In der AEC-, Energie- und Fertigungsindustrie ist Präzision alles. Einer der transformativsten Fortschritte in diesem Sektor ist der Prozess der Implementierung digitaler Modelle. Dieser Ansatz nutzt hochpräzise Punktwolkendaten, die durch Laserscanning erfasst werden, um den Ist-Zustand mit Building Information Modeling (BIM)- und Computer-Aided Design (CAD)-Modellen zu vergleichen. Durch die Integration dieser realen Daten können die Beteiligten Diskrepanzen frühzeitig erkennen, Arbeitsabläufe optimieren und die Rentabilität von Renovierungs- und Bauprojekten steigern.
Laserscanning, auch bekannt als LiDAR (Light Detection and Ranging), ist eine leistungsstarke Technologie zur millimetergenauen Erfassung der realen Geometrie von Gebäuden, Infrastruktur oder Industrieanlagen. Das Ergebnis dieses Scanvorgangs ist eine Punktwolke - ein dichter Satz von 3D-Datenpunkten, die die Oberflächen von Objekten oder Umgebungen visuell und räumlich darstellen.
Punktwolken bilden die Grundlage für die Implementierung digitaler Modelle und ermöglichen es Fachleuten, BIM- und CAD-Modellezu erstellen oder mit ihnen zu vergleichen . Während es sich bei CAD-Modellen in der Regel um geometrische 2D- oder 3D-Darstellungen handelt, die für die Erstellung von Entwürfen und Details verwendet werden, gehen BIM-Modelle weiter, indem sie Metadaten wie Materialien, Lebenszyklen von Komponenten und Leistungsinformationen enthalten und so eine ganzheitlichere Sicht auf ein Gebäude oder eine Anlage ermöglichen.
Warum ist es also notwendig, den Ist-Zustand zu erfassen? Ganz einfach: Gebäude entwickeln sich im Laufe der Zeit weiter. Modifikationen, nicht aufgezeichnete Änderungen, Ausrüstungs-Upgrades oder Bauabweichungen weichen oft von den ursprünglichen Plänen ab. Ohne die Erfassung dieser Informationen über den aktuellen Zustand besteht die Gefahr, dass ein Entwurf für eine Renovierung, einen Geräteaustausch oder eine Gebäudewartung auf fehlerhaften Annahmen beruht, was zu Verzögerungen, Nacharbeiten und höheren Kosten führt.
Bei Renovierungsprojekten stellt die Implementierung eines digitalen Modells, das mit aktuellen Punktwolkendaten abgeglichen wird, sicher, dass sich neue Elemente nahtlos in bestehende Strukturen einfügen. So kann zum Beispiel ein Mechanikunternehmen, das die HLK-Anlagen in einem alten Gebäude aufrüstet, Deckenabstände oder räumliche Konflikte frühzeitig erkennen, indem es die Bestandspläne mit dem vorgeschlagenen BIM-Layout vergleicht. Auf diese Weise werden kostspielige Überraschungen vor Ort und Fehler bei der Herstellung vermieden.
Wenn neue Strukturen oder Systeme in oder neben bestehenden Umgebungen gebaut werden - z. B. in Krankenhäusern, Flughäfen oder Produktionsstätten -, stellt die Implementierung digitaler Modelle sicher, dass das neue Design die realen Gegebenheiten genau widerspiegelt. Anhand von Punktwolkenvergleichen wird überprüft, ob die entworfenen Systeme mit bestehenden Anlagen, wie Rohrleitungen, Kanälen oder Strukturträgern, kollidieren.
In industriellen Umgebungen, in denen selbst Millimeter die Sicherheit oder die Betriebsleistung beeinträchtigen können, ermöglicht der Abgleich von Punktwolkendaten mit CAD-Modellen den Anlagenbauern die virtuelle Validierung von Konstruktionen vor der Installation. Ein digitales Modell der bestehenden Bedingungen stellt sicher, dass neue Komponenten wie Fördersysteme oder Lagertanks ohne Ausfallzeiten oder Umbauten integriert werden können.
