Multi‐Akteur‐Fabrikation im Bauwesen

Author:

Amtsberg Felix1ORCID,Yang Xiliu1,Skoury Lior2,Ron Gili1,Kaiser Benjamin3,Sousa Calepso Aimée4,Sedlmair Michael4,Verl Alexander3,Wortmann Thomas1ORCID,Menges Achim2

Affiliation:

1. Universität Stuttgart Institut für Computerbasiertes Entwerfen und Baufertigung Keplerstraße 7 70174 Stuttgart

2. Universität Stuttgart Institut für Computerbasiertes Entwerfen und Bauplanung Keplerstraße 7 70174 Stuttgart

3. Universität Stuttgart Institut für Steuerungstechnik der Werkzeugmaschinen und Fertigungseinrichtungen Seidenstraße 36 70174 Stuttgart

4. Universität Stuttgart Visualisierungsinstitut der Universität Stuttgart (VISUS) Allmandring 19 70569 Stuttgart

Abstract

AbstractDie aktuelle Generation von Planern ist mit der Aufgabe konfrontiert, neue, nachhaltigere Bausysteme zu entwickeln, um der Problematik der Ressourcenknappheit, der Verstädterung, dem Klima‐, aber auch dem demografischen Wandel entgegenzuwirken. Hierbei ist die Frage nach deren effizienter Herstellung unter Nutzung nachwachsender Rohstoffe in den Fokus der Forschungsbemühungen gerückt. In den letzten Jahren hat der Automatisierungsgrad in der Vorfertigung unter der Agenda der produktbasierten Bausysteme zugenommen, die ein hohes Potenzial aufweisen, aber in Umgebungen, wo eine höhere Flexibilität erforderlich ist, nur bedingt zielführend sind. Die Realisierung ressourcensparender Entwürfe führt unweigerlich zu kleinen Losgrößen und einmalig zu produzierenden Bauelementen, die für eine effiziente Fabrikation anpassungsfähige Vorfertigungsanlagen für eine Vielzahl von Lösungen erfordern. Am Exzellenzcluster Integratives computerbasiertes Planen und Bauen für die Architektur (IntCDC) werden Methoden erforscht, welche mittels Mensch‐Maschine‐Kollaboration eine Steigerung von Flexibilität und Adaptivität der Vorfabrikation und Konstruktion von Bauwerken anstreben. Dazu werden neben der Durchführung von Untersuchungen zur Augmented‐Reality‐Technologie‐unterstützten Integration und Kommunikation von Mensch und Maschine auch auf maschinellem Lernen basierende Trainingsmethoden und Vorhersagemodelle entwickelt.

Funder

Deutsche Forschungsgemeinschaft

Office of Behavioral and Social Sciences Research

Publisher

Wiley

Subject

Building and Construction,Civil and Structural Engineering

Reference42 articles.

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