Bauablaufoptimierung im Kontext Interaktiver Simulation

Hintergrund

Der Neubau und die Wartung von Infrastruktur wie Brücken, Gleisen oder Bahnhöfen sind häufig komplexe Bauprojekte mit hunderten Beteiligten, die an tausenden Aufgaben mitwirken.

Während die grundlegende Planung derartiger Projekte durch die raumzeitliche Komplexität oft schon eine große Herausforderung darstellt, ist heute eine Optimierung der Bauabläufe hinsichtlich verschiedener Key Performance Indicators (KPIs) wie Kosten, CO2-Ausstoß, Projektdauer oder Risiko nur rudimentär und insbesondere nicht interaktiv möglich [1, Kap. 5].

Durch eine computergestützte 4D-Simulation [2] ist es denkbar, mit Optimierungsansätzen wie Genetischer Algorithmen (GA), Simulated Annealing (SA) oder Branch & Bound/Cut Methoden Abhilfe zu schaffen [3].

Aufgabe

1. Definieren eines Use-Cases mit "atomaren" (kleinstmöglichen) Prozessen

2. Erstellen eines iterativen, agentenbasierten Simulationsmodelles in einer Game-Engine

3. Einsatz eines Optimierungs-Frameworks zur Optimierung eines KPIs

Um Mindestanforderungen für die Simulation zu definieren, soll im ersten Schritt ein kleiner Use Case definiert werden [4,5], aus welchem die notwendigen "atomaren" Prozesse abgeleitet werden können.

Diese Prozesse sollen sowohl geometrische Zustandsänderungen wie die Position eines Geräts als auch räumlich nicht ersichtliche Zustandsänderungen wie Kosten oder CO2-Ausstoß über die Zeit abbilden.

Für ein Hochbauprojekt könnten diese unter anderem folgende Prozeses enthalten:

Gerät (Kran/Bagger) fahren, Gerätearm bewegen, Objekt befestigen.

Mit diesen lässt sich beispielsweise die Logistik von der Anlieferung eines Bauteils bis hin zum Installationsort abbilden.

Darauf folgend soll in einer Game Engine wie Unity oder Godot eine Simulationsumgebung geschaffen werden, in welcher mit Geräte und Bauteile sowie den zuvor definierten atomaren Prozessen Bauabläufe abgebildet werden können.

Die Prozesse und ihre Abfolgen sollen sowohl vom Nutzer vorgegeben, als auch durch Algorithmen (bspw GOAP) "on the fly" errechnet werden können.

Um alle Dynamiken einer Baustelle abbilden zu können, soll die Simulation iterativ stattfinden.

Zuletzt soll die obige Simulationsumgebung genutzt werden, um mit einem Optimierungsansatz aus etablierten Frameworks erste Schritte hinsichtlich der Optimierung beliebiger KPIs gemacht werden.

Literatur

[1] S. Hartmann and D. Briskorn, “An updated survey of variants and extensions of the resource-constrained project scheduling problem,” European Journal of Operational Research, vol. 297, no. 1, pp. 1–14, 2022, doi: https://doi.org/10.1016/j.ejor.2021.05.004.

[2] A. Borrmann and K. Heine, “Zukunft und Vergangenheit – 4D-Modellierung als Werkzeug für die Bauplanung und die baugeschichtliche Forschung,” 2010. https://mediatum.ub.tum.de/doc/1160266/0tdx4ll9xswg1tf2sf6bp9j9q.pdf

[3] S. Katoch, S. S. Chauhan, and V. Kumar, “A review on genetic algorithm: past, present, and future,” Multimedia Tools and Applications, vol. 80, pp. 8091–8126, 2020, [Online]. Available: https://api.semanticscholar.org/CorpusID:226227415

[4] Beispielhafter Bauablauf von Lärmschutzanlagen: https://www.youtube.com/watch?v=SJagxBaLP5

[5] Practical Engineering - 5 teilige Serie zum Bau einer Abwasserpumpstation: https://www.youtube.com/playlist?list=PLTZM4MrZKfW92oUPMnzgn__3yttXvWnEY

Betreuung

Prof. Dr. Sebastian von Mammen

In Zusammenarbeit mit Herrn Yasin Raies, M.Sc., BII GmbH