KI-Challenge Ergebnisse

Kreativwerkstatt für die Baubranche

Zukunftssichere, kreative Lösungen gestalten die Baubranche sicher, effizient und entlasten die involvierten Personen.

Von Kreislaufwirtschaft über Handwerk bis hin zu modularem Bauen: die vielfältigen Ansätze zeigen, wie kreative Ansätze zu einer zukunftssicheren Baubranche beitragen können.

Kreativwerkstatt für die Baubranche

In unserem Workshop "Kreativwerkstatt für die Baubranche" konzipierten KI- und Bauexpert:innen sowie Interessierte gemeinsam innovative Ideen und Lösungen, um Bau sicher, effizient, entlastend und gleichzeitig technologisch intelligent zu gestalten. Die Dokumentation erfolgte in Form von Projektsteckbriefen auf der Basis der PAISE®-Methodik des Fraunhofer IOSB, deren wesentliche Inhalte nachfolgend als Projekt-Exposés veröffentlicht werden.

Unsere Eventpartner

Der Workshop wurde in Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer IOSB, dem EnergieForum der Stadt Karlsruhe, TALKCONCRETE, Objektkultur und dem Cyberforum veranstaltet.

Das KI-Challenge-Thema „KI in der Baubranche“

Der Einsatz von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) in der Baubranche birgt ein hohes Potenzial. KI kann dabei helfen, Prozesse effizienter, sicherer und nachhaltiger zu gestalten – von der Planung, über Produktion & die Baustelle bis zum Gebäudebetrieb. Bestehende Daten können besser genutzt, Abläufe digitalisiert oder neue Geschäftsmodelle im Bauwesen erschlossen werden.
Mit der KI-Challenge wollen wir im Diskurs zwischen Anwendern aus der Baubranche und Anbietern von KI-Lösungen konkrete Projektideen anstoßen, die über die Veranstaltung hinaus weitergeführt werden können und die Zukunftsfähigkeit der Branche nachhaltig stärken.

Themenstrang #1 - Kreislaufwirtschaft in der Bauindustrie

Das Ziel dieses TS war es, Ressourcen und Materialien im Lebenszyklus von Bauwerken effizienter zu nutzen. Dabei wurden folgende Fragestellungen aufgerufen:

  • KI-gestützte Detektion und Sortierung von Baumaterialien und Bau-Sekundärrohstoffen, z. B. Beton, Bewehrung (Stahl, Fasern, Carbon), Holz, Metalle, Dämmstoffe, etc.)
  • Materialpässe und digitale Zwillinge für Gebäude (z.B. Gebäuderessourcenpass)
  • Prognose von Wiederverwendungspotenzialen oder Recyclingfähigkeit, insbesondere Re-Use vor Recycling
  • KI-basierte Optimierung von Rückbau- und Demontageprozessen

Themenstrangleitung: Dr. Jan Burke (Fraunhofer IOSB)

Ö=C=Ö - Ökonomie und Ökologie mit KI-Unterstützung optimal verbunden

ENTWICKLUNG

Projektziel
  • Planungstool/Assistent für Architekt:innen für die Konstruktion/Gestaltung

  • Ressourcen- und CO2-optimierte Vorschläge zur Gebäudekonzeption unter Einhaltung technischer und wirtschaftlicher Zielvorgaben

ENTWICKLUNG

KI-System und Daten

KI-Agent

  • sammelt und strukturiert Daten
  • schätzt fehlende Eigenschaften in Produktpässen
  • minimiert Fußabdruck und Einsatz kritischer Ressourcen
  • macht Konzeptvorschläge mit numerischen Kennzahlen (Wirtschaftlichkeit inkl. Ökobilanz)
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Wertversprechen
  • Ressourcenschonung/-optimierung

  • Kostensenkung, auch für den Betrieb von Gebäuden

  • Sparsamer und wiederverwendbarer Einsatz strategischer Ressourcen

  • Komfortable, schnelle und treffsichere Planung ohne teure Überraschungen

  • Innovative/disruptive Lösungen durch KI

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BETRIEB

Geschäftsmodell
  • Kostenreduktion

  • OpenSource-Projekt mit privater und öffentlicher Beteiligung

  • interne Pflege und Weiterentwicklung des Datenbestands

BETRIEB

Ressourcen und Partner

Ressourcen:

