ALLPLAN Infrastructure

KI im Infrastrukturbau:
Ausblick, Forschung
und Praxis

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BESCHLEUNIGUNG DER VERKEHRSWEGEPLANUNG MIT KÜNSTLICHER INTELLIGENZ

Im Forschungsprojekt BIMKIT arbeiten IT-Experten daran, Künstliche Intelligenz (KI) und Building Information Modeling (BIM) für eine effizientere Planung und Verwaltung der Verkehrsinfrastruktur zu kombinieren. Während sich die Bauwirtschaft in den letzten Jahrzehnten auf den Austausch von strukturierten Informationen über herstellerunabhängige Standards wie IFC konzentrierte, ermöglicht KI heute den Umgang mit schwach strukturierten Daten, etwa Plänen. Dadurch verschiebt sich der Fokus von der reinen Informationsvermittlung hin zum Wissensaustausch, was die Zusammenarbeit und den Planungsprozess erheblich verbessert.

Die Projektpartner Elevait, A+S Consult und ALLPLAN bieten innovative Systemlösungen entlang des Planungsprozesses: Elevait setzt KI ein, um Datenquellen zu strukturieren, A+S Consult unterstützt mit Korfin die optimierte Trassenplanung, und ALLPLAN Bridge liefert leistungsstarke Werkzeuge für den Ingenieurbau. Diese Technologien eröffnen neue Möglichkeiten für die Verkehrswegeplanung, von der beschleunigten Arbeit mit parametrischen Modellen bis hin zu zukunftsweisenden KI-gestützten Ansätzen.

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Referenten

 

Prof. Dr. Markus König, Ruhr-Universität Bochum | BIMKIT - Automatisierte Erstellung von BIM-Modellen für Betrieb, Instandsetzung und Neubau

Felix Kretschmann, Senior Produktmanager, elevait GmbH & Co. KG | Künstliche Intelligenz und Wissensmodelle in der Infrastrukturplanung

Dr. Veit Appelt, Geschäftsführer, A+S Consult GmbH | Multidimensionale parametrische BIM-Modelle in der Trassenplanung für Straße, Schiene und Energie

Gregor Štrekelj, MSc, Product Manager Infrastructure, ALLPLAN Software Engineering GmbH | ALLPLAN Bridge - Parametrische 4D-BIM-Modelle in der Konstruktionsplanung

Stefan Kaufmann, Product Manager – BIM Strategy & New Technologies, ALLPLAN GmbH | Führt Sie als Moderator durch den Nachmittag

KI IM BAUWESEN

Erfahren Sie, wie Künstliche Intelligenz und digitale Innovationen das Bauwesen revolutionieren. Allplan zeigt, wie intelligente Technologien die Planung optimieren, Fehler reduzieren und die Zusammenarbeit in Projekten verbessern. Entdecken Sie die Zukunft des Bauens durch KI-gestützte Lösungen, die effizientere und nachhaltigere Ergebnisse ermöglichen.

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KI und Wissensmodelle in der Infrastrukturplanung

Bei Infrastrukturprojekten fallen riesige Datenmengen an. Der Aufwand für die Verwaltung und Verarbeitung der Daten ist enorm. Kann uns KI hier entlasten? Ein Start-up mit Sitz in Dresden und Triberg sagt: Ja.

Während Planer früher ihre Projekte mit einer überschaubaren Anzahl von Datenformaten bewältigten, sind sie heute mit einer großen Datenvielfalt konfrontiert. Lief die digitale Kommunikation lange Zeit vor allem über FTP und E-Mail, werden heute zunehmend Plattformen und Cloud-Systeme im Projekt eingesetzt, die die Planer kontinuierlich mit aktuellen Informationen versorgen.

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FAQs - Häufige Fragen:

KI findet Anwendung in verschiedenen Bereichen des Infrastrukturbauprojekts, einschließlich:

  • Planung und Design: Automatisierte Generierung von Entwürfen und Simulationen zur Optimierung von Bauplänen.
  • Bauüberwachung: Einsatz von Drohnen und Bildverarbeitung zur Echtzeitüberwachung von Baustellen.
  • Wartung und Instandhaltung: Vorhersage von Infrastrukturproblemen mithilfe von KI-gestützter Datenanalyse, um Wartungsmaßnahmen zu planen.
  • Ressourcenmanagement: Optimierung von Material- und Personalressourcen durch KI-gestützte Prognosen.
  • Effizienzsteigerung: Reduzierung von Planungs- und Ausführungszeiten durch automatisierte Prozesse.
  • Kostenersparnis: Minimierung von Fehlern und Verzögerungen durch präzisere Vorhersagen und Echtzeit-Datenanalysen.
  • Sicherheitsverbesserung: Identifizierung von potenziellen Risiken, bevor sie zu Problemen werden.
  • Nachhaltigkeit: Optimierte Ressourcennutzung und Reduktion von Abfall durch KI-gestützte Analysen.

Ja, einige der häufigsten Herausforderungen sind:

  • Datenqualität: Für zuverlässige Ergebnisse benötigt KI hochwertige und umfangreiche Datensätze.
  • Komplexität der Integration: Die Integration von KI-Systemen in bestehende Prozesse kann komplex sein und erfordert Schulungen.
  • Kosten: Die initialen Investitionen in KI-Technologie und -Infrastruktur können hoch sein.
  • Akzeptanz: Widerstand gegen neue Technologien seitens der Mitarbeitenden und mangelndes Vertrauen in automatisierte Prozesse.