Unser Glossar erklärt wichtige Schlüsselbegriffe rund um das digitale Planen, Bauen und Betreiben. Viele unserer Inhalte auf dieser Website sind mit dem Glossar verknüpft, um wiederkehrende Fachbegriffe begreiflich zu machen. Viele dieser Fachbegriffe begegnen einem bei Diskussionen etwa zu Building Information Modeling (BIM) stets wieder – unser Glossar führt diese Fachbegriffe auf und erklärt sie. 

3

3D-Modell

Dreidimensionales Modell eines Bauwerks mit geometrischen, physikalischen und funktionalen Eigenschaften (3D-BIM).

3D-Punktwolke

Durch beispielsweise Laserscanning oder Photogrammetrie erzeugte Menge von dreidimensionalen Punkten in unorganisierter räumlicher Struktur.

3D-Viewer

Software zur interaktiven Darstellung dreidimensionaler Bauwerksinformationen, jedoch ohne Möglichkeiten, diese zu modifizieren.

4

4D-Bauablaufanimation

Zeitabhängige Visualisierung des Bauablaufs auf Basis von 4D-Bauwerksinformationsmodellen (4D-BIM).

4D/4D-Modell

Um Terminplan bzw. Ausführungsprozesse (Zeit) erweitertes 3D-Modell. Erlaubt die Erstellung von 4D-Bauablaufanimationen (4D-BIM).

5

5D/5D-Modell

Um Kostenplan bzw. Kalkulationsinformationen erweitertes 4D-Modell. Erlaubt die zeitabhängige Darstellung der Kostenentwicklung im Bauprojekt (5D-BIM).

A

Asset Information Model (AIM)

siehe Liegenschafts Informationsmodel (LIM)

Asset Informations Requirements (AIR)

Asset Informations Requirements; siehe Liegenschaftsinformationsanforderungen (LIA)

As-designed-Modell / As-planned-Modell

Digitales Modell eines Bauwerks (BIM), welches, im Gegensatz zum As-Built-Model, den Soll-Zustand des Bauwerks vor seiner Errichtung abbildet und dokumentiert.

Auftraggeber Informationsanforderung (AIA)

Informationsbedürfnisse des Auftraggebers, die als Anforderung für den Auftragnehmer beschrieben werden und als Grundlage für den BAP im jeweiligen Projekt dienen. Die AIA beinhaltet insbesondere die BIM Anforderungen, Prozesse und Anwendungen, um die Ziele des Auftraggebers zu erreichen.

Ausführungsmodell

Das Modell der Werk‐ und Montageplanung (Bau‐Soll)

Automated Code Compliance Checking

Automatische Prüfung von Normen und Richtlinien.

AWF 1 Bestandserfassung

BIM-Anwendungsfall Nr. 1 “Bestandserfassung”

Erfassung der wesentlichen Aspekte des Bestandes durch ein geeignetes Aufmaß und Überführung in ein Bestandsmodell. Die Eingangsdaten dafür können Daten aus bereits vorhandenen Plänen, Geoinformationssystemen, geodätischen Erfassungen wie Tachymetrie, Laserscanning, Photogrammmetrie oder eine Kombination daraus umfassen.
Dieser Anwendungsfall liefert digitale Planungsgrundlagen und ist somit eine wichtige Voraussetzung für die Durchführbarkeit und Qualität der nachfolgenden Anwendungsfälle.

Erwartungsgemäß wird dieser Anwendungsfall in der Leistungsphase 1 (Grundlagenermittlung) und Leistungsphase 2 (Vorplanung) gem. HOAI umgesetzt werden.

AWF 2 Planungsvariantenuntersuchung

BIM-Anwendungsfall Nr. 2 “Planungsvariantenuntersuchung”

Erstellung von Planungsvarianten als BIM-Modell zur Vereinfachung der Analyse und Bewertung hinsichtlich Kosten, Terminen, baulich-konstruktiver Gestaltung bzw. Qualitäten.

Erwartungsgemäß wird dieser Anwendungsfall in der Leistungsphase 2 (Vorplanung) gemäß HOAI umgesetzt werden.

AWF 3 Visualisierungen

BIM-Anwendungsfall Nr. 3 “Visualisierungen”

Bedarfsgerechte Visualisierung auf Grundlage der BIM-Modelle als Basis für Projektbesprechungen im Zuge der Planung und Ausführung sowie für die Öffentlichkeitsarbeit.

Erwartungsgemäß wird dieser Anwendungsfall in der Leistungsphase 2 (Vorplanung), Leistungsphase 3 (Entwurfsplanung),  Leistungsphase 4 (Genehmigungsplanung), Leistungsphase 5 (Ausführungsplanung) und in der Leistungsphase 8 (Objektüberwachung - Bauüberwachung und Dokumentation) gemäß HOAI umgesetzt werden.

AWF 4 Bemessung und Nachweisführung

BIM-Anwendungsfall Nr. 4 “Bemessung und Nachweisführung”

Nutzung des Modells für Bemessung und Nachweisführung (insb. Baustatik), einschließlich etwaiger Simulationen wie Überflutung, Lärm- und Schadstoffausbreitung etc.

Erwartungsgemäß wird dieser Anwendungsfall in der Leistungsphase 3 (Entwurfsplanung),  Leistungsphase 4 (Genehmigungsplanung) und in der Leistungsphase 5 (Ausführungsplanung) gemäß HOAI umgesetzt werden.