Daten zu Lebenszyklusphasen (Herstellung bis Abbruch und Wiederverwendung), Recycling-Kosten und Wiederverkaufswert

Partner:

  • Bauträger, Architekt:innen
  • Gesetzgeber
  • Forschung/Uni/Hochschulen

Im Konzept der Kreislaufwirtschaft für Gebäude (Materialien und ihre Trennbarkeit, enthaltene „graue“ Energie, Wirtschaftlichkeit der Wiederverwendung oder -aufarbeitung) gibt es noch viele Unbekannte. Dabei wäre es unter Gesichtspunkten der Ressourceneffizienz, der CO2-Bilanz und der Wirtschaftlichkeit unbedingt geboten, hier die leicht zu erzielenden Verbesserungen zu identifizieren. Doch Bestandsgebäude sind oft schlecht dokumentiert, und neue Gebäude werden selten mit einem Zeithorizont geplant, der der Nutzungsdauer entspricht.

Hier setzt das Projekt Ö=C=Ö an, in dem Ökonomie und Ökologie mit KI-Unterstützung optimal verbunden werden sollen. Die erste Aufgabe ist das Sammeln von Informationen über Materialien und Konstruktionen, welche die Energie-, Material- und Ökobilanz über den gesamten Lebenszyklus von Gebäuden einfangen sollen. Hierzu planen wir den Einsatz eines KI-Agenten, der aus allen verfügbaren Datenquellen eine Datenbank aufbaut, standardisiert und wichtige Daten von den weniger aussagekräftigen unterscheiden lernt. Daraus soll ein Werkzeug für Planung und Architektur entstehen, das während der Planung eine zuverlässige Vorhersage von Betriebs- und Wiederverwertungskosten liefern und überzeugend bei sowohl Nachhaltigkeit als auch Wirtschaftlichkeit unterstützen kann. Hierzu müssen Nachhaltigkeitsaspekte wie z.B. vermiedene Umweltschäden in der Gesamtbilanz mit abgebildet werden. Auch die Verfügbarkeit oder absehbare Verknappung von Ressourcen muss hier mit einfließen.

Da sowohl die Öffentlichkeit als auch mehrere große Industriebranchen von nachhaltigerer Planung profitieren werden, ist geplant, das Vorhaben als Open-Source-Projekt aufzusetzen, damit die größtmögliche Anzahl von Datenquellen und Anwendern erreicht werden kann. Ergebnisse und Arbeitsweisen sollen auf Fachkonferenzen vorgestellt und auch in Fachzeitschriften beworben werden; nicht zuletzt kann das Werkzeug auch bei der Ausbildung von Nachwuchskräften wertvolle Unterstützung leisten.

Themenstrang #2 - Handwerk und Ausführung

Das Ziel dieses TS war es, zu untersuchen, inwieweit das Handwerk durch KI-basierte Werkzeuge und Prozessoptimierung unterstützt werden kann. Dabei wurden folgende Fragestellungen aufgerufen:

  • Assistenzsysteme für Handwerker:innen (z. B. digitale Gebäudebestandsaufnahme, Bild- oder Spracherkennung & automatisierte Übersetzung auf Baustellen)
  • Physische Unterstützung durch (humanoide) Robotik und personalisierte Exoskelette
  • Wissensmanagement und Kompetenzsicherung im Handwerk
  • KI-gestützte Dokumentation, Arbeitsplanung, Personaldisposition, Fehlererkennung, Arbeitssicherheit
  • AR/ VR Ansätze
  • Digitale Dokumentation und Qualitätssicherung in Echtzeit

Themenstrangleitung: Matthis Leicht und Gerrit Holzbach (Fraunhofer IOSB)

DeliveryScan AI

ENTWICKLUNG

Projektziel

  • KI-gestützte Übersicht über Materialanlieferungen auf mehreren Baustellen.
  • Definition von Bereitstellungsbereichen auf Baustellen für Lieferanten.
  • Automatische Erfassung, welches Material bereits geliefert wurde.
  • Abgleich der erfassten Materialien mit erwarteten Lieferungen, Bestellungen oder Stücklisten.
  • Bereitstellung aktueller Lieferinformationen für Bauverantwortliche.

