Bauprojekte sind komplex und erfordern viele Arten von Daten, die für optimale Ergebnisse miteinander verknüpft werden müssen. Deshalb entwickelt sich Künstliche Intelligenz (KI) zunehmend zu einem wichtigen Thema im Bauwesen. Immer mehr Bauherren, Planer, Bauunternehmen und Betreiber prüfen, wie sich KI für effizientere Abläufe, bessere Prognosen und nachhaltigere Lösungen nutzen lässt. Pilotanwendungen und Forschungsprojekte zeigen, wie KI-Prozesse dabei unterstützen können.
Künstliche Intelligenz im Bauwesen
Mehrwerte und Nutzungspotenziale durch KI
Komplexitätsbewältigung Bauprojekte erzeugen enorme Datenmengen – von BIM-Modellen über Baufortschrittsberichte bis zu Sensordaten und Betriebsinformationen. KI hilft, diese heterogenen Quellen zu strukturieren und Zusammenhänge erkennbar zu machen, die mit klassischen Methoden verborgen bleiben. Gerade bei Großprojekten oder komplexen Infrastrukturen kann sie Abweichungen früh identifizieren, Prognosen zu Kosten, Terminen oder Zustandsentwicklungen ableiten und Handlungsoptionen datenbasiert priorisieren. Effizienzsteigerung Ein klarer Vorteil von KI liegt in ihrem enormen Potenzial zur Mustererkennung. Historische Projektdaten erlauben es, Bauzeiten, Kosten oder Ressourcennutzung realistischer zu prognostizieren. Risikominimierung KI unterstützt die Risikominimierung im Bauwesen, indem sie große Mengen an Planungs-, Bild- und Sensordaten automatisiert auswertet und Abweichungen zwischen Soll- und Ist-Zustand frühzeitig erkennt. In der Bauphase vergleicht sie beispielsweise BIM-basierte Planungsdaten mit Drohnenaufnahmen, Laserscans oder Kamerabildern und identifiziert sicherheitskritische Situationen wie fehlende Absturzsicherungen oder mangelhafte Ausführungen. Im Betrieb analysiert sie kontinuierlich Energieverbräuche, Temperaturverläufe oder Vibrationsmuster und erkennt Anomalien, die auf Schäden oder Effizienzverluste hindeuten. Ihre Rolle liegt dabei in der datenbasierten Mustererkennung, Priorisierung von Risiken und Entscheidungsunterstützung. Nachhaltigkeit Da das Bauwesen zu den größten CO₂-Emissionsquellen zählt, eröffnet KI zusätzliche Potenziale zur Ressourcenschonung, sofern sie über klassische Simulation hinausgeht. Während deterministische Simulationen feste Szenarien berechnen, analysiert KI große Mengen historischer Projekt-, Material- und Betriebsdaten, erkennt Muster und leitet daraus optimierte Entwurfsvarianten ab. Mit Entwurfsvarianten sind dabei systematisch erzeugte Planungsalternativen gemeint, die innerhalb eines definierten Lösungsraums unterschiedliche geometrische, konstruktive, materialbezogene oder gebäudetechnische Ausprägungen eines Bauwerks abbilden. In der Planung kann KI etwa mithilfe generativer Verfahren Materialeinsatz, Tragwerkskonzepte oder Energiebedarfe unter multiplen Bedingungen automatisiert bewerten und Varianten vorschlagen. Im Betrieb ermöglichen lernende Algorithmen eine adaptive Steuerung von Heizungs-, Lüftungs- und Kühlsystemen, indem sie Verbrauchsdaten, Wetterprognosen und Nutzungsverhalten kontinuierlich auswerten und Regelstrategien dynamisch anpassen. Darüber hinaus unterstützt KI die Kreislaufwirtschaft durch bild- und datenbasierte Erkennung sowie Klassifikation von Bauteilen beim Rückbau. Die erfassten Bauteile und ihre Materialeigenschaften werden mit digitalen Materialpässen abgeglichen, um Wiederverwendungspotenziale strukturiert zu identifizieren. |
Rolle von Common Data Environment und Digitalem Zwilling
Grundlage für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Bauwesen ist die Common Data Environment (CDE) nach ISO 19650. Dabei geht es nicht nur um reine Datenhaltung, sondern um ein prozessgesteuertes System, das Freigaben, Verantwortlichkeiten und Änderungsverläufe transparent macht. Die CDE bildet die Voraussetzung für konsistente und verlässliche Informationen, auf die sowohl die KI als auch der Digitale Zwilling zugreifen.
Für den Einsatz von KI fungiert die CDE als Datenquelle und Integrationsplattform:
In der Planung ermöglicht sie, dass BIM-Modelle automatisiert auf Konsistenz oder Normenkonformität geprüft werden. Nur wenn Modelle in der CDE korrekt klassifiziert und aktuell sind, können KI-Algorithmen zuverlässig Muster erkennen oder generative Entwurfsvarianten bewerten.
In der Ausführung werden Baufortschrittsberichte, Bilder oder Sensordaten kontinuierlich eingespeist. Die KI gleicht diese mit Soll-Zuständen aus der CDE ab und meldet Abweichungen direkt zurück.
