Baumaschinen nutzen künstliche Intelligenz

KIEL, 08.04.2020 – Die Bauindustrie steht am Anfang einer digitalen Transformation. Auf der 3. Internationalen VDI-Konferenz „Smart Construction Equipment“ Ende 2019 in München diskutierten Bauunternehmen, Maschinenhersteller und IT-Experten über Einsatzmöglichkeiten der Künstlichen Intelligenz in der Branche.

von Hendrik Stellmach

Scanias autonome Lkw-Studie AXL
Bei Scanias autonomem Konzept-Lkw „AXL“ ist der Mensch als Fahrer nicht mehr vorgesehen. Also haben die Schweden die Kabine gleich weggelassen. Der Verbrennungsmotor der Konzeptstudie wird – natürlich – mit Biosprit betrieben. | Foto: Scania

Die digitale Transformation der Bauindustrie hat viele Gesichter: Vom Telematikmodul, das laufend Betriebsdaten der Maschine erfasst, über die 3D-Maschinensteuerung bis zur autonom fahrenden Baumaschine gibt es unzählige Lösungen, die Bauprozesse transparenter und effizienter machen sollen. Drohnen gehören zu den plakativsten Beispielen digitaler Instrumente in der Branche. Sie reduzieren den Personaleinsatz und den zeitlichen Aufwand in der Vermessung. Mit Hilfe von Drohnen können zum Beispiel digitale Geländemodelle von Steinbrüchen erstellt oder Halden in Sekundenschnelle vermessen werden, um ihr Volumen zu bestimmen. Auch der Baufortschritt kann so verfolgt und die Produktivität gemessen werden.

Dadurch sänken die Kosten für die Vermessung erheblich – auf kaum mehr als ein Zehntel der herkömmlichen Methode –, sagt Jan Wouter Kruyt, Einsatzleiter bei Propeller Aero. Das Softwareunternehmen ist dabei, eine Plattform zur Vermessungsdatenverwaltung zu entwickeln, um die Informationslücke zwischen Büro und Baustelle zu schließen – eine einzige Plattform für die Verarbeitung, Analyse und Weitergabe der Drohnendaten, auf die Vermesser, Bauleiter und Ingenieure gleichzeitig zugreifen können. Dem Argument, dass die Drohnentechnik zusätzlich Geld kostet, hält Kruyt den großen Wert der datenbasierten Informationen entgegen: „Was kostet es, das nicht zu wissen?“ Weltweit nutzen schon mehr als 3.000 Unternehmen die Leistungen des 2014 gegründeten Unternehmens, in Deutschland zum Beispiel die Leonhard Weiss Bauunternehmung und die Günter Papenburg AG.

Mit der Drohnentechnik können auch Bestandsmodelle von Gebäuden oder Räumen – also exakte virtuelle Abbilder der Realität, sogenannte digitale Zwillinge – nach Belieben erstellt werden. Diese 3D-Daten lassen sich heute schnell und kostengünstig erstellen – auch weil inzwischen Algorithmen in der Lage sind, wiederkehrende Strukturen automatisch zu erkennen. Das Hamburger Unternehmen Loclab Consulting beispielsweise sammelt seit 15 Jahren digitale Abbilder realer Objekte – inzwischen mehrere Millionen – in einer Bibliothek, die als Basis für digitale Zwillinge beispielsweise von Gebäuden dient.

Einstieg ins Digitale

Noch am Anfang ihrer digitalen Bemühungen ist die Wiener Porr AG. Vor drei Jahren gründete das Straßenbauunternehmen einen Geschäftsbereich Digital und setzte einen Chief Digital Officer (CDO) ein. Im Frühjahr 2019 nutzte Porr bei der Sanierung der Start- und Landebahn des Salzburger Flughafens zum ersten Mal die Bauprozessoptimierungssoftware BPO der Firma Volz Consulting und machte damit eigenen Angaben zufolge gute Erfahrungen – trotz des „schlimmsten Wetters seit Jahrzehnten“, wie Christoph Winkler, Projektleiter Innovation, anmerkte. Er ist davon überzeugt, dass der digitale Wandel im Unternehmen der Porr AG einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil verschafft. Abgesehen davon verlangen natürlich auch immer mehr Auftraggeber digitale Methoden beim Bau. In Salzburg nutzte Porr neben BPO eine 3D-Fertigersteuerung von Trimble, ein Völkel-Verdichtungssystem für die Walzen, ein Wettermodul und eine Telematiklösung der Bridgestone-Tochter Webfleet Solutions. Eine Erkenntnis aus dem Projekt sei, dass man zunächst seine Prozesse analysieren müsse, bevor man mit der Digitalisierung starte, so Winkler.

