Infrastruktur in und auswendig kennen

So lief es bisher

Herausforderungen, Wertewandel und Nachhaltigkeit im Fokus

Lange Zeit für die breite Öffentlichkeit ein abstrakter Begriff, hat das Thema Infrastruktur durch immer deutlicher werdende Mängel an Bedeutung gewonnen. Heute stellt man erst bei Defiziten fest, dass die als selbstverständlich angesehenen Bauwerke und Einrichtungen einer kontinuierlichen Unterhaltung und Investitionen bedürfen.

Gleichzeitig stellt der Wertewandel in Bezug auf Eigenschaften wie CO2-Bilanz, Umwelteinflüsse, Nachhaltigkeit und Resilienz neue Anforderungen an die Planung und das Management von urbanen Infrastrukturen. Erschwert wird die Situation durch einen absehbaren Fachkräftemangel und komplexer werdende Lieferketten.

Die Rolle der KI

In Infrastrukturen stehen zunehmend große Datenmengen zur Verfügung. Das Potenzial dieser Daten wird jedoch oft nicht genutzt. KI kann beispielsweise ermöglichen, ausgehend von einer Anomalität wie einem ungeplant hohen Energieverbrauch, über Muster in den Daten Zusammenhänge zwischen verschiedenen Systemen und die Fehlerursache zu finden.

Ein solches System kann mithilfe eines digitalen Zwillings realisiert werden. Die heterogenen Datenquellen von Planungs- und Betriebsdaten machen eine integrierte Datennutzung aber kaum möglich oder nicht finanzierbar.

Die Fähigkeit von KI-Systemen, bestehende digitale oder analoge Pläne und Dokumentationen zu interpretieren und in maschinennutzbare Formate zu bringen, wird zukünftig die Integration verschiedener Gewerke und Systeme vereinfachen.

Edge-KI ist in der Lage, Sensordaten schon vor Ort auszuwerten. Statt Rohdaten werden so bereits fundierte und datenbasierte Erkenntnisse an die verantwortliche Stelle im Infrastrukturmanagement gesendet. Dadurch werden sehr effektive und kostengünstige Sensornetzwerke möglich. Ein Beispiel hierfür sind die häufig eingesetzten Parkplatzsensoren, die Fehlbelegungen von Stellflächen effektiv erkennen können. Der Einsatz von KI ermöglicht auch die Erkennung von Mustern in Daten für „Predictive Maintenance“. Damit können Kontroll- und Serviceintervalle flexibilisiert und an den tatsächlichen Bedarf angepasst werden.

Simulationsmodelle können Planungen konkretisieren, indem zum Beispiel Verkehrsaufkommen oder Umweltbedingungen mit verschiedenen Wahrscheinlichkeiten berechnet und bewertet werden. Mithilfe von Feedbackschleifen können die KI-Modelle anhand der gesammelten Daten laufend optimiert werden.

So könnte es sein

Optimale Ressourcenallokation und Bauwerksüberwachung

Anhand der eingehenden und historischen Zustandsdaten des jeweiligen Bauwerks kann die KI Vorhersagen über erforderliche Baumaßnahmen und Ausfallwahrscheinlichkeiten für die Zukunft treffen. So kann ein lokales Sensornetzwerk an einer Brücke lokale Umwelteinflüsse, Erschütterungen, Verkehrsdichte und Veränderungen an der Maßhaltigkeit registrieren und Zusammenhänge zwischen den Faktoren herstellen, um Prognosen für Veränderungen zu erstellen. Bei Anomalitäten kann das lokale System selbstständig qualifizierte Mitteilungen an die zuständige Stelle senden. Bestehende Sensoren wie in Kameras oder Fahrwerkssensoren in Fahrzeugen können genutzt werden, um Zustände an Verkehrswegen zu erfassen.

Auf dieser Datenbasis sind dann realistischere Schätzungen hinsichtlich Eintrittszeitpunkt und Kosten der jeweiligen Instandhaltung möglich. Zudem können auf Basis der Zustandsdaten und der Personalverfügbarkeit neue Inspektionstermine durch die KI vorgeschlagen und geplant werden. Bei komplexen operativen Planungen, zum Beispiel Service- und Tourenplanung, können zusätzliche Kriterien wie CO2-Ausstoß, Servicequalität, Ressourcenoptimierung berücksichtigt werden und in die Priorisierung von Instandhaltungsmaßnahmen einfließen.

Anhand vordefinierter Kriterien generiert die KI außerdem eine geografisch geclusterte Reihenfolge der Umsetzung von Bauvorhaben, die zur Erzielung von Verbundeffekten gemeinsam durchgeführt werden können. Insgesamt spart dieser Ansatz Ressourcen bei der Bauwerksüberwachung und eignet sich dazu, besonders vulnerable Bauwerke proaktiv gemeinsam mit anderen Bauvorhaben umzusetzen bzw. instand zu halten.

Mithilfe von Edge-KI können relevante Sensornetzwerke effizient aufgebaut und betrieben werden. Vorhandene Datenquellen können effektiv erschlossen und genutzt werden. Für Entscheidungen im strategischen oder operativen Bereich kann durch Simulation eine belastbare Datenbasis geschaffen werden.

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