Der Geb\u00e4udesektor tr\u00e4gt ma\u00dfgeblich zum Endenergieverbrauch in Deutschland bei. Zur Reduzierung der Emissionen und zum Erreichen unserer Klimaschutzziele ist eine Steigerung der Energieeffizienz von Bestandsgeb\u00e4uden unerl\u00e4sslich. Angesichts des Fachkr\u00e4ftemangels sind die zust\u00e4ndigen Handwerksbetriebe und Planungsb\u00fcros aber \u00fcberlastet und k\u00f6nnen der Menge an Auftr\u00e4gen nicht schnell genug nachkommen.<\/p>\n
Das Promotionsvorhaben soll die Betriebe bei ihrer Arbeit unterst\u00fctzen. Erreicht wird dies \u00fcber eine auf k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) basierte digitale Bestandsaufnahme. Die Bestandsaufnahme ist ein essenzieller Teil der Planung energetischer Erneuerungen, wird heutzutage aber gr\u00f6\u00dftenteils manuell und mit viel Arbeitsaufwand durchgef\u00fchrt. Im Rahmen der Promotion soll dieser Aufwand an zwei Stellen erheblich reduziert werden.<\/p>\n
Im ersten Teil des Vorhabens wird ein Vorgehen zur automatischen Erfassung von Bestandsanlagen im Heizungsraum entwickelt. Diese Erfassung ist ein notwendiger Schritt, der der Sanierung von Anlagen vorausgeht. Um eine m\u00f6glichst gro\u00dfe Zug\u00e4nglichkeit zu erreichen, muss die Erfassung sehr einfach und kosteng\u00fcnstig umgesetzt werden. Deshalb soll sie mit handels\u00fcblichen Smartphones durchgef\u00fchrt werden k\u00f6nnen. Zus\u00e4tzlich zu den \u00fcblich hochaufgel\u00f6sten Videokameras verf\u00fcgen bestimmte Ger\u00e4te \u00fcber eine LiDAR-Sensortechnologie, welche die Aufnahme von 3D-Daten in Heizungsr\u00e4umen erm\u00f6glicht. Die relevanten Komponenten einer Heizungsanlage werden auf diesen Daten automatisch identifiziert und im Raum lokalisiert, sodass die Anlage und ihre Verbindungen in einer 3D-Szene rekonstruiert werden k\u00f6nnen. Die Verarbeitung der multimodalen Sensordaten wird dabei mithilfe moderner Methoden im Bereich von digitaler Bildverarbeitung und Deep Learning erreicht. Die daraus gewonnen Informationen k\u00f6nnen danach beispielsweise in eine Ontologie zur Modellierung der Energiefl\u00fcsse und zur Generierung von Heizungs-Anlagenschemata \u00fcberf\u00fchrt werden. Dadurch werden die Informationen f\u00fcr die Angebotserstellung durch die Handwerksbetriebe nutzbar.<\/p>\n
Ein alternativer Zugang zur Erstellung von Anlagenschemata kann \u00fcber die digitale Erfassung bestehender Heizungspl\u00e4ne erfolgen. Diese M\u00f6glichkeit wird im zweiten Teil des Projektes erforscht. Die Schemata werden beispielsweise zur Planung von Ma\u00dfnahmen der Betriebsoptimierung ben\u00f6tigt, liegen aber in der Regel in Form von analogen Pl\u00e4nen vor. Im Laufe der Zeit ist eine Vielzahl an individuellen Schemata mit menschlichen Annotationen zur Beschreibung der Anlagen entstanden. Um die bestehenden Pl\u00e4ne effizient nutzen und anpassen zu k\u00f6nnen, werden sie mit Hilfe von Bilderkennung und k\u00fcnstlicher Intelligenz digitalisiert und ihre Komponenten und deren Zusammenh\u00e4nge semantisch erfasst. Dies erm\u00f6glicht eine flexible Gestaltung der Planungsvorg\u00e4nge.<\/p>\n
Zusammengefasst sollen die im Projekt entwickelten Werkzeuge zeitaufwendige Arbeitsschritte f\u00fcr Handwerksbetriebe ma\u00dfgeblich erleichtern. So soll die Entscheidung f\u00fcr solche Auftr\u00e4ge f\u00fcr sowohl Betriebe als auch Kund*innen attraktiver werden und die Bearbeitung von mehr Auftr\u00e4gen erm\u00f6glicht werden. Damit wird ein Beitrag zur W\u00e4rmewende und damit dem Klimaschutz geleistet. Die Promotion findet am Fraunhofer-Institut f\u00fcr Solare Energiesysteme statt und wird von der Albert-Ludwigs-Universit\u00e4t Freiburg betreut.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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