Die Methoden der Datenerfassung in Baumaschinen werden dabei immer ausgefeilter. Wirtgen zum Beispiel setzt in seinen Großfräsen auf die sogenannte „sensor fusion“, bei der Sensordaten unterschiedlicher Herkunft zusammengeführt werden, um Ungenauigkeiten einzelner Messmethoden auszugleichen und genauere Ergebnisse zu erhalten. Die Technik soll Straßenbauunternehmen helfen, die gefräste Fläche genauer und schneller als bisher abrechnen zu können. Im sogenannten „Performance Tracker“ von Wirtgen misst ein Laserscanner das zu fräsende Querschnittsprofil. Zusammen mit der GPS-Position und weiteren Sensoren werden daraus Flächenfräsleistung und Fräsvolumen exakt bestimmt und stehen sofort für Dokumentation und Abrechnung zur Verfügung. Auch seine Baustellenkosten kann das Fräsunternehmen präzise bestimmen und zusätzlich im WITOS-Flottenmanagementsystem die Effizienz seines Fuhrparks auswerten.

Paneldiskussion auf der 3. VDI-Konferenz "Smart Construction Equipment"
Kompetente Expertenrunde zum Thema KI in der Bauindustrie: (v. l. n. r.) Oliver Schneider, Leiter Tunnelbau (Amberg Technologies AG) Veronika Petschen (Amberg Group), Francisco Javier Royo Abancéns (Ferrovial Agroman), Elza Marisa Paiva de Figueiredo (Danfoss Power Solutions ApS), Marco Hirsch (DFKI), Dr. Selim-Tugra Demir (Fischer Consulting GmbH). | Foto: B_I

Maschinendaten sinnvoll nutzen

Von der Schwierigkeit, Prozesse in der Erdbewegung zu „digitalisieren“, kann Francisco Javier Royo Abancéns ein Lied singen. Er ist Leiter der Abteilung Forschung und Entwicklung beim spanischen Bauunternehmen Ferrovial Agroman, das im großen Stil Verkehrsinfrastruktur plant und baut. Nach seiner Erfahrung hemmen derzeit zum Beispiel die Vielfalt an Maschinen und Subunternehmen, Streitigkeiten zwischen Projektmanager und Nachunternehmer sowie ineffiziente Arbeitsabläufe die Produktivität im Infrastrukturbau. Maschinenvernetzung und Künstliche Intelligenz könnten – als relativ simple plug-and-play-Lösung – diese Abläufe optimieren, den Kraftstoffverbrauch senken, Streitigkeiten obsolet machen und Projektdaten transparent für zukünftige Vergabeprozesse zur Verfügung stellen. Eine McKinsey-Studie schätzt das Kostensenkungspotenzial von Datenanalyse und Künstlicher Intelligenz für Bauprojekte in der spanischen Bauindustrie auf 45 Prozent.

„Bauunternehmen müssen verstehen, wie Künstliche Intelligenz funktioniert, um ihr volles Potenzial nutzen zu können“, sagt Royo Abancéns. IT-Spezialisten oder Mathematiker, die über die nötigen Kenntnisse verfügen, seien aber noch selten in Bauunternehmen. Die ganze Branche müsse Künstliche Intelligenz zur Priorität machen, auch wenn sicher nicht jedes Unternehmen die hohen Investitionen in die Technologie stemmen könne, meint Elza Marisa Paiva de Figueiredo, Europachefin des Bereichs Autonome Systeme bei Danfoss Power Solutions ApS. Gerade kleinere Unternehmen müssten daher „kreativ“ werden, um im Wettbewerb nicht unter die Räder zu kommen.

