Digitale Technologien in Field Information Modeling (FIM)

Lernziele:

Dieser Kurs behandelt die praktischen Methoden zur digitalen Dokumentation, Modellierung, Speicherung und Weitergabe der erforderlichen räumlichen und zeitlichen Informationen während des gesamten Lebenszyklus eines Bauprojekts. Die Teilnehmer werden mit den verschiedenen modernen Fernerkundungstechnologien vertraut gemacht, die zur Automatisierung der Erfassung und Analyse von Bauinformationen im Gelände eingesetzt werden können. Die Lernenden werden in der Lage sein, Technologien wie Laserscanner zu nutzen, um Bauingenieur- und Managementprozesse zu automatisieren, einschließlich Fortschrittsüberwachung, Qualitätskontrolle, Bewertung der strukturellen Integrität und Sicherheitsmanagement. Die Lernenden werden mit den praktischen Strategien und Werkzeugen vertraut gemacht, die für die Analyse der erworbenen Feldinformationen erforderlich sind, um den nahtlosen Transfer von Informationen zwischen der realen und der digitalen Welt zu fördern. Diese Technologien und Methoden werden es den Studierenden ermöglichen, den Bereich der Feldinformationsmodellierung (FIM) in der Praxis anzuwenden.

 

Einführung Field Information Modeling (FIM):

Grundlegende Prinzipien des Projektmanagements und der Projektsteuerung, einschließlich des Deming-Zyklus und der schlanken Projektabwicklung, gewährleisten eine schnelle, häufige und zuverlässige Datenerfassung und -analyse vor Ort, um eine kontinuierliche Verbesserung zu fördern. Im Zusammenhang mit der Termin- und Kostenkontrolle erfordert zum Beispiel die tägliche Messung des Prozentsatzes der geplanten Fertigstellung, die als Teil des Last Planner®-Systems empfohlen wird, in Verbindung mit einer häufigen Earned-Value-Analyse aktuelle Kenntnisse über den Fortschritt der Aktivitäten. Bei der Qualitätskontrolle im Bauwesen können Nacharbeiten, wenn sie unbemerkt bleiben, bis zu 25 % der gesamten vertraglich vereinbarten Baukosten ausmachen, zu erheblichen Verzögerungen führen (Flughafen Berlin) oder, was noch schlimmer ist, strukturelle Instabilitäten (Flughafen Eindhoven) und möglicherweise Todesfälle verursachen (Gerüst des Kraftwerks Neurath). Eine zuverlässige und häufige Erfassung und Analyse relevanter Felddaten ist daher notwendig, um die negativen Auswirkungen von Nacharbeiten im Bauwesen zu verringern.

Da die Menge und Häufigkeit der Felddaten zunimmt, wird ein robuster Prozess für die kontinuierliche Erfassung, Analyse, Modellierung und Verwaltung der Daten immer wichtiger. Die Automatisierung des zu letztgenannten Prozesses ist besonders wichtig, da die Erfassung und Analyse von Felddaten häufig erforderliche, sich wiederholende Aufgaben sind und im Allgemeinen nicht als "Werkzeugzeit" (produktive Zeit) betrachtet werden. Dies führt zur Konzeption eines wesentlichen Prozesses zur Unterstützung der Projektinformationsmodellierung während der Bauphase, der als Field Information Modeling (FIM) bezeichnet wird: der Prozess der Umwandlung von Felddaten in intelligente, greifbare und semantische digitale Daten als Mittel zur Ermöglichung eines nahtlosen Informationsflusses zwischen dem Feld und der digitalen Welt.

Ressourcen:

[1] Maalek, R.; Lichti, D.D.; Ruwanpura, J.Y. Automatic Recognition of Common Structural Elements from Point Clouds for Automated Progress Monitoring and Dimensional Quality Control in Reinforced Concrete Construction. Remote Sensing. 2019, 11, 1102. https://doi.org/10.3390/rs11091102.

[2] Maalek, R. Field Information Modeling (FIM)™: Best Practices Using Point Clouds. Remote Sensing. 2021, 13, 967. https://doi.org/10.3390/rs13050967.

[3] Maalek, R.; Lichti, D.D.; Maalek, S. Towards Automatic Digital Documentation and Progress Reporting of Mechanical Construction Pipes Using Smartphones. Automation in Construction. 2021, 127, 103735. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2021.103735.

[4] Bosche, F.; Haas, C.T.; Akinci, B. Automated Recognition of 3D CAD Objects in Site Laser Scans for Project 3D Status Visualization and Performance Control." Journal of Computing in Civil Engineering. 2009, 23.6, 311-318. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0887-3801(2009)23:6(311).

[5] Braun, A.; Tuttas, S.; Stilla, U.; Borrmann, A. BIM-Based Progress Monitoring. In: Borrmann A., König M., Koch C., Beetz J. Building Information Modeling. 2018, Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-92862-3_28.