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* (L) [[BIM zur Unterstützung eines effizienten Asset Managements der Straßeninfrastruktur|'''BIM Asset Management der Straßeninfrastruktur''']]: Ein Ansatz zur optimierten Verknüpfung vom Asset-Management und BIM im Straßenbau und -erhaltung | * (L) [[BIM zur Unterstützung eines effizienten Asset Managements der Straßeninfrastruktur|'''BIM Asset Management der Straßeninfrastruktur''']]: Ein Ansatz zur optimierten Verknüpfung vom Asset-Management und BIM im Straßenbau und -erhaltung | ||
Version vom 16. August 2024, 16:40 Uhr
Im Leitfaden: 4.3.2 Optimierungskonzepte
Die nachfolgend angeführten konzeptionell entwickelt und bereits prototypisch (P) durchgeführten oder auf Basis einer Literaturanalyse (L) identifizierten Ansätze sollen verdeutlichen, dass die Effizienz, insbesondere durch den Einsatz von BIM und künstlicher Intelligenz, vor allem aber durch den Einsatz von digitalen Technologien bei Infrastrukturvorhaben weiter gesteigert und die hierbei betrachteten Infrastrukturassets (bspw. Verkehrsfläche) zudem bestmöglich gemanagt werden können.
- (L) BIM Asset Management der Straßeninfrastruktur: Ein Ansatz zur optimierten Verknüpfung vom Asset-Management und BIM im Straßenbau und -erhaltung
- (L) BIM für die Straßenerhaltung: Ein Verfahren zur Erfassung, Visualisierung und Verknüpfung von Straßenschäden
- (L) KI Ansätze im Bauwesen: Ansätze zu Nutzung von KI im Bauwesen zur Förderung der Kreislaufwirtschaft
- (P) BIM-LCA-Integration: Ein digitaler Ansatz zur Durchführung der Ökobilanz anhand von parametrischen Straßenmodellen
- (P) BIM-basierte Nachhaltigkeitsvisualisierung: Konzept zur Visualisierung der Nachhaltigkeitsbewertungsergebnisse auf Basis von 3D-Modellen
- (P) EPD-Integration: Ein Ansatz EPDs im Rahmen der BIM-LCA-Integration spezifischer zu nutzen und anzupassen
- (P) Stoffstromsimulation: Entwicklung eines Vorhersagemodells zur Abschätzung von Stoffströmen im Straßenbau
In Anlehnung an Kapitel 3.5 Beispielsammlung sollen die hier gelisteten Ansätze vor dem Hintergrund der Digitalisierung und dem stetig wachsenden Einsatz von digitalen Technologien und KI-Werkzeugen verdeutlichen, welche Optimierungen in diesem Kontext zukünftig zu erwarten sind bzw. wo es weitere tiefergehende Forschung bedarf. Vor allem durch die Nutzung von KI-Anwendungen, dem Durchführen von Simulation sowie der Integration von Nachhaltigkeitsbewertungsansätzen, konnte bereits gezeigt werden, dass Maßnahmen effizienter und nachhaltiger geplant und umgesetzt, sowie Ressourcen optimiert gesteuert werden können.
