SMA BA Twin

Abstract

In Deutschland müssen bis zum Jahr 2045 ca. 21.650.000 Gebäude zu CO2-klimaneutralen und barrierefreien Gebäuden modernisiert werden (in Europa ca. 90.000.000 Gebäude). Diese vorgenannten notwendigen Gebäude-Modernisierungsmaßnahmen werden oft parallel während einer Gebäude-Projekt- Modernisierung umgesetzt. Hieraus ergeben sich jährlich ca. 8 Millionen Einzelbauprojekte in Deutschland, welche mit kollektivem Expertenwissen vieler beteiligter Akteure, entlang des Wertschöpfungsprozesses realisiert werden müssen. Die Effizienz in diesem Prozessablauf ist um 70% nicht ausgeschöpft und erheblich zu gering. Damit sind die politischen Ziele in Deutschland und Europa mit den verfügbaren Experten nicht im Geringsten erreichbar. Um dies zu erreichen, ist ein Digitales Öko-System „Digital Twin – Zero CO2 Building“ auf der Basis einer White-Box-Strategie (DNA-Prozess des Prozessablaufes) notwendig. Auf der Grundlage von Knowledge Engins, einer Erweiterung des Knowledge Graphen unter Zuhilfenahme von KI- Basierten Assistenzsystemen, wird an der Zielsetzung gearbeitet eine Grundlage für einen digitalen Sprach- und Wissens-Avatar als KI- Wissensassistenten zu legen. Allen Projektbeteiligten werden dadurch in Zukunft die richtigen Informationen zur richtigen Zeit während der Projektbearbeitung bereitgestellt. Hierzu ist es notwendig alle Wissenschaftliche und Wirtschaftliche Kompetenzen in Deutschland gleichermaßen zu verbinden. Diese Experten im Bereich Bauplanung und Bauausbau Normungen, Gesetzgebungen, Hersteller, Handel und Handwerk bringen hier ihr Wissen und Know-How aus Ihrem Wissensbereich ein, um ein Datensouveränes Open-Source-System als KI-Trainingsmodell auf der Basis von GAIA-X bis zum Avatar mit dem Namen Albert zu entwickeln.

Auf der Basis des bereits entwickelten Prozessablauf für ein digitales Öko-System Bau und Bauausbau, welche in den nachfolgenden Abbildung Nr. 2 zu sehen ist, kann nun hocheffizient ein Projekt systematisch bearbeitet werden. Der Gesamtmarkt in Deutschland liegt bei einem Marktvolumen von jährlich 500 bis 600 Milliarden Euro, welcher bis 40% ungenutzt ist (also ca. 200 Mrd. Euro), bis zu 70% effizienter sowie bis zu 30% kostengünstiger Bauprojekte in Zukunft realisiert werden müssen – da sonst die Klimapolitischen Ziele der Bundesregierung bzw. der europäischen Union bis 2045 klimaneutrale Gebäude zu schaffen nicht im Geringsten erreicht werden. Dies ist mit den bestehenden Mitteln der Planungsbranche und der Manpower bei Planer, Handwerk, Hersteller und Handel nicht zu realisieren.

Der Avatar „Albert“ als Projekt- und Sprachassistent vereint das gesamte, verfügbare Wissen und Erfahrungen in einem digitalen Avatar, welcher für alle Projektteilnehmer entlang des Wertschöpfungsprozesses 24/7 verfügbar ist und immer auf dem aktuellen Wissenstand arbeitet. Er kennt alle Inhalte des spezifischen Bauprojektes und bildet den Digitalen Zwilling eines Bauprojektes ab. Dieser Digitale Zwilling ermöglicht über selbstlernende KI-unterstützte Iterationsschleifen einen täglichen Zuwachs an Wissenseffizienz und Bauprojekt Umsetzungseffizienz. Sollte dieser digitale Gebäude Planungsassistent/Avatar nicht umgesetzt werden, ist ein Scheitern der deutschen und europäischen Gebäude Energiewende aus Gründen der Projektbearbeitungsineffizienz mit den derzeitig bestehenden Werkzeugen vorprogrammiert. Dies wiederum führt zu einer weiteren politischen Abhängigkeit von Energielieferungen aus dem Ausland und zu Verfehlung der Umweltpolitischen und Klimaschutz / CO2 Ziele. Der Schaden für die Bundesrepublik Deutschland würde sich nach Schätzung von Experten auf jährlich 200 bis 300 Mrd. Euro pro Jahr belaufen, wenn dieses Digitalisierungs-Projekt nicht mit GAIA-X Strukturen umgesetzt wird. Die zukünftige Bauprojektbearbeitung auf GAIA-X-Struktur arbeitet nun nach dem Prinzip „Fehlervermeidung anstelle Fehlerbehebung“. In der derzeitigen Bauprojektbearbeitung in Deutschland wird nach dem Prinzip – Fehlerdokumentation und danach Fehlerbehebung – gearbeitet, welches natürlich die Bauzeiten extrem verteuert und verlängert.