Ziele

• Automatisierte Material‑ und Bauteilklassifikation - Neuronale‑Netze, regelbasierte Matching‑Heuristiken und Algorithmen vervollständigen unklare Objektinformationen.
• Anbindung externer Datenquellen - Ontologie‑gestützte Ähnlichkeitssuche verknüpft Klassifikations‑ und Materialdatenbanken (Ökobaudat, EPD, baubook) mit dem Modell.
• Semantisches Enrichment & Rückschreiben - Die angereicherten Attribute werden konsistent ins IFC‑Modell zurückgeführt und für LCA‑Tools exportiert; Vollständigkeit wird per LOIN‑Check validiert.
• Reduktion der Informationsanforderungen - Leitlinien definieren den minimalen Detailgrad, bei dem das Ensemble noch valide Prognosen liefert.

Ergebnisse

• Funktionsfähiger Prototyp inkl. Workflow vom IFC‑Parsing über Ensemble‑Mapping bis zum Life Cycle Assessment, der den manuellen Aufwand bei der Materialzuordnung signifikant reduziert.

Projektpartner:

• Digitalfindet Stadt GmbH
• Austrian Institute of Technology GmbH
• ATP sustain GmbH
• plandata Gmbh
• Technische Universität Wien
• Z-Tech Software GmbH

Ansprechpartner innerhalb DFS

Philipp Schuster, Digital Findet Stadt GmbH
philipp.schuster@digitalfindetstadt.at