Q&A: Ist der Baubranche die Bedeutung der Datenanalyse bewusst?

F: Ist sich die Baubranche der Bedeutung der Datenanalyse bewusst oder war es bisher schwierig, ihr diese zu verkaufen?

A: Die Menschen in der Baubranche sind sich zunehmend des Werts von Daten bewusst, beispielsweise durch das Aufkommen von Technologien wie digitalen Zwillingen. Die Branche ist an einem Punkt angelangt, an dem wir erkennen, dass es ein Problem gibt: Wenn man etwas nicht messen kann, ist es schwer, es zu verstehen. Daher sind die Menschen in vielen Bereichen offen für Verbesserungen, von der Produktivität bis hin zu den Methoden, mit denen die Auswirkungen des Klimawandels bewertet werden.

Die schwierigste Aufgabe besteht also darin, zu erklären, wie wir die Dinge verbessern können. Wir sind jetzt besser darin, Daten zu generieren und zu speichern – aber Erkenntnisse aus einer Vielzahl unterschiedlicher Datenquellen zu gewinnen und diese Daten zu nutzen, ist etwas, womit der Sektor immer noch zu kämpfen hat. Die wahre Herausforderung besteht also darin, die Menschen auf diesen Weg mitzunehmen und ihnen zu helfen, neue und vorhandene Datensätze, deren Größe exponentiell zunimmt, besser zu nutzen.

F: BKwai beschreibt sich selbst als „das Komplexe einfach machen“. Wie erreichen Sie das und welche Technologie setzen Sie dafür ein?

A: Es gibt jetzt eine echte Chance, Daten besser zu nutzen. Es ist beispielsweise ein großer Unterschied, ob man sich bei der Überwachung eines Projekts auf nur sechs Erhebungspunkte verlässt, die alle paar Wochen ausgewertet werden, oder ob man Zugriff auf Tausende von Datenpunkten aus einer Vielzahl von Quellen hat – einige davon in Echtzeit. Die Herausforderung besteht darin, Muster und Trends aus diesen sehr unterschiedlichen Datenquellen zu erkennen und Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen oder Prognosen und Vorhersagen zu erstellen – etwas, das Menschen schwerfällt, für eine Maschine jedoch ein Leichtes ist.

Hier kommt BKwai ins Spiel. Maschinen können in einem Wirrwarr von Daten verborgene Erkenntnisse entdecken, unabhängig davon, wie viele Datensätze eingespielt werden. Unsere Plattform nutzt Daten aus allen möglichen Quellen, von Satelliten und Sensoren vor Ort bis hin zu Umweltdatensätzen, und verwendet anpassbare Technologien, die Daten auf viele verschiedene Arten sammeln. Unsere Lösung fasst diese Daten dann zusammen, um Muster darin zu analysieren. So können Unternehmen mithilfe unserer forensischen Analysetools die Ursache für das finden, was vor sich geht, und vorhersagen, was wahrscheinlich passieren wird. Dies ermöglicht präventives statt reaktives Handeln und ermöglicht es unseren Benutzern, die Wartungskosten drastisch zu senken, das Risiko zu verringern und einen großen Teil der Fehler zu vermeiden, die während des Bau- oder Sanierungsprozesses auftreten können.

F: Haben Sie einen typischen Kunden und an welchen Projekten hat Ihr Unternehmen gearbeitet? Wie wurde die Technologie von BKwai beim Thames Tideway-Tunnelprojekt eingesetzt?

A: Bei großen Bauprojekten arbeiten wir normalerweise mit Tier-1-Auftragnehmern zusammen. Einige wichtige Beispiele sind das neue Everton-Stadion und das Thames Tideway-Tunnelprojekt. Wir arbeiten jedoch auch mit Vermögensverwaltern zusammen, die unter anderem für nationale Infrastruktur wie Autobahnen und Schienen verantwortlich sind.

Die Verwendung unserer Plattform variiert von Projekt zu Projekt. Im Allgemeinen besteht sie jedoch aus dem Sammeln und Analysieren von Daten, um das Anlagenmanagement und die Prognose von Ergebnissen zu verbessern. Bei der Arbeit am Thames Tideway beispielsweise spielte unsere fortschrittliche Technologie eine entscheidende Rolle bei der Minderung des Hochwasserrisikos während des Baus einer der Baustellen des 25 km langen Superkanals, der unter der Themse gebaut wird, um das Londoner Abwassersystem auf den neuesten Stand und seine Kapazität zu bringen und zu verhindern, dass bei Regen Abfälle in den Fluss gelangen.

