Robert A. Heinlein hat einst den Satz geprägt, der seither als Cheops Gesetz bekannt ist: „Nichts wird je pünktlich oder ohne Erweiterung des Budgets fertig.“ Dieser Satz rechtfertigt das ständige Bemühen von Architekten und Ingenieuren, einen Entwurf zu liefern, der der optimalen Zeitspanne möglichst nahe kommt und für den die geringsten Kosten aufzubringen sind.
Eine der tiefgreifendsten Innovationen in diesem Bereich ist die Umstellung vom traditionellen Zeichenbrett auf die aktuell verwendete CAD-Software (Computer-Aided Design), die von Unternehmen vorangetrieben wurde, die zu Marktführern im Design-Markt geworden sind, wie z.B. AutoCAD, McNeel oder Building System Planning.
Wer einen Architekten oder Ingenieur persönlich kennt, wird wissen, dass er/sie höchstwahrscheinlich schon lange den Traum hegt, ein Tool zu besitzen, das den ganzen Prozess der Strukturplanung auf einen einzigen Mausklick reduziert.
Dieser Traum hat einer neuen Innovationswelle den Weg geebnet, die sich auf Automatisierung und Optimierung konzentriert und die zum Teil von den schon oben erwähnten Industrieführern angestoßen wurde. Parametrisches Design wurde die neue Norm auf dem Design-Markt. Eine Vielzahl von Designs wird dabei anhand eines ersten Entwurfs verfeinert, der aus den möglichen Konzepten ausgewählt wird, die das parametrische Tool generiert hat. Jedoch reicht das Parametrisieren alleine nicht aus, da das parametrische Design nur eine Liste mit potentiell guten Lösungen generiert, jedoch nicht notwendigerweise die optimale Lösung. Damit wurde das Tor für das generative Design geöffnet und für einen Paradigmenwechsel von der Architektur zu dem, was man gut und gerne AIrchitecture nennen könnte. Belege dafür finden wir in neu auftauchenden innovativen Start-ups wie Spacemaker.oder neuen Initiativen wie Autodesks Dynamo oder McNeels Generative Design-Module.
Als international führendes Unternehmen in der Bau- und Konzeptionsindustrie musste VINCI sich bei diesen Technologien einbringen. In den letzten Jahren haben wir im Unternehmen viele parametrische und generative Designinitiativen und Designlösungen erleben dürfen. Zum Beispiel hat VINCI Construction mehrere parametrische und generative Designangebote erstellt, um Ingenieursunternehmen bei der Umsetzung von bestimmten Konstruktionsthemen zu unterstützen.
Die große Frage, die sich hier weiterhin stellt, ist: was wird aus dem Traum von der vollständigen Automatisierung? Haben künstliche Intelligenz und generatives Design ihn schon wahr werden lassen? Wenn ja, wie? Wenn nicht, wie weit sind wir noch vom Ziel entfernt?
Wir können nicht für alle Bereiche des Ingenieurswesens sprechen, doch wenn es um Technologien für Sprinkleranlagen geht, können wir sagen: „Der Traum ist wahr geworden“, denn Uxello hat innerhalb der letzten Monate, in Zusammenarbeit mit dem AI-Programm von Leonard, SprinkIA geschaffen.
Eine Sprinkleranlage ist ein Brandschutzsystem, das aus einer Wasserversorgung, einem Rohrnetz und Sprinklerköpfen besteht. Wenn ein Feuer ausbricht, wird Wasser von der Wasserversorgung mit dem richtigen Druck und der nötigen Fließrate in das Rohrnetz gepumpt, und das Wasser strömt aus den Sprinklerköpfen, die mit den Rohren verbunden sind, um das Feuer einzudämmen oder ganz zu löschen.
SprinkIA ist eine generative Designlösung, die optimierte Sprinkleranlagen konzipiert. Der Entwicklungsprozess von Sprinkleranlagen besteht aus drei Teilen (1- Preisfindungsphase, 2- Entwurfphase, 3- Rohrproduktionsphase), die alle gemeinsam haben, dass sie normalerweise sehr zeitaufwendig sind. SprinkIA greift hierbei auf Machine Learning-Algorithmen zurück und reduziert so deutlich die Zeit, die für jede dieser Phasen aufgewendet werden muss. Die so eingesparte Zeit kann dann stattdessen Arbeitsschritten mit höherem Mehrwert gewidmet werden, die wirklich die Expertise des Ingenieurs fordern.
Das Projekt zur Entwicklung der Sprinkleranlage beginnt mit einer Ausschreibung: ein Ingenieursunternehmen erhält die Blaupausen und eine Liste mit Spezifikationen. Das ist der Beginn der Preisfindungsphase. Diese erste Phase besteht aus der Ausarbeitung eines ersten Entwurfs der Anlage, der noch nicht hundertprozentig optimal sein muss, jedoch gut genug, um zu zeigen, dass er innerhalb des Zeitplans und im Budget umgesetzt werden kann. Außerdem muss er vom Unternehmen sowohl zeitlich als auch preislich effizienter realisiert werden, als jeder Konkurrent es könnte. Wenn der Auftrag erteilt wird, geht es mit der Entwurfphase weiter. Hier geht es zur Sache: eine optimierte Anlage wird auf der Grundlage des in der Preisfindungsphase konzipierten Entwurfs entwickelt. Wenn der neue Entwurf fertiggestellt ist, kann er zur Anlage geschickt werden, in der die Rohre gebaut werden.
SprinkIA greift auf Machine Learning-Algorithmen zurück, um alle zeitaufwendigen und eintönigen Aufgaben zu optimieren, die in diesen Phasen anfallen. Dies reduziert drastisch die Zeit, die für den ganzen Prozess benötigt wird (eine Sprinkleranlage wird von SprinkIA im Durchschnitt in unter fünf Minuten entwickelt). Das macht wiederum das Leben der Ingenieure und Produktionsfirmen einfacher, die die Sprinkleranlagen entwickeln und fertigen, da auf diese Weise sowohl schon angegangene Projekte optimiert werden, als auch mehr neue Projekte übernommen werden können, als es diesen Firmen sonst möglich wäre.
Dieser Artikel ist Teil einer Serie, an der die Teilnehmer des AI-Programms von Leonard beteiligt sind. Das Programm wurde speziell entwickelt, um die Nutzung von AI-Technologien innerhalb des VINCI-Konzerns zu beschleunigen. Es besteht aus einer fünfmonatigen Inkubationszeit, in der ausgewählte VINCI-Mitarbeiter einen Learning by doing-Prozess durchlaufen, in dem sie unter Anleitung und Betreuung des Leonard-Teams und von externen Beratern wie eleven strategy consultants einen AI-basierten Anwendungsfall umsetzen. Der Originalartikel unseres französischen Geschäftsbereichs ist zugreifbar unter https://www.linkedin.com/pulse/sprinklers-network-automated-generation-st%C3%A9phane-maviel/
