Thomas Tschickardt

• Die Bauindustrie hat durch die Digitalisierung eine Transformation erfahren, die neue Geschäftsmodelle und innovative Lösungen hervorgebracht hat. Dazu zählen die digitale Abwicklung von Bauprojekten auf Grundlage eines Bauwerksinformationsmodells (BIM) sowie der Einsatz von modernen Erfassungstechnologien. Nichtsdestotrotz ist eine manuelle und isolierte Datenerfassung für eine Fortschrittsmeldung während der operativen Projektabwicklung nach wie vor weit verbreitet. Da diese zeitaufwendig ist und das Risiko menschlicher Fehler birgt, besteht deutlicher Bedarf an der Weiterentwicklung von Methoden für eine (teil )automatisierte Datenerfassung mittels bauzeitlichem BIM (4D-BIM). Die Nutzung einheitlicher Informationen für eine Datenerfassung und insbesondere für eine modellbasierte Baufortschrittskontrolle bietet erhebliche Vorteile, um die Effizienz der Baustelle zu steigern. Die vorliegende Arbeit widmet sich daher der Entwicklung eines Beitrags für eine ereignisorientierte und drohnenbasierte Datenerfassung und Baufortschrittskontrolle auf Grundlage eines 4D-BIM basierend auf Lean Prinzipien im Brückenbau. Als Grundlage dieser Entwicklung wird zunächst eine Potenzialanalyse bestehender Erfassungstechnologien durchgeführt. Diese Analyse umfasst eine Nutzwertanalyse und anschließend eine empirische Studie, um zu identifizieren, welche Technologie das größte Potenzial für eine automatisierte Erfassung bietet. Obwohl Drohnen mit Laserscanner auf dem Markt an Akzeptanz gewonnen haben, besteht keine ausreichende Marktdurchdringung. Im Gegensatz dazu sind photo-grammetrische Drohnen weitaus verbreiteter und erfreuen sich im untersuchten Anwendungsbereich deutlich größerer Beliebtheit. Darauf aufbauend wird eine vorgangsbezogene Initiierung und Planung der Da-tenerfassung auf Grundlage des 4D-BIM durchgeführt, wobei die verknüpfte Vorgangsgeometrie auf sogenannte "kritische Flächen" simplifiziert wird. Eine synthetische Studie, die sich auf Flugparameter der Datenerfassung (Abstand, Überlap-pung und Geschwindigkeit) sowie auf Auswertungsparameter zur Baufortschritts-kontrolle konzentriert, gibt Empfehlungen für diese ab. Die Empfehlungen beinhalten unter anderem den Abstand zur kritischen Fläche auf weniger als 20 m festzulegen und die Drohne mit einer Geschwindigkeit von höchstens einem Meter pro Sekunde fliegen zu lassen. Durch die Anwendung des RANSAC-Algorithmus auf die erfasste vorgangsbezogene Punktmenge wird eine schlanke Baufortschritts-kontrolle umgesetzt, um den Fortschritt auf der Baustelle zu messen und entsprechend in das 4D-BIM zu melden. Zum Abschluss der Arbeit wird die entwickelte Methodik anhand von zwei Fallstu-dien validiert. Bei der Validierung wurde die zweite Fallstudie neben synthetischen Daten auch durch eine reale Befliegung erprobt. Trotz herausfordernder Wetterbedingungen aufgrund starker Böen und daraus resultierenden Abweichungen in der Flugroute konnte eine drohnenbasierte Datenerfassung und schlanke Baufort-schrittskontrolle unter realen Bedingungen durchgeführt werden. Der Fortschritt wurde innerhalb der Toleranzschwelle von einem Tag gemeldet. Im Ergebnis hat sich die Methodik als geeignet und praxistauglich erwiesen, da sie erfolgreich dazu beigetragen hat, zunächst eine vorgangsbezogene Datenerfassung zu initiieren und anschließend den Fortschritt im Bauprozess zu identifizieren.
• The construction industry has undergone a transformation through digitalization, resulting in new business models and innovative solutions. These include the digital execution of construction projects based on a Building Information Model (BIM) and the use of modern data acquisition technologies. Nevertheless, manual, and isolated data acquisition during operational project execution remains common. Since this process is time-consuming and prone to human error, there is a significant need to develop methods for (semi-)autonomous data acquisition using a schedule-based BIM (4D BIM). Utilizing standardized information for data acquisition, particularly for model-based construction progress monitoring, offers substantial advantages in increasing the efficiency of construction sites. This thesis is dedicated to the development of a contribution for event-driven and drone-based data acquisition and construction progress monitoring based on 4D-BIM in bridge construction, using the principles of Lean. As a foundation for this development, a potential analysis of existing data acquisition technologies has been initially conducted. This analysis includes a utility value analysis and an empirical study to identify which technology has the greatest potential for automated data acquisition. Although drones with laser scanning have gained acceptance in the market, they do not show sufficient market penetration. In contrast, photogrammetric drones are much more widespread and enjoy significantly greater popularity in the studied application area. Building on this, a process-oriented initiation and planning of data acquisition based on 4D-BIM has been triggered, with the linked process geometry simplified to so-called "critical surfaces". A synthetic study, focusing on flight parameters for data acquisition (distance, overlap and speed) and evaluation parameters for construction progress monitoring, provides recommendations. Among other things, it is recommended to set the distance to the critical surface to less than 20 meters and to operate the drone at a speed of no more than one meter per second. A lean construction progress control is implemented by applying the RANSAC algorithm to the acquired process-oriented point cloud to measure and report progress on the construction site, integrating the results into the 4D-BIM. In conclusion of the thesis, the developed method is confirmed through two case studies. In the validation, the second case study was tested not only with synthetic data but also through a real aerial survey. Despite the challenges and deviations caused by strong gusts, progress monitoring was achieved under real conditions through the developed methodology and drone-based data acquisition. The progress was reported within the tolerance threshold of one day. The results showed that the method is suitable and practical, successfully initiating process-oriented data acquisition and subsequently identifying progress in the construction process.