Off-Highway-Twins-2

Um den Strukturwandel in den Kohlerevieren umzusetzen, sind in den betroffenen Regionen umfangreiche Baumaßnahmen notwendig. Im Rahmen des Projekts Off-Highway-Twins-2 werden einzelne Baumaßnahmen über einen Zeitraum von drei Jahren begleitet. Es wird untersucht, ob und wie die zahlreichen Datenquellen, die auf modernen Baustellen zur Verfügung stehen, genutzt werden können, um die einzelnen Maßnahmen so effizient wie möglich umzusetzen.

Ziel des Projekts Off-Highway-Twins-2 ist die Fusion verfügbarer Maschinen- und Geodaten in digitalen Zwillingen von Infrastrukturobjekten und mobilen Arbeitsmaschinen. Mit Hilfe dieser digitalen Zwillinge werden Umwelt- und Betriebsdaten abgeleitet und an Cloud-Datendienste für Erfassung, Planung, Bau, Betrieb und Wartung übertragen.

Das Projekt Off-Highway-Twins-2 wird im Rahmen der Innovationsinitiative mFUND durch das Bundesministerium für Digitales und Verkehr gefördert.

Problemstellung, Innovationsbedarf

Die mit dem Lebenszyklus von Infrastrukturobjekten verbundenen Arbeiten erfordern eine zuverlässige Datengrundlage. Behörden stellen hierzu vielfältige (Geo-)Daten bereit. Die Herausforderung ist es, geeignete weitere Datenquellen zu erschließen, um mit diesen die Qualität behördlicher Daten (Aktualität, Flächendeckung, Detaillierung, Genauigkeit, Semantik) auf ein qualitatives Niveau zu heben, das für Arbeitsprozesse in Erfassung, Planung, Bau, Betrieb, Instandhaltung von Infrastrukturobjekten nutzbar ist.

Projektziel (einschl. Datenbezug, Innovationen)

Durch Fusion von (Geo-)Daten aus der Cloud mit Sensor- und Telemetriedaten von Maschinen/Fahrzeugen sollen mittels Modellbildung, Sensordatenfusion und künstlicher Intelligenz aktuelle, flächendeckende, detaillierte, genaue, semantische Modelle von Infrastrukturobjekten und ihrer Umgebung – die Off-Highway Twins – in Echtzeit abgeleitet, über den gesamten Lebenszyklus der entsprechenden Infrastrukturobjekte aktuell gehalten und in etablierte und neue Arbeitsprozesse integriert werden.

Durchführung (zentrale Aktivitäten)

Aufbauend auf einer Analyse verschiedener Anwendungsszenarien aus dem Bau- und Kommunalbereich werden Off-Highway Twins spezifiziert, über eine IoT-Infrastruktur verfügbar und mittels CDE-Integration nutzbar gemacht. Edge-Komponenten und Cloud-Services fusionieren Sensordaten und Cloud-(Geo-)Daten zu Informationen über die Infrastrukturobjekte und deren Umgebung. Das Ergebnis wird in 4 Pilotprojekten evaluiert.

Erwartete Ergebnisse, weitergehende Wirkungen

Die über Off-Highway Twins bereitgestellten Informationen schaffen Transparenz über die (Verkehrs-)Infrastruktur ganzer Regionen über den gesamten Lebens­zyklus. Optimale Planung, frühzeitige Fehlererkennung und zielgerichtete Instandhaltung senken Zeit und Kosten und steigern die Qualität unserer Infrastruktur – bei vermindertem Energieeinsatz und reduzierten Emissionen. Dies gilt insbesondere auch für weniger erschlossene Gebiete wie die Braunkohlereviere.

Arbeitsinhalte der FLUIDON

In Zusammenarbeit mit dem ifas realisiert FLUIDON Echtzeitfähigen-Digitale Zwillinge der betrachteten Arbeitsmaschinen, um die Informations- und Datenlücke zu schließen, die aufgrund fehlender Sensorik besteht. Hierfür werden realitätsgetreue Simulationsmodelle der Maschine implementiert und im weiteren Verlauf parallel zum Betrieb der Maschine mit den verfügbaren Steuerungs- und Messsignalen aus der Steuerung bespielt. Um den Anforderungen der Digitalen Zwillinge hinsichtlich Performance, Verfügbarkeit und Konnektivität (sowohl zur Maschinensteuerung als auch zu anderen Cloud-Applikationen) gerecht zu werden, werden diese in die Simulationsumgebung FLUIDON | Cube integriert. Auf diese Weise können alle weiteren Zustandsgrößen für die Bauprozesseplanung und -steuerung direkt vom Digitalen Zwilling zur Verfügung gestellt werden. 

Projektpartner

Zur Durchführung von Off-Highway-Twins-2 haben sich drei Institute der RWTH Aachen und fünf Firmen aus der Region zusammengeschlossen.

  • Institut für fluidtechnische Antriebe und Systeme (ifas)
  • Institut für Mensch-Maschine-Interaktion (MMI)
  • Institut für Baumanagement, Digitales Bauen und Robotik im Bauwesen (ICoM)
  • STRABAG AG
  • albert.Ing GmbH
  • FLUIDON Gesellschaft für Fluidtechnik mbH
  • Meastream GmbH
  • IQstruct Engineering GmbH