====== Beschleunigung des Scan-to-BIM-Prozesses mit Hilfe von KI ======

===== Ausgangssituation & Herausforderungen =====

In vielen Fällen fehlen Pläne für Gebäude und Industrieanlagen, was Architekt:innen, Ingenieur:innen und Bauzeichner:innen weltweit die mühsame Aufgabe aufbürdet, 3D-Scans von Gebäuden manuell nachzuzeichnen. Aurivus setzt auf die Schulung von neuronalen Netzen, den effektivsten Werkzeugen der künstlichen Intelligenz (KI), um 3D-Laserscans von Gebäuden zu analysieren und Modellierern von BIM-CAD-Modellen die Arbeit zu erleichtern.
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==== Ziele ====

Das Ziel besteht darin, den aufwändigen Prozess des manuellen Nachzeichnens von 3D-Scans für Gebäude und Industrieanlagen zu erleichtern. Durch das Training von neuronalen Netzen, einer leistungsstarken künstlichen Intelligenz, strebt man danach, 3D-Laserscans automatisch in digitale Gebäudemodelle umzuwandeln.

==== Lösungen/ Massnahmen/ Projekt ====

Es handelt sich um eine Lösung, bei der durch das Training von neuronalen Netzen, fortschrittlicher künstlicher Intelligenz, der mühsame Prozess des manuellen Nachzeichnens von 3D-Scans für Gebäude und Industrieanlagen erleichtert wird. Diese Lösung ermöglicht eine automatische Zuordnung von BIM-Attributen direkt zu den Punktwolken der Objekte, was den Scan-to-BIM-Prozess beschleunigt und die Arbeit von Modellierern von BIM-CAD-Modellen erleichtert.

===== Umsetzung =====

Die erfolgreiche Umsetzung dieser Lösung erforderte umfangreiche 3D-Scan-Daten und leistungsstarke Computerressourcen. Punktwolken werden so in digitale Modelle überführt.
Durch enge Zusammenarbeit mit Branchenexpert:innen und einem strengen Qualitätskontrollprozess verspricht die Lösung eine erhebliche Effizienzsteigerung im Scan-to-BIM-Prozess.

==== Was wird benötigt? ====

Für die erfolgreiche Umsetzung dieser Lösung werden 3D-Scans benötigt, seitens des Anwenders. Die Übertragung erfolgt mittels Plug-And-Play. 

==== Was wurde erreicht? ====

Die Implementierung dieser Lösung erreicht eine erhebliche Effizienzsteigerung im Scan-to-BIM-Prozess. Durch die automatische Zuordnung von BIM-Attributen zu den Punktwolken von 3D-Scans können Architekt:innen, Ingenieur:innen und Bauzeichner:innen diese Abbildungen nach gezielten Kriterien wie bspw. die Lage von Rohren durchsuchen. Anhand der beschleunigten und präzisierten BIM-CAD-Modelle können laut Angaben bis 50% Zeit und Ressourcen eingespart sowie die Genauigkeit und die Qualität der erstellten Modelle erhöht werden.

===== Weiterführende Informationen =====

  * [[https://www.startup-region-ulm.de/aurivus-gmbh/| Start up Region Ulm - Aurivus (o.D.)]]
  * [[https://aurivus.com/solution/| Aurivus GmbH (o.D.)]]