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In the engineering domain, representing real-world objects using a body of data, called a digital twin, which is frequently updated by “live” measurements, has shown various advantages over tradi- tional modelling and simulation techniques. Consequently, urban planners have a strong interest in digital twin technology, since it provides them with a laboratory for experimenting with data before making far-reaching decisions. Realizing these decisions involves the work of professionals in the architecture, engineering and construction (AEC) domain who nowadays collaborate via the methodology of building information modeling (BIM). At the same time, the citizen plays an integral role both in the data acquisition phase, while also being a beneficiary of the improved resource management strategies. In this paper, we present a prototype for a “digital energy twin” platform we designed in cooperation with the city of Regensburg. We show how our extensible platform de- sign can satisfy the various requirements of multiple user groups through a series of data processing solutions and visualizations, in- dicating valuable design and implementation guidelines for future projects. In particular, we focus on two example use cases concern- ing building electricity monitoring and BIM. By implementing a flexible data processing architecture we can involve citizens in the data acquisition process, meeting the demands of modern users regarding maximum transparency in the handling of their data.
Digital workflows in the Architecture, Engineering and Construction (AEC) industry have been working with a wide range of software solutions trying to enable a Design-to-Production (DtP) end-to-end data flow. Thereby, state-of-the-art software solutions attempt to streamline the design and production processes accordingly.
However, most digital workflows lack in terms of adequate sequential data preparation, agglomeration, and interfacing capabilities for consecutive design phases. These issues result in long, tedious correction loops, a wide range of software solutions and extensions to mitigate the issues. In addition, many digital workflows do not consider or integrate construction, production and machine relevant data holistically (respectively geometry and semantics). In this context, the production relevant data in from of human-centered work process data referring to digital human models (DHM), derived human abilities, safety and ergonomic criteria are often neglected. However, this is essential to interface the construction, human and machine relevant data in a holistic manner.
This paper therefore proposes a DtP-workflow which is intended to solve some of the issues by interfacing relevant software solutions incorporating construction, production (including DHM and more) and machine relevant data in a holistic manner using a Building Information Modeling (BIM)-approach (based on the IFC schema). In this regard, the DtP-workflow aims to reverse common top-down digital workflows by considering and integrating the relevant data for consecutive design phases from the beginning. Subsequently, the DtP-workflow should achieve a reduction in planning effort.
Die Verfügbarkeit von Modelldaten die reich an geometrischen als auch semantischen Informationen sind, ist eine der Grundvoraussetzungen das enorme Potenzial der Digitalisierung gewinnbringend im Planen, Bauen und Betreiben von Bauwerken auszuschöpfen. Mittlerweile liegen auch im Bauwesen vom Laserscanning bis hin zu Protokollen von Maschinendaten vielschichtige und objektspezifische Daten vor, die sich hinsichtlich des Building Information Modelling effizient einsetzen lassen. Im Rahmen der hier vorgestellten Arbeit wird ein Ansatz beschrieben, wie über ein entsprechendes Application Programming Interface aus einem objektorientierten BIM-Modell eine relationale Datenbank für Volumen- und Strukturmodelle abgeleitet werden kann. Ziel ist es, über die relationale Datenbank geometrisch-topologische Daten für unterschiedliche Autoren-Software bereitzustellen. Die Arbeit soll die Vorzüge einer redundanzfreien Vorhaltung geometrisch-topologischer und semantischer Bauteilinformationen in einer relationalen Datenbank zeigen.
Für die erfolgreiche Implementierung von KI-Systemen ist eine große Menge an relevanten (und gelabelten) Trainingsdaten nötig. Die Datenqualität, Format, Struktur und nicht zuletzt urheberrechtliche Belange schränken die unmittelbare Nutzung vorhandener Daten ein und hindern die gewinnbringende Nutzung dieser Technologien in der Praxis. In diesem Beitrag wird ein Ansatz vorgestellt, der auf Basis einer parametrischen bzw. regelbasierten Erstellung von BIM-Modellen synthetische, gelabelte Trainingsdaten für die nachgelagerte Nutzung in diversen KI-Workflows generiert. Die Modelle werden mithilfe einer C#-Anwendung über die API von Autodesk Revit erzeugt und können durch automatisiertes Postprocessing mittels Python zu annotierten Daten in gängigen Austauschformaten aufbereitet werden. Die synthetischen Bauwerksmodelle ermöglichen die Ableitung multimodaler Trainings-Datensätze. Das heißt, sie können in unterschiedlichen Dateiformaten vorgehalten werden. Dadurch lassen sich Datensätze erzeugen, die auf den jeweiligen Anwendungsfall zugeschnitten sind (z. B.: Rastergrafiken, Punktwolken, CAD- oder BIM-Formate). Die Daten lassen sich somit in entsprechende KI-Systeme integrieren. Dieser Lösungsansatz wird am Anwendungsbeispiel einer KI-gestützten Objektklassifizierung in 2D-Plänen auf Basis synthetischer Datensätze im COCO-Format durchgeführt. Die künstlich erzeugten Plandaten in Anlehnung an Positionspläne von rasterförmig aufgebauten Skelettbauwerken konnten erfolgreich einem KI-System als Trainingsdaten zugeführt werden. Damit wird die nahtlose Verkettung der einzelnen Prozessschritte (Modellierung, Annotation, Integration) validiert. Die Ergebnisse werden abschließend evaluiert und Optimierungsansätze diskutiert.
Enhancing Decision-Making for Human-Centered Construction Robotics: A Methodological Framework
(2024)
While the Architecture, Engineering, and Construction (AEC) industry is increasingly aware of the rising demands for productivity and human-centered construction improvements, the holistic adoption of robotics as a fundamental strategy to address these challenges has not yet reached comprehensive fruition. This paper therefore introduces a methodological framework aiming to address the industry's pressing need for a systematic approach for assessing the feasibility of integrating robotics into human-centered construction processes. It aims to enhance decision-making regarding the degree of automation in human-centered construction processes, ranging from partial to full robotization or non-robotization. The framework is characterized by a more holistic end-to-end data-/workflow and therefore adopts a multifaceted approach, leveraging BIM-based planning methodologies and integrating new technologies [e.g., Motion Capturing (MoCap), work process simulation software incorporating Digital Human Models (DHM), self-developed conversion/interfacing software and more] that have not been widely used in the industry to date. Subsequently, the framework is evaluated in a real-life bricklaying construction process to ensure a more application-based approach. Overall, the framework advances current construction processes with a more inclusive and conscious technology infill to empower construction professionals with the workflow and corresponding tools necessary for the practical integration of robotics into human-centered construction processes.