Pipeline-Sandbox
Die frühere Sandbox-Seite zeigte die Pipeline interaktiv in fünf Stufen: Architekt (IFC-Modell) → Extraktion → Massenermittlung → Validierung (im POC rund 98,8 % beim Beton-Volumen in m³) → Produktion. Der 3D-Viewer nutzte echte, anonymisierte IFC-Geometrie mit 800 Fertigteilen, ohne Projekt-, Firmen- oder Standortdaten.
B
KI-Massenermittlung
für Betonfertigteile
Produzent von massgeschneiderten Fassaden- und Betonelementen für Grossprojekte: Die Offertvorbereitung erfordert heute manuelle Elementlisten aus Architektenplänen — tagelanger Aufwand, gebunden an wenige Spezialistinnen.
AI SandboxLaunchpad vorbereitet
Anonymisiertes Referenzmuster — Branche und Use Case ohne Nennung des beteiligten Unternehmens.
Sandbox ausprobieren ↓ Pilot besprechen →Pipeline-Sandbox ausprobieren
Durchklicken der fünf Stufen — 3D-Viewer, Elementliste und Excel-Vorschau. Der 3D-Viewer zeigt eine echte, vollständig anonymisierte IFC-Geometrie (800 Betonfertigteile, 370,2 m³ aus der Mesh-Geometrie). In Stufe 4 siehst du den anonymisierten POC-Nachweis (~98,8 % Beton-m³) aus dem separaten LV-Referenzprojekt.
Tipp: Stufen oben anklicken · Elemente im 3D-Viewer oder in der Tabelle wählen · Maus zum Drehen und Zoomen.
Herausforderung & Lösungsansatz
| Herausforderung | Lösungsansatz |
|---|---|
| Elementliste pro Projekt dauert 2–3 Tage | Pipeline: PDF/OCR → Tabellenextraktion → strukturierte Elemente |
| Nur wenige Personen beherrschen den Prozess | Automatisierte Elementliste im firmeneigenen Excel-Format |
| Fehler fallen erst in Produktion auf | Vergleich mit manueller Ground Truth im POC |
| Parallele Offerten überlasten Kalkulation | Lokale Verarbeitung auf GPU-Infrastruktur — ohne Cloud-API |
| Pläne und LV kommen als heterogene PDFs | Robuste Extraktion inkl. NPK-Leistungsverzeichnissen |
Ergebnisse & Nutzen
POC · Referenzgebäude
~98,8 % Übereinstimmung Beton-m³
Referenzprojekt Bürogebäude: automatische Pipeline vs. manuelle Offerte — Stückzahlen und Volumen nahezu deckungsgleich.
Zeit
Von Tagen auf unter eine Stunde
Zielbild: Massenermittlung als Batch-Job statt manueller Dateneingabe — Kapazität für mehr parallele Offerten.
Stack
Lokal & souverän
Python-Pipeline auf dedizierter Hardware; keine Weitergabe von Planunterlagen an externe KI-APIs.
Nächster Schritt
Erweiterte Testdaten
Validierung über weitere Projekttypen (Wohnbau, Industrie) vor Launchpad-Rollout.
Kurzfassung: Automatische Massenermittlung für Betonfertigteil-Produzenten: Pläne und LV werden zu Elementlisten im gewohnten Format — POC mit ~98,8 % Beton-m³ (350/354 Stück, 156,12/158,07 m³), Ziel unter 1 Stunde statt mehreren Tagen. EDIH-begleiteter Sandbox-/Launchpad-Pfad.
Häufige Fragen
- Was ist KI-Massenermittlung für Betonfertigteile?
- Automatische Elementlisten und Beton-m³ aus PDF-Plänen und NPK-Leistungsverzeichnissen — Output im firmeneigenen Excel-Format für Offert und Produktion.
- Wie genau ist der POC?
- Anonymisiertes Referenzgebäude: 350 vs. 354 Stück, 156,12 vs. 158,07 m³ Beton — ~98,8 % Übereinstimmung bei Beton-m³ gegenüber manueller Ground Truth.
- Läuft das lokal oder in der Cloud?
- Lokal auf dedizierter GPU-Infrastruktur — keine Weitergabe von Planunterlagen an externe KI-Cloud-APIs.
- Wo ist die Live-Demo?
- Oben auf dieser Seite eingebettet — fünf Pipeline-Stufen mit 3D-Viewer und Excel-Vorschau.
Ähnlichen Use Case?
Wir begleiten dich von der Idee über Sandbox und Launchpad bis zum produktiven Pilot — EDIH-konform und lokal. Hintergrund zum Thema: Vom 2D-Plan zur Offerte – warum BIM die Massenermittlung beschleunigt.
Termin wählen →Inhalt von digihub.li · Stand 9. Oktober 2026.