Verbesserung der Gebäudeperformance durch den Einsatz eines digitalen Zwillings

Ziel des Projektes ist es, modulare und skalierbare Inspektions- und Diagnosemethoden zur automatisierten Betriebsperformanceanalysen und Fault-Detection and Diagnostic (FDD) von gebäudetechnischen Anlagen und Systemen zu entwickeln. Ein wesentlicher Innovationssprung ist die Sicherstellung eines hohen Automatisierungsgrades durch den gezielten Einsatz von Metadaten und modellbasierten Analysen. Numerische Methoden werden dazu in Kombination mit dem Building Information Modeling (BIM) eingesetzt, um Abweichungen vom idealen Betriebszustand auf Anlagen- und Systemebene selbständig zu erkennen und Optimierungs- und Inspektionsmaßnahmen automatisiert einleiten zu können. Als Datengrundlage dienen dabei digitalisierte Komponenten- und Betriebsdateninformationen mit definierter Ontologie und Semantik. Der dadurch erzielte allgemeingültige Ansatz eröffnet einen breiten Zugang für zukünftige Kooperationen mit regionalen Unternehmen. Konkret können die Analysemethoden für Hersteller zur Produktentwicklung, für Planer zur Designreflexion und Ausführungsüberwachung sowie für Betreiber zur Entwicklung von datengetriebenen Inbetriebnahme-, Wartungs- und Instandhaltungsstrategien genutzt werden. Darüber hinaus ermöglicht das Projekt die zentralen gebäudetechnischen Kompetenzen des Antragstellers um den Digitalisierungsschwerpunkt weiter auszubauen und die forschungsgeleitete Lehre zu stärken.