Vom Laserstrahl zum Digitalen Schatten: Automatisierte Bestandserfassung in der Industrie

Der effiziente Betrieb moderner Industrieanlagen erfordert präzise und aktuelle 3D-Modelle. Doch die manuelle Erstellung dieses „Digitalen Schattens“ ist oft so zeitintensiv und kostspielig, dass datenzentrierte Ansätze in der Praxis scheitern. Dieser Vortrag präsentiert automatisierte Methoden, um die Lücke zwischen physischer Realität und digitalem Abbild wirtschaftlich zu schließen. 

Vorgestellt wird eine durchgängige Methodik in drei Schritten:

• Automatisierte Scan-Strategie: Optimale Planung von Scanner-Standpunkten auf Basis von Umgebungsmodellen, um geforderte Datenqualitäten bei reduziertem manuellem Planungsaufwand zu erreichen.
• KI-basierte Segmentierung: Einsatz von Deep Learning zur Erkennung von Bauteilen in Punktwolken. Ein innovatives Verfahren nutzt dabei synthetische Trainingsdaten aus Laserscan-Simulationen, um den branchenüblichen Mangel an annotierten Realdaten zu adressieren.
• Automatisierte Rekonstruktion: Überführung segmentierter Daten in semantisch reiche, IFC-konforme Geometriemodelle mittels evolutionärer Optimierung – speziell für komplexe industrielle Rohrleitungs- und Tragsysteme.

Zusammen zeigen diese Ansätze, wie Automatisierung das „Nadelöhr“ der Bestandserfassung entschärfen kann und einen wesentlichen Beitrag zur technologischen Umsetzbarkeit digitaler Schatten in industriellen Bestandsumgebungen leistet.

Florian Noichl

Florian Noichl