Der Geb\u00c3\u00a4udesektor tr\u00c3\u00a4gt ma\u00c3\u0178geblich zum Endenergieverbrauch in Deutschland bei. Zur Reduzierung der Emissionen und zum Erreichen unserer Klimaschutzziele ist eine Steigerung der Energieeffizienz von Bestandsgeb\u00c3\u00a4uden unerl\u00c3\u00a4sslich. Angesichts des Fachkr\u00c3\u00a4ftemangels sind die zust\u00c3\u00a4ndigen Handwerksbetriebe und Planungsb\u00c3\u00bcros aber \u00c3\u00bcberlastet und k\u00c3\u00b6nnen der Menge an Auftr\u00c3\u00a4gen nicht schnell genug nachkommen.<\/p>\n
Das Promotionsvorhaben soll die Betriebe bei ihrer Arbeit unterst\u00c3\u00bctzen. Erreicht wird dies \u00c3\u00bcber eine auf k\u00c3\u00bcnstlicher Intelligenz (KI) basierte digitale Bestandsaufnahme. Die Bestandsaufnahme ist ein essenzieller Teil der Planung energetischer Erneuerungen, wird heutzutage aber gr\u00c3\u00b6\u00c3\u0178tenteils manuell und mit viel Arbeitsaufwand durchgef\u00c3\u00bchrt. 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\u00c3\u00b6glichst gro\u00c3\u0178e Zug\u00c3\u00a4nglichkeit zu erreichen, muss die Erfassung sehr einfach und kosteng\u00c3\u00bcnstig umgesetzt werden. Deshalb soll sie mit handels\u00c3\u00bcblichen Smartphones durchgef\u00c3\u00bchrt werden k\u00c3\u00b6nnen. Zus\u00c3\u00a4tzlich zu den \u00c3\u00bcblich hochaufgel\u00c3\u00b6sten Videokameras verf\u00c3\u00bcgen bestimmte Ger\u00c3\u00a4te \u00c3\u00bcber eine LiDAR-Sensortechnologie, welche die Aufnahme von 3D-Daten in Heizungsr\u00c3\u00a4umen erm\u00c3\u00b6glicht. 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\u00c3\u00b6nnen. Die Verarbeitung der multimodalen Sensordaten wird dabei mithilfe moderner Methoden im Bereich von digitaler Bildverarbeitung und Deep Learning erreicht. Die daraus gewonnen Informationen k\u00c3\u00b6nnen danach beispielsweise in eine Ontologie zur Modellierung der Energiefl\u00c3\u00bcsse und zur Generierung von Heizungs-Anlagenschemata \u00c3\u00bcberf\u00c3\u00bchrt werden. Dadurch werden die Informationen f\u00c3\u00bcr die Angebotserstellung durch die Handwerksbetriebe nutzbar.<\/p>\n
Ein alternativer Zugang zur Erstellung von Anlagenschemata kann \u00c3\u00bcber die digitale Erfassung bestehender Heizungspl\u00c3\u00a4ne erfolgen. Diese M\u00c3\u00b6glichkeit wird im zweiten Teil des Projektes erforscht. Die Schemata werden beispielsweise zur Planung von Ma\u00c3\u0178nahmen der Betriebsoptimierung ben\u00c3\u00b6tigt, liegen aber in der Regel in Form von analogen Pl\u00c3\u00a4nen vor. Im Laufe der Zeit ist eine Vielzahl an individuellen Schemata mit menschlichen Annotationen zur Beschreibung der Anlagen entstanden. Um die bestehenden Pl\u00c3\u00a4ne effizient nutzen und anpassen zu k\u00c3\u00b6nnen, werden sie mit Hilfe von Bilderkennung und k\u00c3\u00bcnstlicher Intelligenz digitalisiert und ihre Komponenten und deren Zusammenh\u00c3\u00a4nge semantisch erfasst. Dies erm\u00c3\u00b6glicht eine flexible Gestaltung der Planungsvorg\u00c3\u00a4nge.<\/p>\n
Zusammengefasst sollen die im Projekt entwickelten Werkzeuge zeitaufwendige Arbeitsschritte f\u00c3\u00bcr Handwerksbetriebe ma\u00c3\u0178geblich erleichtern. So soll die Entscheidung f\u00c3\u00bcr solche Auftr\u00c3\u00a4ge f\u00c3\u00bcr sowohl Betriebe als auch Kund*innen attraktiver werden und die Bearbeitung von mehr Auftr\u00c3\u00a4gen erm\u00c3\u00b6glicht werden. Damit wird ein Beitrag zur W\u00c3\u00a4rmewende und damit dem Klimaschutz geleistet. Die Promotion findet am Fraunhofer-Institut f\u00c3\u00bcr Solare Energiesysteme statt und wird von der Albert-Ludwigs-Universit\u00c3\u00a4t Freiburg betreut.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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