ENTWICKLUNG

KI-System und Daten

  • Kamerabasierte Erfassung von Materialien im Bereitstellungsbereich.

  • Nutzung mobiler Kameras, Smartphones oder festinstallierter Kameras.

  • Optionale Ergänzung durch RFID-Chips, Farbcodierungen oder weitere Identifikationsmerkmale.

  • Bildbasierte Erkennung von Materialien, Bauteilen, Paletten oder Verpackungseinheiten.

  • Abgleich mit Lieferdaten, Bestellungen, Stücklisten und ggf. CAD-/Planungsdaten.

  • Schnittstellen zu bestehenden Bau-, ERP-, Logistik- oder Dokumentationssystemen.

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Wertversprechen

  • Transparente Übersicht, welches Material auf welcher Baustelle bereits angekommen ist.

  • Bessere Steuerung mehrerer Baustellen durch zentrale Lieferstatusinformationen

  • Weniger Rückfragen zwischen Bauleitung, Lieferanten und Baustellenpersonal.

  • Frühzeitige Erkennung fehlender, falscher oder unklarer Lieferungen.

  • Bessere Planbarkeit von Bauabläufen, Folgegewerken und Materialeinsatz.

  • Automatische Dokumentation von Anlieferungen im Bereitstellungsbereich.

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BETRIEB

Geschäftsmodell

  • SaaS-Lösung für Bauunternehmen mit mehreren Baustellen.

  • Projekt-, baustellen- oder nutzerbasierte Lizenzierung.

  • Zusatzmodule für RFID-Anbindung, ERP-/BIM-Integration oder Lieferantenportal.

  • Einführung über Pilotbaustellen mit definierten Bereitstellungsbereichen

  • Skalierung auf mehrere Baustellen, Lieferanten und Materialgruppen.

BETRIEB

Ressourcen und Partner

Ressourcen:

  • Bauunternehmen mit mehreren parallelen Baustellen.

  • Bauverantwortliche, Projektleitung, Einkauf und Logistik.

  • Lieferanten, Speditionen und Nachunternehmer.

  • Mobile Endgeräte oder festinstallierte Kameras im Bereitstellungsbereich.

  • RFID-Infrastruktur oder Farbcodierungen bei Bedarf.

  • Lieferdaten, Bestellungen, Stücklisten, Materiallisten und ggf. CAD-/Planungsdaten.

  • Anbieter von ERP-, BIM-, Logistik- oder Baustellendokumentationssystemen.

Bauunternehmen betreuen häufig mehrere Baustellen parallel und benötigen eine verlässliche Übersicht, welches Material bereits wo angekommen ist. Diese Transparenz fehlt oft, wenn Bauverantwortliche nicht vor Ort sind und Lieferanten Material eigenständig abstellen.

DeliveryScan AI ermöglicht die Definition eines Bereitstellungsraums auf der Baustelle, in dem Lieferanten Material ablegen. Dort wird es per Kamera, beispielsweise Smartphone, mobiler oder festinstallierter Lösung, sowie optional über RFID oder Farbcodierung erfasst und mit Lieferdaten, Bestellungen, Stücklisten oder Planungsdaten abgeglichen.

Die Ergebnisse werden dem Bauverantwortlichen bereitgestellt und können in bestehende Bauprojekt-, ERP-, Logistik- oder Dokumentationssysteme eingespeist werden. So entsteht eine aktuelle Übersicht darüber, welches Material geliefert wurde, wo es liegt und ob Abweichungen bestehen.

