Darmstadt, 24. August 2018

Das BMVI treibt das Brücken-Monitoring in Echtzeit weiter voran

Die Spezialisten der PROFI AG forschen an einer Methode, mit der der Zustand von Autobahnbrücken zeitnah prognostiziert und notwendige Arbeitsabläufe eingeleitet werden können. Auf diese Weise soll sich schneller und kostengünstiger als bisher erkennen lassen, ob Brücken saniert werden müssen und wenn, bis wann das geschehen muss.

„Zum 1.8.2018 haben wir die Förderzusage des Bundesverkehrsministeriums erhalten und werden die gewonnenen Erkenntnisse mit Landesverkehrsbetrieben im Rahmen eines POC (Proof of Concept) nachweisen“, freut sich Matthias Kohlhardt, Vorstand der PROFI AG. Im geförderten Big-Data-Projekt plant man den Start mit der Identifikation und der Aufbereitung aller relevanten Daten, um diese in einem Asset softwareseitig zusammenzuführen und hier eine Bewertung für Folgeschritte durchführen zu können. Das Projekt wird von der PROFI AG im Rahmen eines Konsortiums geführt und begleitet vom Startup-Unternehmen BiM CC und deren bauingenieurtechnischer und Building-Information Modeling-Expertise sowie dem BSI-zertifizierten Unternehmen Dataport. Das Projekt wird durch den mFUND des Bundesministeriums für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) gefördert.

Das BMVI unterstützte bereits im vergangenen Jahr eine umfangreiche Machbarkeitsstudie zur Nutzung einer IT-Analytics-Software. Im Mittelpunkt stand die Frage, wie es möglich ist, vorhandene Software-Lösungen weiter zu entwickeln, sodass mit vorhandenen baustatischen Daten von Brücken, deren Umgebung und weiteren Einflussfaktoren Aussagen zum Bauwerkszustand getroffen werden können.

Die Studie wurde im Sommer 2017 fertiggestellt. Es wurden vorhandene Daten unterschiedlicher Quellen analysiert, um Korrelationen für Autobahnbrücken in Deutschland zu erkennen. Daraus lassen sich Zustandsberichte der Brückenbauwerke in Echtzeit erstellen. Ein mögliches Ergebnis ist dann eine Dringlichkeitsliste der notwendigen Bauarbeiten und Instandsetzungen. Da die Erkenntnisse aus bereits vorhandenen Daten (bspw. Wetter und Verkehrsdaten, Streusalzmengen) gewonnen werden, kann auf teure und aufwendige Sensorik verzichtet werden.

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