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 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.\u00a0 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 soll ein Vorgehen zur automatischen Erfassung von Bestandsanlagen im Heizungsraum entwickelt werden. 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 kostengu\u0308nstig umgesetzt werden. Deshalb soll sie mit handelsu\u0308blichen Smartphones durchgef\u00fchrt werden k\u00f6nnen. Diese verf\u00fcgen in der Regel \u00fcber hochaufgel\u00f6ste Videokameras und seit 2020 erstmals \u00fcber eine LiDAR-Sensortechnologie, welche die Aufnahme von 3D-Daten in Heizungsr\u00e4umen erm\u00f6glicht. Die relevanten Komponenten einer Heizungsanlage sollen auf diesen Daten automatisch identifiziert und im Raum lokalisiert werden, 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 Energieflu\u0308sse und zur Generierung von Heizungsanlagenschemata u\u0308berfu\u0308hrt werden. Dadurch werden die Informationen fu\u0308r die Angebotserstellung durch die Handwerksbetriebe nutzbar.<\/p>\n
Ein alternativer Zugang zur Erstellung von Heizungsanlagenschemata kann \u00fcber die digitale Erfassung bestehender Heizungspl\u00e4ne erfolgen. Diese M\u00f6glichkeit soll in einem zweiten Teil des Projektes genutzt werden. Die Schemata werden beispielsweise zur Planung von Ma\u00dfnahmen der Betriebsoptimierung ben\u00f6tigt, aber liegen 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, sollen sie mit Hilfe von Bilderkennung und k\u00fcnstlicher Intelligenz digitalisiert und alle ihre Komponenten und deren Zusammenh\u00e4nge semantisch erfasst werden. 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 dringend 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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