SiteSense AI

ENTWICKLUNG

Projektziel

  • KI-gestützte Zustandserfassung auf Baustellen
  • Sprachgeführte Dokumentation durch Mitarbeitende vor Ort
  • Abgleich von Ist-Zustand mit Soll-, Planungs- und Lieferdaten
  • Frühzeitige Erkennung von Abweichungen

ENTWICKLUNG

KI-System und Daten

  • Sprachdialog / Chatbot

  • Bildanalyse von Baustellenfotos

  • Strukturierte Checklisten und Eingabemasken

  • Baupläne, Lieferdaten, Soll-Zustände

  • Optional: CAD-/BIM-Daten

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Wertversprechen

  • Mehr Transparenz über den Bauzustand

  • Entlastung von Bauleitung und Qualitätssicherung

  • Weniger Vor-Ort-Termine für Bauverantwortliche

  • Schnellere Erkennung von Abweichungen

  • Bessere Dokumentation und Nachverfolgbarkeit

Grafik Arrow Down

BETRIEB

Geschäftsmodell

  • SaaS-Lösung für Bauunternehmen

  • Projektbasierte Lizenzierung

  • Nutzerbasierte Lizenzierung

  • Pilotprojekte zur Einführung

  • Zusatzmodule für Inventarisierung, Bildanalyse oder BIM-Anbindung

BETRIEB

Ressourcen und Partner

  • Bauunternehmen und Baustellenpersonal

  • Bauleitung und Qualitätssicherung

  • Planungs-, Liefer- und Soll-Daten

  • Mobile Endgeräte

  • BIM-/ERP-Softwareanbieter

  • KI- und Forschungspartner

Auf Baustellen ist die regelmäßige Erfassung des aktuellen Bauzustands eine zentrale, aber zeitaufwendige Aufgabe. Besonders herausfordernd ist dies, wenn Bauverantwortliche, Prüfer:innen oder Techniker:innen nicht selbst vor Ort sein können und auf Informationen von Mitarbeitenden auf der Baustelle angewiesen sind.

SiteSense unterstützt diesen Prozess durch eine KI-gestützte Zustandserfassung direkt vor Ort. Mitarbeitende werden sprachgeführt durch die Dokumentation geleitet, können Fotos oder weitere Informationen erfassen und den aktuellen Ist-Zustand strukturiert beschreiben. Die erfassten Daten werden anschließend mit Planungs-, Liefer- oder Soll-Daten abgeglichen, um Baufortschritt, Abweichungen und vorhandene Materialien nachvollziehbar zu dokumentieren.

Dadurch entsteht ein digitales Assistenzsystem, das Bauleitung, Qualitätssicherung und Dokumentation entlastet und eine bessere Transparenz über den tatsächlichen Zustand auf der Baustelle ermöglicht.

Themenstrang #3 - Bauwirtschaft und Bauablauf

Das Ziel dieses TS war es, zu untersuchen, inwieweit eine Effizienzsteigerung in der Bauprojektabwicklung und verbesserte Kommunikation durch KI-basierte Werkzeuge erreicht werden kann. Dabei wurden folgende Fragestellungen aufgerufen:

  • KI-basierte Analyse und Optimierung von Baufortschrittslisten und Terminplänen
  • Automatische Erkennung von Abweichungen (Zeit, Kosten, Qualität)
  • Kommunikations- und Zuständigkeitsmanagement zwischen Gewerken
  • Building Information Model (BIM)-basierte Datenanalyse und Entscheidungsunterstützung in der Bauleitung
  • Automatisierte BIM-Modellanpassung für Gebäude im Bestand

Themenstrangleitung: Reinhard Herzog (Fraunhofer IOSB)

KI-Mapper - KI-gestütztes Mapping von Datenmodellen

ENTWICKLUNG

Projektziel
  • Heterogene Fachmodelle (Planung, Kalkulation, Bestand) zusammenführen

  • Doppel-/Mehrarbeit vermeiden

  • Neu modellieren vermeiden, Angebotszeiten verkürzen

  • Einheitliche, nachvollziehbare Datenbasis durch kanonisches Zielmodell

  • Datensouveränität und Compliance im Umgang mit Projektdaten sichern

ENTWICKLUNG

KI-System und Daten
  • Kern: Kanonisches Zielmodell + Mapping-Engine (Geometrie & Semantik)

