Predictive Maintenance (auf Deutsch: vorausschauende Instandhaltung) bezeichnet den Ansatz, den optimalen Zeitpunkt für Wartungs- und Reparaturmaßnahmen anhand von Echtzeitdaten, historischen Informationen und Analysen vorherzusagen. Dieser Ansatz verfolgt das Ziel, Ausfälle zu vermeiden, die Lebensdauer von Bauwerken zu verlängern und den Betrieb effizienter zu gestalten. So ermöglicht Predictive Maintenance Ressourcen zu schonen und den Instandsetzungsaufwand sowie die Kosten möglichst minimal zu halten.
Predictive Maintenance im Bauwesen
| Wie die obenstehende Grafik verdeutlicht, steigen mit längeren Intervallen die Wahrscheinlichkeit und Häufigkeit von Ausfällen (gelbe Linie) und damit die Reparaturkosten (grüne Linie). Je später eingegriffen wird, desto größer sind mögliche Folgeschäden, denn es können weitere Bauteile in Mitleidenschaft geraten. Bei präventivem Vorgehen sind die Wartungskosten (orangene Linie) höher, da regelmäßig Maßnahmen zum Erhalt des Sollzustands anfallen. Die Gesamtkosten als Summe aus Wartungskosten und Reparaturkosten verlaufen U-förmig und haben ein Minimum (blaue Linie). Ziel der Erhaltungsstrategie ist, diesen optimalen Wartungszeitpunkt zu treffen. |
Im Bauwesen gewinnt Predictive Maintenance durch die Kombination von Künstlicher Intelligenz (KI) und Digitalen Zwillingen zunehmend an Bedeutung. Digitale Zwillinge, die mit Echtzeitsensordaten gefüttert werden, können den Ist-Zustand eines Gebäudes gut abbilden. KI kann große Datenmengen schneller als menschliche Gehirne auswerten und genauere Vorhersagen zum richtigen Wartungszeitpunkt treffen.
Nutzen für das Bauwesen und die öffentliche Hand
Gerade öffentliche Auftraggeber verwalten umfangreiche und heterogene Gebäude- und Infrastrukturportfolios. Bei kritischen Infrastrukturen in den Bereichen Energie, Wasser, Verkehr und Kommunikation ist ein besonders hohes Maß an Verfügbarkeit und Funktionssicherheit erforderlich. Eine datenbasierte Zustandsbewertung ermöglicht es, Schadensentwicklungen systematisch zu priorisieren, Budgets risikoorientiert zu steuern und Instandhaltungsstrategien portfoliobezogen auszurichten. Dadurch wird die technische Substanz langfristig gesichert und die Mittelverwendung nachvollziehbar und wirtschaftlich begründet.
Die Verfügbarkeit und Aktualität aller Betriebs- und Wartungsinformationen sorgen für hohe Transparenz und ermöglichen eine akkurate Berichterstattung, optimierte Haushaltsplanung und strategische Investitionsentscheidungen.
Predictive Maintenance wird damit zu einem strategischen Steuerungsinstrument, das Effizienz, Wirtschaftlichkeit und Nachhaltigkeit von Bauwerken und Anlagen über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg fördert und dadurch die finanzielle Bürde der Allgemeinheit verringert.
Building Information Modeling als Fundament für Predictive Maintenance
Betriebsdaten im Bauwesen wie Temperatur, Schwingungen oder Luftfeuchtigkeit sind für sich genommen nur Rohwerte. Erst im strukturierten Kontext eines BIM-Modells – etwa in Verbindung mit der Einbauposition, den Materialeigenschaften, der vorgesehenen Nutzung oder definierten Wartungsintervallen – entsteht eine belastbare Entscheidungsgrundlage.
Predictive-Maintenance-Systeme verarbeiten Daten aus unterschiedlichen Quellen: Gebäudesensoren, Internet of Things (IoT)-Geräte, Gebäudeautomationssysteme, Energiedatenplattformen oder Inspektionsergebnisse. Diese heterogenen Informationen müssen in einem BIM-Modell als zentrale Datenumgebung zusammengeführt werden. Damit das BIM-Modell diese Funktion erfüllen kann, muss es auf offenen, international anerkannten Standards wie IFC (Industry Foundation Classes) oder BCF (BIM Collaboration Format) basieren. Daneben sind interoperable Austauschschnittstellen sicherzustellen, mit denen die Systeme verschiedener Hersteller nahtlos miteinander kommunizieren können.
Ein solcher Wartungsansatz lebt davon, dass jede erfasste Betriebs- und Sensordateninformation einem ganz bestimmten Bauteil, einer Anlage oder einem technischen System eindeutig zugeordnet werden kann. Diese Eindeutigkeit entsteht durch den konsequenten Einsatz standardisierter Klassifikationssysteme wie der DIN SPEC 91391 oder vordefinierter IFC-Property-Sets (Industry Foundation Classes-Eigenschaftsklassen). Diese Systeme sorgen dafür, dass jedes Element im Modell eine unverwechselbare Identität erhält und somit in allen nachgelagerten Prozessen eindeutig wiedererkannt wird.
Darüber hinaus bietet BIM etwas, das herkömmliche CAD (Computer Aided Design)- oder Dokumentationssysteme nicht allein leisten können: die lebensphasenübergreifende Konsistenz. Das Modell entsteht in der Planungsphase und wird über die Bauausführung hinweg fortgeschrieben. Anschließend dient es während des gesamten Betriebs als zentrale, verlässliche Informationsquelle. Änderungen am Bauwerk werden direkt im Modell dokumentiert. Diese „Single Source of Truth“ (SSoT) stellt sicher, dass die Echtzeitdaten aus dem Betrieb stets auf eine vollständige, aktuelle und korrekte digitale Grundlage treffen.
Mehrwerte und Nutzungspotenziale durch den Digitalen Zwilling und Künstlicher IntelligenzAuf Basis von BIM-Daten und in Echtzeit erfasster Betriebszustände wird ein Digitaler Zwilling mit Unterstützung von Künstlicher Intelligenz (KI) zu einem aktiven Entscheidungssystem, das weit über die reine Visualisierung hinausgeht. KI-Algorithmen analysieren kontinuierlich eingehende Sensordaten und erkennen selbst subtile Abweichungen von normalen Betriebsverhalten, die ohne KI-gestützte Auswertung häufig unentdeckt bleiben. Durch die Verknüpfung von Echtzeitinformationen mit historischen Mustern ist die KI in der Lage, Defekte zu prognostizieren und neben der Feststellung eines Problems auch dessen zugrundeliegende Ursache zu identifizieren. Zudem erstellt die KI dynamische, bedarfsorientierte Wartungspläne, die sich am tatsächlichen Zustand orientieren und gleichzeitig Betriebszeiten, Kosten, Personalverfügbarkeit und logistische Rahmenbedingungen berücksichtigen. Das Ergebnis ist eine präzise Terminierung von Wartungsmaßnahmen, die Ausfälle verhindert und Ressourcen optimal einsetzt. Dies vermeidet unnötige vorbeugende Eingriffe und reduziert das Risiko ungeplanter Stillstände. |