Dr. Selim-Tugra-Demir, Fischer Consulting GmbH
In Workshops setzten sich die Konferenzteilnehmer mit unterschiedlichen Fragestellungen aus dem Bereich KI auseinander. | Foto: B_I

Autonome Baumaschinen entwickeln

Künstliche Intelligenz ist eine Schlüsseltechnologie für die Umsetzung autonom fahrender Baumaschinen. Sie sollen Baustellen produktiver und sicherer machen und gleichzeitig das Fachkräfteproblem der Branche lösen. Danfoss Power Solutions ist ein wichtiger Hersteller von hydrostatischen Antrieben, Fernsteuerungen sowie Getriebepumpen und -motoren für Baumaschinen und forscht intensiv im Bereich autonomer Maschinen. Hamms autonome, fahrerlose Tandemwalze, Komatsus autonomer Muldenkipper, die fahrerlosen Trucks von Scania und die autonom fahrenden Dumper von Volvo CE sind Ergebnisse dieser Forschung.

Kernfrage bei den von Danfoss verfolgten Entwicklungen: Wie können Baumaschinen sich gegenseitig und ihr Umfeld wahrnehmen? Dafür greift das Unternehmen auf Künstliche Intelligenz in Form des sogenannten maschinellen Lernens zurück: Maschinen können Muster und Gesetzmäßigkeiten erkennen und daraus Lösungen entwickeln. Sie produzieren sozusagen künstliches Wissen aus Erfahrungen. Scania untersucht in seinem Forschungsprojekt, wie der Materialumschlag im Bergbau mit Hilfe autonomer Fahrzeuge optimiert werden kann. Eine der Erkenntnisse: Allein durch die Vergleichmäßigung der Fahrzeugbewegungen kann der Gesamtprozess nachhaltiger und kostengünstiger werden, die Gewinnung im Steinbruch Züge einer industriellen Fertigung annehmen.

„Jede wiederholbare Bewegung kann automatisiert werden“, sagt Paiva de Figueiredo. Daten legen Schwachstellen im Bauprozess offen, zeigen Ineffizienzen auf und Wege, Zeit zu sparen. So können die vorhandenen Ressourcen besser genutzt, Energie gespart und auch die Sicherheit auf der Baustelle verbessert werden. Unternehmen können aus der Kostenersparnis Wettbewerbsvorteile generieren, um an die lukrativsten Aufträge zu kommen. Im Bereich der vorausschauenden Wartung kann Künstliche Intelligenz Vorschläge zum schonenden Betrieb der Maschine und zu geeigneten Wartungszyklen und -maßnahmen machen. So nutzt beispielsweise die Schweizer Amberg Group diese Technik für die vorausschauende Wartung ihrer rund 400 Tunnelkilometer in der Schweiz.

Vorsorge treffen

Natürlich kommt mit der weiteren Verbreitung Künstlicher Intelligenz in der Bauindustrie der Datensicherheit eine immer größere Bedeutung zu. Dass „Cyber Security Awareness“ nicht unbedingt unterhaltsam, aber absolut notwendig ist, weiß Piero Blunda, Leiter des Bereichs Produkt- und Cybersicherheit bei CNH Industrial. Die Vernetzung von Baumaschinen steigert die Verwundbarkeit von Bauunternehmen erheblich: zum Beispiel durch die Datenspeicherung in der Cloud und den schlüssellosen Zugang. Und die Liste potenzieller Einfallstore in Baumaschinen ist noch länger: Telematik, Infotainment, Fernwartung, um nur einige zu nennen.

Cyber-Attacken auf Maschinen haben weltweit deutlich zugenommen. Unternehmen müssten ein Bewusstsein für die Wichtigkeit von Cybersicherheit entwickeln, vorbeugen, statt zu reagieren, sagte Blunda. In der digitalen Architektur der Maschinen sollten daher vertrauenswürdige von nicht vertrauenswürdigen Bereichen getrennt sein, Bauunternehmen sollten Verschlüsselung und Authentifizierung in der Maschinenkommunikation nutzen und ganz allgemein jede Lösung nicht nur von der Wirtschaftlichkeit, sondern auch von der Datensicherheit her denken.