Eine erfolgreiche Projektdurchführung erfordert aktuelle und genaue Kenntnisse über den Fortschritt der Aktivitäten bei Bauprojekten. Häufige Fortschrittsinformationen sind daher äußerst wünschenswert, um Entscheidungsträger und Beteiligte dabei zu unterstützen, mögliche Verzögerungen im Zeitplan frühzeitig im Projektlebenszyklus zu erkennen und bei Bedarf Korrekturmaßnahmen zu ergreifen. Die kontinuierliche Erfassung von Punktwolken und Bildern von Bauprojekten, insbesondere wenn sie automatisiert ist, kann die genaue und häufige Berichterstattung über den Baufortschritt unterstützen. Die Automatisierung der Berichterstattung über den Baufortschritt erfordert daher die Automatisierung sowohl der Datenerfassung vor Ort als auch der Punktwolkenanalyse. Die folgende Abbildung gibt einen Überblick über den in Maalek et al. (2019) vorgeschlagenen automatisierten Rahmen für die Berichterstattung über den Baufortschritt von Stahlbetonkonstruktionen anhand von Punktwolken.

Mit dem Vorhandensein eines detaillierten 4-dimensionalen (4D) Gebäudeinformationsmodells (BIM) kann der Fortschritt in Bezug auf die geplanten Zeitplan-Grundlinien bestimmt werden. In diesem Zusammenhang können herkömmliche Projektsteuerungsmethoden wie das Earned Value Management (EVM) eingesetzt werden, um die Gesamtleistung des Projekts abzuschätzen. In Ermangelung eines 4D-BIM (z. B. bei spezialisierten Unteraufträgen) ist es möglich, Änderungen zwischen aufeinanderfolgenden Punktwolken und/oder Bildern desselben Schauplatzes zu erkennen, um mögliche neu gebaute Objekte zu ermitteln. Im letzteren Fall wird die Genauigkeit der Punktwolkenverarbeitung noch deutlicher. Ein Beispiel für einen autonomen Rahmen für die Berichterstattung über den Fortschritt mechanischer Arbeiten mit Hilfe von Smartphones wird in Maalek et al. (2021) vorgestellt, siehe das Video unten.

Journal:

1. R. Maalek, D. D. Lichti, and S. Maalek, “Towards automatic digital documentation and progress reporting of mechanical construction pipes using smartphones,” Automation in Construction, vol. 127, p. 103735, July 2021, doi: 10.1016/j.autcon.2021.103735.

2. R. Maalek, D. D. Lichti, and J. Y. Ruwanpura, “Automatic recognition of common structural elements from point clouds for automated progress monitoring and dimensional quality control in reinforced concrete construction,” Remote Sensing, vol. 11, no. 9, p. 1102, May 2019, doi: 10.3390/rs11091102.

Conference:

1. R. Maalek, D. D. Lichti, and J. Y. Ruwanpura, “Development of an automated 3d/4d as-built model generation system for construction progress monitoring and quality control,” The CSCE International Construction Specialty Conference, June 2015, Vancouver, BC, Canada.

2. R. Maalek, J. Y. Ruwanpura, and K. Ranaweera, “Evaluation of the state-of-the-art automated construction progress monitoring and control systems,” Construction Research Congress (CRC) Conference, May 2014, Atlanta, Georgia, USA.

Media:

1. “Hochbau: Rohrleitungen per Smartphone dokumentieren” by KIT News. https://www.kit.edu/kit/29485.php