itsowl-TP-DeepConcrete: Framework für die Kartierung von Stahlbetonfertigteilen aus Luftbildern für eine intelligente Außenlageroptimierung

Die BREMER AG mit Sitz in Paderborn ist ein deutsches Bauunternehmen, das Lösungen im Industrie- und Gewerbebau begleitet - und zwar von der ersten Bauidee über alle Planungsphasen bis hin zum Bau und Betrieb eines Gebäudes. BREMER plant und produziert alle für den Gebäudebau erforderlichen Stahlbetonfertigteile in eigenen Werken - überwiegend in Paderborn.

Als langfristige Vision verfolgt die BREMER AG die vollständige Digitalisierung und intelligente Automatisierung ihres Auftrags- und Warenflussmanagements. Ziel ist der Aufbau einer digitalen Plattform, um den Austausch zwischen Lieferanten, Kunden und der BREMER AG zu automatisieren und intelligent zu gestalten. Die angestrebten Vorteile liegen beispielsweise in einer papierlosen Bauplanung, einer optimierten Logistik und einer intelligenten Produktionsplanung.

Als Grundlage für ein automatisiertes Lagersystem ist eine automatisierte, kontinuierliche Ist-Erfassung des Außenlagers der BREMER AG erforderlich. Im Transferprojekt DeepConcrete werden Verfahren entwickelt, die auf Basis von Live-Kamerabildern das Fertigteilelager segmentieren und abbilden. Die Identifikation (Erkennung) von Stahlbetonbauteilen durch automatisierte Bildverarbeitungsalgorithmen wird insbesondere durch sehr ähnlich aussehende Bauteile (in Farbe und Form) und unterschiedliche Witterungs- und Lichteinflüsse erschwert. Klassische Bildverarbeitungsalgorithmen sind diesen Herausforderungen kaum gewachsen, weshalb im Projekt auf Deep Learning basierende Methoden zum Einsatz kommen.

Durch die Aktivitäten im Transferpiloten wird ein wesentlicher Beitrag zur Automatisierung und Optimierung der mittelständischen Bauwirtschaft geleistet. Die Arbeiten zur KI-gesteuerten Bauteilkatalogisierung und Lagerautomatisierung bieten der BREMER AG einen kurzfristigen Mehrwert und sind gleichzeitig Teil der langfristigen Innovationsstrategie des Unternehmens.