Das Projekt sah im Wesentlichen vor, einen 41 m tiefen Schacht an der Falconbrook Pumping Station auszuheben. Der Schacht und die Umgebung waren jedoch bei starkem Regen überschwemmungsgefährdet, was ein erhebliches Risiko für Arbeiter und Ausrüstung darstellte, die dorthin transportiert werden mussten. Anfangs verließ sich das Baustellenteam ausschließlich auf Wettervorhersagen, um mögliche Überschwemmungen vorherzusagen. Dies führte jedoch sowohl zu häufigen Evakuierungen in letzter Minute, die Menschen und Vermögenswerte in Gefahr brachten, als auch zu unnötigen Verzögerungen, wenn die Arbeit verschoben wurde, es aber nicht zu Überschwemmungen kam.

Daher wurde ein Netzwerk von Sensoren installiert, um den Wasserstand in Echtzeit zu überwachen. Wir integrierten diese Daten mit Wetterdaten von über zehn Stationen. Unser Data-Science-Team verwendete diese Daten, um Vorhersagemodelle zu entwickeln, die den Wasserstand Tage im Voraus vorhersagen und wichtige Warnungen vor Überschwemmungen geben konnten. Die prädiktiven Analysen, die auf der BKwai-Plattform zugänglich sind und vor Ort angezeigt werden, ermöglichten dem Team eine effektivere Planung, wodurch die Notwendigkeit überstürzter Evakuierungen verringert und verlorene Arbeitstage aufgrund von Fehlalarmen auf ein Minimum beschränkt wurden.

Dies ist das perfekte Beispiel dafür, wie unser intelligenterer, datengesteuerter Ansatz auf jedes Projekt und jeden Kunden zugeschnitten werden kann, um einzigartig vorteilhafte Ergebnisse zu erzielen.

F: Ist das Verständnis von Daten der Schlüssel zu einer nachhaltigeren Bauindustrie?

A: Ja, auf jeden Fall. Eine der großen Herausforderungen im Bauwesen sind Nachhaltigkeit und Klimawandel. Und es gibt so viele Beispiele dafür, wie das Messen von Dingen und das Verstehen dieser Daten den Sektor nachhaltiger machen könnte.

Wenn wir Veränderungen messen, auf Daten zugreifen und verstehen können, wie sich Dinge verhalten, können wir Probleme vorhersagen, anstatt sie zu beheben, wenn etwas schiefgelaufen ist. In diesem Sinne sparen Daten Zeit und Materialressourcen – etwas, das letztlich gut für den Planeten ist. Wir wollen Nacharbeiten oder Umbauten vermeiden. Vielmehr wollen wir verhindern, dass Dinge passieren. Und anstatt Gebäude abzureißen und neue zu bauen, was teuer ist und viel Materialabfall verursacht, können Unternehmen Daten nutzen, um zu verstehen, wie sich ihre bestehenden Strukturen verhalten, ihre Lebensdauer verlängern und sich für umweltfreundliche Nachrüstoptionen entscheiden, anstatt sie umzubauen.

F: Welchen Einfluss wird die Technologie im nächsten Jahrzehnt auf die Baubranche haben? Gibt es bereits jetzt Trends, die dies ankündigen?

A: Das Baugewerbe wird oft als ein Sektor angesehen, der sich nur langsam verändert. Aber wir sind jetzt an einem Punkt angelangt, an dem Technologie im nächsten Jahrzehnt große Auswirkungen haben kann. Bei BKwai beispielsweise machen wir Daten zugänglicher, was dazu beiträgt, Herausforderungen wie Systeme zu überwinden, die Schwierigkeiten haben, miteinander zu kommunizieren und Daten auszutauschen. Wir nutzen maschinelles Lernen, um die enormen Datenmengen besser zu verstehen, die den Ingenieur, Gutachter oder Vermögensverwalter überfordern können, und wenn die Branche als Ganzes diese Herausforderungen bewältigen kann, wird es in unserem Sektor ein enormes Wachstum geben.

Über den Autor

Dr. Sakthy Selvakumaran ist der Gründer des aus der University of Cambridge und dem CSIC ausgegliederten Unternehmens BKwai, einer Datenanalyseplattform für die Baubranche, die die Widerstandsfähigkeit von Bauwerken verbessern soll. Beim Thames Tideway Tunnel-Projekt in London, Großbritannien, wurden Sensor- und Wetterdaten von BKwai verwendet, um das Hochwasserrisiko vorherzusagen, als dort kürzlich ein Superkanal gebaut wurde.