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energyTWIN
Energiediagnosestecker Digitaler Zwilling

Neue sensorgestützte und KI-basierte Methoden für die digitale, BIM-basierte Inbetriebnahme von technischen Anlagen in Hochbauwerken und deren energetische Systemoptimierung

AKTUELLES

6. Statusmeeting am 5.Juli 2022 bei E3D in Aachen

Am 5. Juli 2022 tauschten sich die Projektpartner am Lehrstuhl für Energieeffizientes Bauen – E3D der RWTH Aachen University zum aktuellen Stand der Entwicklungen aus. Am Nachmittag des Tages wurden die bisherigen Entwicklungen dem Projektbeirat aus Vertretern von Verbänden und Unternehmen vorgestellt und diskutiert. Am Labordemonstrator, dem Viega CUBE, konnten die Entwicklungen der virtuellen und augmentierten Realität praktisch ausprobiert werden.

Am 15. Juli 2022 wurde das Projekt im Rahmen eines Vortrages „BIM-assisted, automated processes for commissioning in building services engineering“ auf dem 39. Symposium on Automation and Robotics in Construction (ISARC 2022) in Bogotá, Kolumbien, von Tristan Kinnen und Dr. Matthias Wenthe einem internationalen Publikum vorgestellt. Die zugehörige Publikation kann unter https://www.iaarc.org/wp-content/uploads/2022/07/ISARC-2022-Proceedings.pdf heruntergeladen werden.

KERNZIELE

  • Entwicklung von Verfahren für die Erzeugung eines "Digitalen Zwillings" bei der Inbetriebnahme der Gebäudetechnik und dessen kontinuierliche Fortführung mit Informationsanreicherung in der Betriebs- und Nutzungsphase,
  • Erkennung von Geometrie, Systemtopologie und energetisch-funktionalen und informationstechnischen Zusammenhängen gebäudetechnischer Anlagen im Rahmen der baulichen Umsetzung bzw. technischen Inbetriebnahme,
  • Methoden zur hochauflösend(er)en Erfassung und automatisierten Erkennung des gebauten Bestandes (As-built) basierend auf Ausführungsplanungsdaten,
  • Erkennung und Klassifizierung von Komponenten,
  • Organisation und strukturierte Aufbereitung der Daten unter Berücksichtigung funktionaler Zusammenhänge,
  • Anwendung neuer 5D BIM-Werkzeuge, intelligentes Asset-Management,
  • Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens bei zentralen Themen der Digitalisierung der Energiewende im Gebäudebereich.

PROJEKT

Gesamtziel des Vorhabens

Die Digitalisierung ist in allen Bereichen von Wirtschaft und Gesellschaft ein Megatrend.

Dies gilt insbesondere für das Bauwesen, das gegenüber anderen Bereichen der Wirtschaft einen großen Nachholbedarf hat und zu den am wenigsten digitalisierten Industriezweigen zählt. Aus Sicht der Energiewende ist die Digitalisierung ein zentrales Umsetzungsinstrument, um die Volatilität der erneuerbaren Energien in den Sektoren Strom, Wärme und Mobilität erzeuger- und verbrauchsseitig moderieren zu können.

Informationstechnische Lösungen, die dieses Zusammenspiel einer stets komplexer werdenden Energiesystemtechnik erfassen, müssen in Zukunft weit mehr bieten, als dies gegenwärtig der Fall ist. Hochkomplexe Zusammenhänge in der Technischen Gebäudeausrüstung (TGA) und Gebäudeautomation (GA) müssen informations- und kommunikationstechnisch (IKT) erfasst und im Zusammenhang mit Gebäudeinformationsmodellen (BIM) in einer für den Menschen verständlichen Form aufbereitet und verwaltet werden.

Diese Komplexität ist künftig nur durch den Einsatz von Methoden der künstlichen Intelligenz / des maschinellen Lernens beherrschbar.

Ziel des Vorhabens energyTWIN ist es daher, Verfahren für die (automatisierte) Erzeugung eines "Digitalen Zwillings" bei der Inbetriebnahme der Gebäudetechnik und dessen kontinuierliche Fortführung mit Informationsanreicherung in der Betriebs- und Nutzungsphase zu entwickeln.

Die Verbundpartner

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