Digitale Zwillinge - interaktivedigitale Nachbildungen physischer Umgebungen - sindauf eine genaue digitale Modellimplementierung angewiesen. Wenn Gebäudemanager Zugriff auf BIM-Modelle haben, die regelmäßig mit Punktwolkendaten aktualisiert werden, können sie Wartungspläne besser verwalten, Veränderungen erkennen und Eingriffe planen. Dies ist besonders wertvoll in Energieanlagen oder Produktionsstätten, in denen das Anlagenmanagement komplex ist.
Die Implementierung eines digitalen Modells ist nicht nur ein technischer Fortschritt, sondern auch ein Geschäftsfaktor mit greifbaren finanziellen Vorteilen:
Geringere Nacharbeit: Nach Angaben des Construction Industry Institute (CII) machen Nacharbeiten 4-6 % der gesamten Projektkosten aus. Durch die Validierung von Modellen mit Punktwolkendaten können Fehler noch vor dem Bau erkannt werden, wodurch sich dieser Prozentsatz drastisch verringert.
Kürzere Projektlaufzeiten: Der Abgleich von BIM/CAD-Modellen mit realen Daten verkürzt die Prozesse der Entwurfsvalidierung und Koordination. Die Teams können schneller Entscheidungen treffen, wodurch Verzögerungen reduziert werden und der Zeitplan eingehalten werden kann.
Verbesserte Sicherheit: Genaue Modelle, die den Ist-Zustand widerspiegeln, ermöglichen eine bessere Planung und Risikobewertung, wodurch die Wahrscheinlichkeit von Sicherheitsvorfällen während der Renovierung oder Installation minimiert wird.
Optimierte Materialverwendung: Dank der exakten Abmessungen von Punktwolken-Scans können Materialbestellungen präziser erfolgen, was die Abfallmenge reduziert und die Nachhaltigkeitskennzahlen verbessert.
Verbesserte Kommunikation mit den Beteiligten: Visualisierungstools, die auf Punktwolken und BIM basieren, ermöglichen es allen Beteiligten - einschließlich Bauherren, Architekten und Subunternehmern -, die Baustelle im Kontext zu verstehen, was die Abstimmung und Zufriedenheit verbessert.
Der ROI der Implementierung digitaler Modelle ist vor allem bei Großprojekten von Bedeutung, bei denen selbst geringfügige Fehlausrichtungen zu erheblichen Verzögerungen oder Kostenüberschreitungen führen können.
Die genaue Implementierung digitaler Modelle hängt davon ab, dass Punktwolkendaten mit BIM- oder CAD-Modellen im selben Koordinatensystem abgeglichen werden. Dies gewährleistet einen nahtlosen Vergleich und eine optimale Visualisierung. Im Folgenden sind die wichtigsten Schritte aufgeführt:
Bestätigen Sie das Koordinatensystem: Vor dem Import von Daten in Plattformen wie Cintoo ist es wichtig, das Koordinatensystem oder den Bezugspunkt zu validieren, um Fehlausrichtungen zu vermeiden. Eine Nichtübereinstimmung kann zu Visualisierungsproblemen oder ungenauen Überlagerungen führen.
Identifizieren Sie gemeinsame Referenzpunkte: Die Verwendung von mindestens drei bis fünf klar definierten gemeinsamen Referenzpunkten zwischen dem Scan und dem Modell gewährleistet eine korrekte Ausrichtung. Diese Punkte sollten gleichmäßig über den Scanbereich verteilt sein, vorzugsweise in unterschiedlichen Höhen.
Aktualisieren Sie die Ausrichtung in der Autorensoftware: Obwohl Plattformen wie Cintoo manuelle Ausrichtungswerkzeuge anbieten, ist es am besten, die Ausrichtung in vorgelagerten Tools wie Autodesk Revit oder BIM360durchzuführen , die dann nahtlos in Cintoo übernommen werden können.
