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Author(s):     
 
Reinhardt, Markus; Gebauer, Daniel; Marx, Steffen
 
Title:     
 

 
Abstract:     
 
Dieser Bericht stellt die Forschungsausrichtung des Eisenbahn-Bundesamts bzgl. der Digitalisierung im Bauwesen dar und stellt das in diesem Rahmen durchgeführte erste Projekt kurz vor. Prognoseverfahren zur Abschätzung des Zustands und zur Planung von Instandhaltungsmaßnahmen werden in weiten Bereichen der stationären Industrie bereits eingesetzt. Diese Technologie, das Predictive Maintenance (PM), auch für das Bauwesen zu erschließen, ist eines der zentralen Themen der aktuellen Forschung und logische Folge der konsequenten Einführung und Nutzung digitaler Technologien. Neben der Erfassung und Lokalisation der Daten sind die Analyse, die Bewertung und die Ableitung konkreter Maßnahmen die zu untersuchenden Fragestellungen. Die Leibniz Universität Hannover (LUH) hat im Auftrag des Eisenbahn-Bundesamts (EBA) im Rahmen eines Projekts die Grundanforderungen zur Erkennung und Klassifizierung von Schäden an Stahlbetonbrücken anhand optischer Kriterien untersucht.

Requirements for automated condition monitoring of buildings, using digital image capture and image evaluation
The aim of this report is, to present the research focus of the German Federal Railway Authority on digitization in construction and briefly introducing the first project carried out in this context. Prognosis methods for assessing the condition of buildings and planning maintenance procedures, are already used by stationary industries. Adapting “Predictive Maintenance” (PM) for the construction industry, is one of the central topics of current research. PM should be a logical consequence of the consistent introduction and use of digital technologies in construction. The collection and localization of data, its analysis and evaluation and the derivation of useful measures, are the questions to be investigated. On behalf of the Federal Railway Authority, the Leibniz University Hannover investigated therefore basic requirements for the optical detection and classification of cracks on reinforced concrete bridges.
 
Source:     Bautechnik 95 (2018), No. 10
 
Page/s:     705-711
 
Language of Publication:     German



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