  • Datenquellen: BIM-/Fachmodelle, Punktwolken, Kalkulations-/Abrechnungsdaten

  • KI: Automatisierte Standard-Mappings, KI-Vorschläge bei Unklarheiten, Human-in-the-loop

  • Betrieb: On-Premises/Private-Cloud, Verschlüsselung, strikte Rollen- und Rechteverwaltung

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Wertversprechen
  • Schnellere Angebote und Abrechnungen

  • Weniger Medienbrüche und Fehler, höhere Datenqualität

  • Wiederverwendung vorhandener Modelle statt Neumodellierung

  • Transparente, auditierbare Transformationen und Entscheidungen

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BETRIEB

Geschäftsmodell
  • Zielkunden: Bauunternehmen, Planungsbüros, große Bauherren/Betriebe
  • Leistung: KI-Mapper-Plattform + Einrichtung Zielmodell + Beratung/Schulung
  • Erlöse: Einmaliges Projektsetup + laufende Nutzung (Subscription/Projektbasis)

BETRIEB

Ressourcen und Partner

Intern:

BIM-/Fachexpert:innen, Daten-/KI-Spezialist:innen, Softwareentwicklung, IT-Betrieb/Datenschutz

Extern:

Bausoftware-Hersteller, Cloud-/Hosting-Partner, Pilotkunden aus der Praxis

(Optional) Hochschulen/Forschung für KI-Methodik und Standardisierung

Die Projektidee „KI-Mapper“ adressiert Medienbrüche und Doppelarbeit in der Bauwirtschaft. Heute führen unterschiedliche Softwarelösungen, Dateiformate und Modellierungsrichtlinien dazu, dass Fachmodelle mehrfach aufgebaut werden müssen – etwa wenn für iTWO-basierte Kalkulation und Abrechnung ein neues Ausschreibungsmodell entsteht, obwohl bereits ein Planungsmodell, ggf. sogar ein aus Punktwolken abgeleitetes Bestandsmodell, vorliegt. Das verlangsamt Angebotsprozesse und erzeugt Doppelarbeit.

Der KI-Mapper setzt hier an, indem er ein kanonisches Zielmodell als gemeinsame Semantik definiert und Fachmodelle über eine Mapping-Schicht mit diesem Modell verbindet. Geometrie und Inhalte – zum Beispiel unternehmensspezifische Bauteile, Eigenschaften und Klassifikationen – werden automatisch oder halbautomatisch auf dieses Zielmodell abgebildet, ohne bestehende Arbeitsweisen und Sichtweisen von Architektur, Tragwerk oder Ausführung zu erzwingen oder zu ersetzen. Planungs- und Bestandsmodelle können so direkt für Kalkulation, Ausschreibung und Abrechnung genutzt werden.

Bekannte, kuratierte Abbildungen laufen deterministisch und reproduzierbar ab. In unbekannten oder mehrdeutigen Fällen erstellt eine KI Zuordnungsvorschläge, die von Fachexpert:innen im Sinne eines Human-in-the-Loop-Verfahrens geprüft und freigegeben werden und anschließend als versionierte Regeln in die Mapping-Bibliothek zurückfließen. Governance, Monitoring und klar definierte Qualitätskriterien sichern Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Datenqualität. Durch datensouveränen Betrieb – etwa On-Premises oder in einer kontrollierten Private-Cloud, mit Verschlüsselung und strikter Zugriffssteuerung – bleibt die Hoheit über sensible Projekt- und Unternehmensdaten gewahrt und die Grundlage für schnelle, belastbare Entscheidungen im gesamten Bau- und Lebenszyklus geschaffen.

