Detailergebnis zu DOK-Nr. 78249
Zum Stand der BIM-Implementierung in der Straßenplanung
| Autoren |
J. Dziemba M. Wogan M. Berger |
|---|---|
| Sachgebiete |
0.11 Daten (EDV, IT, Internetanwendungen und Verkehrsdaten) |
Verkehr und Technik 75 (2022) Nr. 5, S. 179-186, 8 B, 6 Q
Die Modellierung von digitalen Straßenbauwerksmodellen stellt einen wichtigen Schritt zur Digitalisierung unserer Infrastruktur dar. Durch einen flächendeckenden Einsatz der BIM-Methode könnte in Zukunft die gesamte bauliche Umwelt digital erfasst sein, was mit einem nahezu unendlichen Spektrum an Anwendungsmöglichkeiten einhergeht. Die mit BIM erzeugten Daten und Modelle stellen die Basis für viele Technologien und Anwendungsmöglichkeiten dar, die sich teilweise erst in höheren Entwicklungsstufen der BIM-Methode ergeben werden. Durch das gegenwärtige Erstellen von Bauwerksmodellen werden die Grundsteine für zukünftige Planungen und Anwendungen geschaffen. Je später BIM bei allen neuen Projekten eingesetzt wird, desto höher fällt der Digitalisierungsrückstau aus und die Nutzbarkeit lückenloser BIM-Daten zögert sich hinaus. Daher sollte so früh wie möglich damit begonnen werden, nachhaltig Daten zu generieren. Bei der durchschnittlichen Lebensdauer einer Straße von 30 Jahren wäre es bei einer konsequenten BIM-Nutzung in dieser Zeitspanne möglich, den gesamten Straßenbestand in Form von Bauwerksmodellen erfasst zu haben. Mit einer Zusammenführung der Modelle aus allen Fachbereichen wäre somit ein "digitaler Zwilling" der Realität denkbar. In Zukunft werden digitale Zwillinge von Städten und Landschaften die Grundlage für Simulationen sowie Planungs- und Managementprozesse bilden. Straßenmodelle werden dabei einen großen und wichtigen Bestandteil einnehmen. BIM wird in diesem Zusammenhang einen Beitrag zum Aufbau von Smart Cities leisten. Außerdem bietet die Methode die Möglichkeiten, die Automatisierung des Bauwesens voranzutreiben, was in Zukunft immer relevanter werden wird. Auch eine Nutzung von BIM-Daten in Verbindung mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen rückt damit in den Vordergrund.