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Automatisierung der Tunnelinspektion mit künstlicher Intelligenz

Amberg Technologies unterstützt Bauunternehmen bei der Wartung von Grossbauwerken. Die manuelle Erkennung von Schäden in Tunnels ist aufwendig und teuer. Neu übernimmt künstliche Intelligenz diese Arbeit.

Firma

Amberg Technologies AG

Umsetzungspartner

Substring AG

Ausgangslage

Die Amberg Technologies AG ist spezialisiert auf innovative Lösungen für die Vermessung und Wartung von grossen Bauprojekten. Der Weltmarktführer im Bereich Bahn- und Tunnelvermessung steht Baufirmen mit präzisen Messinstrumenten und Software zur Seite.

Im Tunnelbau bietet das Unternehmen aus Regensdorf bei Zürich Unterstützung bei der Qualitätssicherung. Um Risse oder feuchte Stellen in den Tunnelwänden ausfindig zu machen, werden mit Inspektionsfahrzeugen Fotos aufgenommen und Laserscans durchgeführt. Doch die manuelle Auswertung der Aufnahmen durch Ingenieurinnen und Ingenieure ist zeit- und kostenintensiv.

 

Umsetzung

Um dem Bedürfnis nach effizienteren Möglichkeiten zur Qualitätssicherung nachzukommen, setzt Amberg Technologies auf künstliche Intelligenz (KI). Das Berner Softwareunternehmen LeanBI entwickelte für die bestehende Wartungssoftware eine KI-Komponente. Das Ziel: Die Software soll anhand des Bildmaterials Schäden selbstständig erkennen und klassifizieren.

Mit der KI-Lösung wurde die ehemals zeitintensive Auswertung automatisiert. Dank dem Einsatz von Deep Learning kann die Software potenzielle Schäden zuverlässig einschätzen, zum Beispiel, ob es sich mit 95-prozentiger oder nur mit 50-prozentiger Sicherheit um eine nasse Stelle handelt. Fachleute entscheiden anhand der Ergebnisse, welche Wartungsmassnahmen nötig sind. So konnte die Effizienz in der Tunnelinspektion um 60 Prozent gesteigert werden.

Ein Teil der Lösung läuft über die Cloud, was die Kosten nochmals massiv senkt.  Amberg hat die KI-Komponente mittlerweile in die eigene Wartungssoftware integriert – und eine Offline-Version für die Anwendung entwickelt, da es in Tunnels häufig keine Internetverbindung gibt.

Mit der Automatisierung der Tunnelinspektion konnte nicht nur die Produktivität gesteigert werden, auch die Qualität und die Konstanz der Schadenserkennung wurde erhöht. Im Gegensatz zur subjektiven Prüfung durch Inspektoren bietet die automatisierte Lösung objektive und quantifizierbare Resultate. Auch sind die zeitlichen Veränderungen von Schäden besser auswertbar. So können Tunnelinspektionen heute nach Bedarf durchgeführt werden und sind nicht wie bisher an fixe Intervalle gebunden.

 

Nutzen

  • Effizienzsteigerung um 60 Prozent
  • Tiefere Kosten bei Unterhalt und Wartung
  • Mehr Qualität und Konstanz bei der Schadenserkennung
  • Objektive Beurteilung im Gegensatz zur subjektiven manuellen Prüfung
  • Tunnelinspektionen sind neu nach Bedarf möglich

Tags

InspektionWartungDeep Learningartificial intelligence (AI)TunnelbauSoftware

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