Themenstrang #4 - Serielles und modulares Bauen

Das Ziel dieses TS war es, zu untersuchen, inwieweit eine Industrialisierung des Bauens (z.B. serielles und modulares Bauen) durch KI-gestützte Planung und Produktion unterstützt werden kann. Dabei wurden folgende Fragestellungen aufgerufen:

  • Optimierung von Fertigungs- und Montageprozessen mit KI
  • Nachhaltigkeitsbewertung und Variantenvergleich durch Simulation
  • Automatisierte Qualitätsprüfung im Produktionsprozess
  • KI-gestützte Aus- & Weiterbildung
  • KI-gestützte Genehmigungsverfahren für Kommunen

Themenstrangleitung: Dr. Christian Kühnert (Fraunhofer IOSB)

AI Elements – Planübersetzung von Architekturplänen in Fertigbauspezifikationen

ENTWICKLUNG

Projektziel
  • Unterstützung
  • Automatisierung bei der Planübersetzung von Architekturplänen in Fertigungspezifikationen
  • Qualitäts- und Effizienzsteigerung durch automatisierte Plausibilitätschecks

ENTWICKLUNG

KI-System und Daten
  • Computer Vision basierte Plananalyse, kombiniert mit generativem KI-Modell für automatische Planübersetzung
  • KI-System liefert optimierte Fertigungsdaten
  • Heterogene historische Planungsdaten (CAD, BIM, PDFs, Scans)
Grafik Arrow Down
Wertversprechen
  • Zeitersparnis durch Reduktion der manuellen Tätigkeit
  • Effizienter Personaleinsatz und Skalierbarkeit ohne proportionalen Personalaufbau
  • Minimierung von Planungsfehlern
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BETRIEB

Geschäftsmodell
  • Entwicklung eines Abo-Modells und Cloud-Lösung
  • Möglichkeit einer On-Premise Umsetzung und Lizenzierung

BETRIEB

Ressourcen und Partner
  • Techniker:innen als Domänenexpert:innen, Data Scientist, Softwareentwicklung
  • Hosting der KI-Modelle und weitere benötigte IT-Infrastruktur
  • Annotierte Zuschnittpläne, CAD/BIM Daten, welche diese Ground Truth beinhalten

Bei der Herstellung von Fertigbauteilen im Gebäudebau ist der Prozessablauf so gestaltet, dass zunächst ein Planer:in den architektonischen Gebäudeentwurf erstellt und diesen anschließend an ein Techniker:in übergibt, der daraus definiert, wie passgenaue Fertigteile produziert werden können – eine komplexe Aufgabe, bei der der Techniker:in den Architektenplan analysieren und in anlagenspezifische, fertigungstaugliche Bauteilspezifikationen umsetzen muss. Da sich Gebäudepläne mit den daraus resultierenden Spezifikationen ähneln, stellt sich die Frage, ob und wie KI-Verfahren die Arbeit des Technikers unterstützen können. Konkret sind folgende KI-basierte Anwendungen gemäß der Projektidee AI-Elements denkbar:

  • Plausibilitätschecks, ob der Gebäudeentwurf und der Plan zum Zuschnitt der Bauteile übereinstimmen
  • Automatische Überführung des Gebäudeentwurfs in einen Zuschnittplan
  • Berechnung eines optimierten Zuschnittplans, z.B. hinsichtlich Materialeffizienz oder CO₂-Ausstoß

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Das Community Management der KI-Allianz Baden-Württemberg verbindet gezielt Wirtschaft, Wissenschaft und Politik in den Regionen, um den Wissensaustausch und die Anwendung von KI-Technologien zu fördern. Das Community Managment der KI-Allianz ist auch in der Region Karlsruhe vertreten.

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Akiza Hagami
akiza.hagami.neb@ki-allianz.de

Impressionen und Stimmen von "Smart Sustainable Solutions"

Wir sind alle aufeinander angewiesen.

Das Tolle an der KI (Künstliche Intelligenz) ist, dass ich viele Aspekte zusammenbringen kann.

Wie kann KI uns helfen, die richtigen Fragen zu stellen?

Besonders an diesem Workshop-Format ist, dass die Anbieter keine Lösungen erarbeiten, die anschließend Anwendern angeboten werden können, sondern Anwender selbst direkt an der Konzipierung beteiligt sind.

Unser Plan ging auf. Die Teilnehmer:innen waren inspiriert von der Auftaktveranstaltung und es mangelte an Zeit, nicht an Ideen.