Hochladen auf eine digitale Plattform: Nach der korrekten Ausrichtung können die Punktwolken- und Modelldaten zur Visualisierung, zum Vergleich und zur Zusammenarbeit in eine Plattform wie Cintoo importiert werden.
Cintoo macht die Implementierung digitaler Modelle einfach und effizient, indem es eine cloudbasierte Plattform bereitstellt, die Punktwolkendaten in hochpräzise Netzmodelle umwandelt. Diese sind hardwareunabhängig, leichtgewichtig und können leicht von verschiedenen Projektteams genutzt werden.
Cintoo unterstützt den Abgleich von BIM- und CAD-Modellen mit Laserscans, indem es robuste Tools zur Koordinatenvalidierung und zum Vergleich anbietet. Das Vergleichstool von Cintoo ermöglicht es den Anwendern zum Beispiel, Abweichungen zwischen Entwurf und Realität zu identifizieren und so die Arbeitsabläufe bei der Qualitätskontrolle zu optimieren.
Darüber hinaus ermöglicht Cintoo den Abgleich von Daten in vorgelagerten Werkzeugen von Drittanbietern und stellt so die Genauigkeit sicher, während es gleichzeitig eine nahtlose Integration für die nachgelagerte Visualisierung bietet. Die intuitiven Arbeitsbereiche der Plattform und die Funktionen zur Trennung von Modell und Scan verhindern Verwirrung, selbst bei großen Projekten.
Um zu sehen, wie Cintoo in einem realen Szenario funktioniert, zeigen wir Ihnen, wie General Motors durch die Modellierung des Ist-Zustandes neue Anlagen nahtlos in einer Fabrikhalle installieren kann.
Als die Ingenieure bei GM die Aufgabe hatten, einen neuen Roboterarm in einer geschäftigen Karosseriewerkstatt zu platzieren, erfassten sie zunächst die bestehende Umgebung mit Hilfe eines Punktwolken-Scans.Durch die Implementierung dieser Scans in die Cintoo-Plattform konnten sie das Modell des Roboterarms direkt über die gescannte Umgebung legen, um potenzielle Interferenzen sowohl auf dem Boden als auch über dem Roboter zu erkennen. Durch diese Vorabvalidierung konnten die GM-Ingenieure die Passgenauigkeit schnell beurteilen, Konflikte vermeiden und die Installationszeit reduzieren. Vor allem aber wurden die Ausfallzeiten der Anlage minimiert, was für jeden Hersteller ein wichtiger Leistungsindikator ist. Die Möglichkeit, die Konstruktionsabsicht klar zu kommunizieren und in einem gemeinsamen virtuellen Raum zusammenzuarbeiten, verkürzte nicht nur den Konstruktionszyklus, sondern ermöglichte es GM, sich wieder auf das Wesentliche zu konzentrieren - den Bau von Autos - ohne kostspielige Verzögerungen oder physische Versuche und Fehler.
Da die gebaute Umwelt immer komplexer wird und die Anforderungen an die Präzision steigen, ist die Implementierung digitaler Modelle ein entscheidender Prozess, um den Projekterfolg sicherzustellen. Durch die Integration von lasergescannten Punktwolkendaten mit BIM- und CAD-Modellen können Teams die Lücke zwischen Entwurf und Realität schließen, die Koordination rationalisieren und das Risiko kostspieliger Fehler drastisch reduzieren. Von Renovierungen und Ausrüstungs-Upgrades bis hin zu Neubauten und der Instandhaltung von Anlagen - der Abgleich von Ist-Zuständen mit digitalen Modellen liefert einen messbaren ROI in Form von kürzeren Zeitplänen, weniger Nacharbeit und verbesserter Zusammenarbeit. Wie Beispiele aus der Praxis wie General Motors zeigen, geht es bei diesem Ansatz nicht nur um eine intelligentere Planung, sondern auch darum, in einer Branche wettbewerbsfähig zu bleiben, in der Effizienz und Genauigkeit alles sind. Lesen Sie mehr über die Auswirkungen der Implementierung digitaler Modelle und der Technologie des digitalen Zwillings.