Sich selbst optimierende Gebäude – die Datenrevolution in BIM

Credit: Hillert und Co.

In Zeiten in denen alle Dinge in Algorithmen abgebildet werden und die ganze Welt über die Datenrevolution spricht und die künstliche Intelligenz erstaunliche Ergebnisse erzielt, ist es verwunderlich wie wenig über das Thema in der Baubranche diskutiert wird. Auf der EXPO REAL gab es gerade mal eine Handvoll Start-ups im Real Estate Innovation Network, die sich dem Thema annehmen. Dabei sind gerade Gebäude, deren Planung und Bau, das Facility Management und die Gebäudenutzung einfach in Daten und Algorithmen zu beschreiben und zu modellieren. Die Optimierungspotenziale sind in der Branche bekanntlich enorm über alle Anwendungsfälle hinweg. Es wird Zeit für eine Datenrevolution.

Mit BIM ist das Bewusstsein für Daten bei den unterschiedlichen am Gebäude beteiligten Zielgruppen gestiegen. Die Versprechen von BIM, Optimierung im Bauprozess, detaillierte Auswertungen, effizientere Facility Management Prozesse und Abstimmungsmöglichkeiten der beteiligten Menschen haben zur Folge, dass sich die Branche immer mehr mit dem Thema Daten beschäftigt. Doch die Probleme liegen in der Praxis. Zu wenige Standards, wenig Know-how im Umgang großer Datenmengen, veraltete Tools, Sorge vor erhöhtem Arbeitsaufwand behindern den Fortschritt und die breite Adaption von Daten Services. Verschiebt sich damit die Datenrevolution in der Baubranche, die so manch andere Branche auf den Kopf stellt?

Die künstliche Intelligenz ist perfekt geeignet, um die Baubranche in ein neues und modernes Zeitalter zu hieven. Sie ist der letzte und notwendige Schritt um aus den großen oftmals unstrukturierten Daten die richtigen Auswertungen und Schlüsse zu ziehen. Deep Learning auf Basis von optimierten neuronalen Netzwerken sind heute in der Lage, Bauteile und Fortschritte zu erkennen, Fehler in Modellen aufzuspüren, Abläufe zu optimieren. Dazu werden die KI Systeme mit großen Mengen an Baudaten trainiert und mit Wissen aus der Lehre gefüttert. Sie können Abweichungen und Strukturen in den Daten analysieren und als Unterstützung für den Ingenieur oder Projektleiter konkrete Optimierungen vorschlagen. Die Stärke der KI aus unstrukturierten Daten zu lernen, ist dabei ein wesentlicher Vorteil um die fehlenden Standards und die oftmals unzulängliche Datenhaltung im Gebäude zu überwinden. Zwar sind die Systeme und Erfahrungen hier noch lange nicht so weit fortgeschritten wie in der Medizin, im Rechtsbereich oder in der Mobilität, doch die Mechanismen sind ähnlich und es ist nur eine Frage der Zeit bis hier speziell auf die Gebäude zugeschnittene KI Systeme zur Verfügung stehen. Die Datenproduktion wird zunehmend vereinfacht. Sensoren werden immer günstiger und füttern die KI. Ein modernes Smartphone kann bereits die Gebäudestruktur erkennen, spezialisierte Sensoren finden sich in Werkzeugen, Lichtsysteme, Kameras, usw. Bei einem Besuch kürzlich in China bei Baidu ist mir z.B. aufgefallen, dass es keine Zugangsbeschränkung im Gebäude gibt. Aber ein freundlicher Mitarbeiter kam auf mich zu, um mich zu leiten. Die Kameras hatten mich gescannt und festgestellt, dass ich kein Mitarbeiter von Baidu bin und Betreuung benötige.

Der Ausblick auf das sich  selbst optimierende Gebäude ist somit nicht mehr weit. Schon heute kann die KI Varianten in der Planung durchrechnen und lernt dabei ständig dazu. Die proaktive Instandhaltung, die optimierte Nutzung und Verwaltung sind die nächsten Schritte. Gebäude die sich selber planen, bauen und verwalten sind am Horizont erkennbar. Doch wie immer ist es eine Frage vom richtigen Timing. Dauert es noch 3 Jahre, oder vielleicht 5 oder 10? Das ist immer der schwierigste Teil.

Christian Ehl, CEO bei Hillert und Co. für das BIM-Magazin der BIM World MUNICH