analysiert. Ausgehend von den Herausforderungen und der Analyse der Rahmenbedingungen werden erste Lösungsansätze aufgezeigt: die Planungsoptimierung auf Grundlage digitaler Bauwerksmodelle, die Erhöhung der Effizienz von Betonbauteilen sowie die verlängerte Nutzung von Bestandsbauwerken. Ziel ist es, Beispiele für notwendige Veränderungen aufzuzeigen, ohne den Anspruch auf ein vollständiges oder abschließendes Bild für den klimafreundlichen und ressourceneffizienten Massivbau zu haben.
In the execution phase, the acquisition of information is crucial. A key challenge in BIM-based flight planning with unmanned aerial vehicles (UAV) is designing, simulating, verifying, possibly optimizing and executing the model-based acquisition based on a 4D-BIM. The presented "lean data acquisition process" (LDAP) triggers the acquisition event-based and demand-oriented (Pull principle) for relevant activities and exclusively acquires the associated components. Then, the LDAP comprises model-based planning (Plan), realistic simulation (Do), validation and uniform evaluation (Check) as well as adjustment (Act). This ensures that only relevant data and information from the construction process are acquired.
Germany's large stock of existing bridge infrastructure must be digitalized as BIM due to political requirements. Therefore, point cloud data can be used, and available open-source datasets and different approaches on semantic segmentation are being researched. To bridge the gap between theoretical research on point cloud data and manual inspection, a list of object-oriented classes for semantic segmentation is proposed. These classes are put into context with entities of the IFC schema and the German ASB-Ing. An application example with the proposed classes is shown using a manually segmented point cloud and an approach with the RANSAC Shape Detection algorithm.
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