BIM im Gebäudebestand – Herausforderungen in der Sanierung

dc.contributor.authorCudok, Falk
dc.contributor.authorRehmann, Felix
dc.contributor.authorStreblow, Rita
dc.date.accessioned2023-02-15T15:43:53Z
dc.date.available2023-02-20T15:43:53Z
dc.date.issued2023-02-15
dc.description.abstractIn diesem Whitepaper werden die spezifischen Anforderungen in der Anwendung und Ansätze der BIM-Methode im Gebäudebestand, die im Workshop „BIM im Gebäudebestand – Herausforderungen in der Sanierung“ im Rahmen der wissenschaftlichen Begleitforschung Energiewendebauen (Modul Digitalisierung) ermittelt worden sind, vorgestellt und diskutiert. Neben den Ergebnissen einer Thesendiskussion, welche um die Aussagen aus der Literatur und aus den Vorträgen ergänzt worden ist, werden in der Einleitung wichtige Technologien zur Gebäudebestandsaufnahme kurz vorgestellt. In der Diskussion haben die Teilnehmenden den folgenden Thesen eindeutig (> 75%) zugestimmt: • 1. These - Mit Hilfe der BIM-Methode können Sanierungsaufgaben effizienter durchgeführt werden. • 2. These - BIM im Bestand ist nicht Stand der Praxis. • 4. These - Standardisierte Sanierungsprozesse sind möglich. • 5. These - Maschinelles Lernen (ML) und Künstliche Intelligenz (KI) sind wichtige Technologien für das automatisierte Erstellen von BIM-Modellen. bzw. abgelehnt: • 6. These - Informationsbeschaffung für die Erstellung eines BIM-Modelles ist für fast alle Gebäude ohne mechanische Eingriffe (zerstörungsfreie Prüfung) möglich. Bei der dritten These „Die Anwendung der BIM-Methode beim Bauen im Bestand ist wichtiger als im Neubau.“ zeigte sich ein differenzierteres Meinungsbild. Die Bewertung von zustimmenden bzw. ablehnenden Argumenten zu den Thesen hat ein Henne-Ei-Problem in ähnlicher Weise wie bei der Anwendung der BIM-Methode im Neubau gezeigt. Auf Grund der geringen Verbreitung, gibt es wenig zugängliches Wissen zur Anwendung, wenig belegte Erfolgsgeschichten und es fehlt an notwendigen Daten und Erfahrungswerten, wodurch der Einstieg schwierig und die Motivation gering ist. Neben den Herausforderungen für die Anwendung der BIM-Methode im Allgemeinen bzw. im Neubau ergibt sich für die Anwendung der BIM-Methode im Bestand die Notwendigkeit der Bestandsaufnahme. Für die automatisierte Datenzusammenführung für das Erstellen bzw. Anreichern eines BIM-Modells können Verfahren des Maschinellen Lernens bzw. der Künstlichen Intelligenz großes Potenzial haben. Allerdings fehlt es hier an geschultem Personal (auch Lehrenden) und an Trainingsdaten. Wie auch für die Anwendung der BIM-Methode im Allgemeinen bzw. im Neubau wird die BIM-Methode als Kommunikationswerkzeug verstanden, die zu mehr Transparenz und besseren Ergebnissen auf Grund der breiteren Datengrundlage führt.de
dc.description.sponsorshipBMBF, 03EWB004A, BF2020 Begleitforschung Energiewendebauen - Modul Digitalisierung; Teilvorhaben: TU Berlin: Wissensplattform
dc.identifier.urihttps://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/18213
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.14279/depositonce-17006
dc.language.isode
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject.ddc600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften::620 Ingenieurwissenschaften::620 Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
dc.subject.otherBuilding Information Modelingen
dc.subject.otherBIMen
dc.subject.otherbuilding restorationen
dc.subject.otherGebäudesanierungde
dc.titleBIM im Gebäudebestand – Herausforderungen in der Sanierungde
dc.title.translatedBIM in existing building stock – challenges in restorationen
dc.typeReport
dc.type.versionpublishedVersion
dcterms.rightsHolder.referenceDeposit-Lizenz (Erstveröffentlichung)
tub.accessrights.dnbfree*
tub.affiliationFak. 3 Prozesswissenschaften::Inst. Energietechnik::FG Digitale Vernetzung von Gebäuden, Energieversorgungsanlagen und Nutzenden
tub.publisher.universityorinstitutionTechnische Universität Berlin

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