- Im Betrieb werden Betriebs- und Sensordaten in die CDE überführt, wo sie mit dem Gebäudemodell verknüpft bleiben. Damit wird eine Basis geschaffen, auf der Predictive-Maintenance-Algorithmen zuverlässig arbeiten können.
Der Digitale Zwilling baut auf der Datenbasis der CDE auf. Während die CDE die strukturierte Datenumgebung bereitstellt, bildet der Digitale Zwilling das dynamische Abbild des realen Bauwerks. Er verknüpft die Daten aus Planung, Bau und Betrieb in einem Modell, das nicht nur dokumentiert, sondern auch simuliert und prognostiziert.
Besonders deutlich wird das Zusammenspiel bei Predictive Maintenance: Sensoren liefern kontinuierlich Daten zu Temperatur, Vibration oder Druckverhältnissen. Diese werden im Digitalen Zwilling gespeichert und in Beziehung zum Soll-Zustand gesetzt. KI-Algorithmen erkennen Abweichungen, prognostizieren den Zeitpunkt notwendiger Wartungen und geben Handlungsempfehlungen. Ohne die klare Datenstruktur aus der CDE und ohne die Visualisierung und Simulation im Digitalen Zwilling wäre eine solche Anwendung nicht möglich.
Damit ergibt sich eine klare Rollenverteilung:
Die CDE sorgt für Ordnung, Verfügbarkeit und Nachvollziehbarkeit der Daten.
Der Digitale Zwilling macht diese Daten für Simulation, Prognose und Optimierung nutzbar.
Die KI ist die „intelligente Schicht“, die Informationen analysiert, Muster erkennt und Entscheidungen unterstützt bzw. trifft.
Anwendungsfelder in Zusammenhang mit einem Digitalen Zwilling und Predictive Maintenance
Künstliche Intelligenz birgt ein erhebliches Potenzial für das Bauwesen, das sich vor allem durch die Kombination mit Arbeitsmethoden wie BIM, Digitalen Zwillingen oder IoT erschließen lässt. Entscheidend für den Erfolg sind klare Standards, sichere Datenräume und praxisnahe Anwendungen, die Mehrwerte für alle Beteiligten schaffen.
Normenbezogener und rechtlicher Rahmen für KI im Bauwesen
Der Einsatz von KI im Bauwesen ist nicht nur eine technische, sondern zunehmend eine normenbezogene und rechtliche Frage. Damit die KI-Anwendungen verlässlich, nachvollziehbar und haftungssicher genutzt werden können, braucht es klare Standards und rechtliche Leitplanken. Gerade im Bauwesen, das durch komplexe Verträge, strenge Sicherheitsanforderungen und lange Lebenszyklen geprägt ist, kommt diesem Rahmenwerk eine zentrale Rolle zu.
Eine wesentliche Grundlage für KI im Bauwesen bildet die ISO 19650-Reihe, die das Informationsmanagement über den gesamten Lebenszyklus eines Bauwerks regelt. Sie legt fest, wie Daten in einer Common Data Environment (CDE) strukturiert, gepflegt und übergeben werden müssen. Auch wenn KI darin nicht explizit behandelt wird, bildet diese Norm die notwendige Basis für die Anwendung von KI. Nur konsistente und standardisierte Informationen lassen sich für KI-Anwendungen sinnvoll nutzen.
Eng verknüpft ist die europäische Norm EN 17412-1 (Level of Information Need, LOIN). Sie beschreibt, welche Informationen zu welchem Zeitpunkt in welchem Detailgrad benötigt werden. Damit wird eine Überproduktion von Daten vermieden und gleichzeitig sichergestellt, dass KI-Systeme genau die Informationen verarbeiten können, die für Prognosen oder Simulationen erforderlich sind. Ergänzt wird die LOIN durch die Information Delivery Specification (IDS) von buildingSMART, mit der Informationsanforderungen maschinenlesbar formuliert werden können. Damit werden automatisierte Prüfungen und KI-gestützte Auswertungen erst möglich.
Parallel zu den technischen und normenbezogenen Grundlagen verändert auch der regulatorische Rahmen die Diskussion. Mit dem EU AI Act, der schrittweise ab 2024 in Kraft tritt werden Anforderungen an Transparenz, Datenqualität und Risikobewertung verbindlich. Für die Bauwirtschaft bedeutet dies, dass insbesondere sicherheits- oder genehmigungsrelevante KI-Anwendungen künftig klaren gesetzlichen Anforderungen an Transparenz, Datenqualität, Risikomanagement und menschliche Aufsicht unterliegen.
Deutschland hat zudem mit der DIN SPEC 92001-Reihe (Artificial Intelligence – Life Cycle Processes and Quality Requirements) einen ersten normenbezogenen Anker geschaffen, der Qualitätskriterien für vertrauenswürdige KI beschreibt. Diese Spezifikationen geben Orientierung, etwa zu Aspekten wie Robustheit, Erklärbarkeit und Nachvollziehbarkeit, die im gesamten Lebenszyklus von Bauwerken von KI-Anwendungen berücksichtigt werden können. Das gilt auch für die Baupraxis.