AWF 5 Koordination der Fachgewerke

BIM-Anwendungsfall Nr. 5 “Koordination der Fachgewerke”

Regelmäßiges Zusammenführen der Fachmodelle in einem Koordinationsmodell mit anschließender automatisierter Kollisionsprüfung, systematischer Konfliktbehebung und Prüfung weiterer Kriterien

Erwartungsgemäß wird dieser Anwendungsfall in der Leistungsphase 2 (Vorplanung), Leistungsphase 3 (Entwurfsplanung) und der Leistungsphase 5 (Ausführungsplanung) gemäß HOAI umgesetzt werden.

AWF 6 Fortschrittskontrolle der Planung

BIM-Anwendungsfall Nr. 6 “Fortschrittskontrolle der Planung”

Nutzung des Modells für die Planungsfortschrittskontrolle als Grundlage des Controllings.

Erwartungsgemäß wird dieser Anwendungsfall in der Leistungsphase 5 (Ausführungsplanung) gemäß HOAI umgesetzt werden.

AWF 7 Erstellung von Entwurfs- und Genehmigungsplänen

BIM-Anwendungsfall Nr. 7 “Erstellung von Entwurfs- und Genehmigungsplänen”

Ableitung relevanter Teile der Entwurfs- und Genehmigungspläne aus dem BIM-Modell. Maßstab und Planinhalte entsprechen hierbei den jeweiligen Richtlinien bzw. Projektvorgaben.
Im Vergleich zu Anwendungsfall 14 (Erstellung von Ausführungsplänen) erfordern die in Anwendungsfall 7 generierten 2D-Pläne einen geringeren Ausarbeitungsgrad und bilden die Basis für die Durchführung vieler anderer Anwendungsfälle.

Erwartungsgemäß wird dieser Anwendungsfall in der Leistungsphase 2 (Vorplanung), der Leistungsphase 3 (Entwurfsplanung) und der der Leistungsphase 4 (Genehmigungsplanung) gemäß HOAI umgesetzt werden.

AWF 8 Arbeits- und Gesundheitsschutz: Planung und Prüfung

BIM-Anwendungsfall Nr. 8 “Arbeits- und Gesundheitsschutz: Planung und Prüfung”

Darstellung sicherheitsrelevanter Aspekte (Sicherheitsvorrichtungen, Sperrzonen, Fluchtwege, Betriebsabläufe etc.) im BIM-Modell, ggf. mit zeitlicher Auswirkung temporärer Bauzustände oder Einrichtungen als 4D-Modell.
Überwachung und Kontrolle der erforderlichen Maßnahmen während der Bauausführung sowie Dokumentation notwendiger Korrekturen unter Nutzung des Modells.

Erwartungsgemäß wird dieser Anwendungsfall in der Leistungsphase 3 (Entwurfsplanung), der Leistungsphase 5 (Ausführungsplanung),  und in der Leistungsphase 8 (Objektüberwachung - Bauüberwachung und Dokumentation) gemäß HOAI umgesetzt werden.

AWF 9 Planungsfreigabe

BIM-Anwendungsfall Nr. 9 “Planungsfreigabe”

Durchführung der Prüfläufe zur Freigabe der Planung auf Basis von BIM-Modellen und den daraus abgeleiteten 2D-Plänen.

Erwartungsgemäß wird dieser Anwendungsfall in der Leistungsphase 2 (Vorplanung), der Leistungsphase 3 (Entwurfsplanung), der Leistungsphase 4 (Genehmigungsplanung) und in der Leistungsphase 5 (Ausführungsplanung) gemäß HOAI umgesetzt werden.

AWF 10 Kostenschätzung und Kostenberechnung

BIM-Anwendungsfall Nr. 10 “Kostenschätzung und Kostenberechnung”

Ermittlung strukturierter und bauteilbezogener Mengen (Volumen, Flächen, Längen, Stückzahlen) anhand des Modells als Basis für Kostenschätzungen und Kostenberechnungen nach üblichen Kostengliederungen (AKVS, VV-WSV 2107, DIN 276-4, etc.).

Erwartungsgemäß wird dieser Anwendungsfall in der Leistungsphase 2 (Vorplanung) und in der Leistungsphase 3 (Entwurfsplanung) gemäß HOAI umgesetzt werden.

AWF 11 Leistungsverzeichnis, Ausschreibung, Vergabe

BIM-Anwendungsfall Nr. 11 “Leistungsverzeichnis, Ausschreibung, Vergabe”

Modellgestütztes Erzeugen mengenbezogener Positionen des Leistungsverzeichnisses sowie modellbasierte  Ausschreibung, Vergabe und Angebotsabgabe auf Basis der vorliegenden Planung.

Erwartungsgemäß wird dieser Anwendungsfall in der Leistungsphase 6 (Vorbereitung der Vergabe) und der Leistungsphase 7 (Mitwirkung bei der Vergabe) gemäß HOAI umgesetzt werden.

AWF 12 Terminplanung der Ausführung

BIM-Anwendungsfall Nr. 12 “Terminplanung der Ausführung”

Nutzung eines durch Verknüpfung von Vorgängen der Terminplanung mit den zugehörigen Modellelementen erstellten 4D-Modells zur Darstellung und Überprüfung des geplanten Bauablaufs.

Erwartungsgemäß wird dieser Anwendungsfall in der Leistungsphase 3 (Entwurfsplanung), der Leistungsphase 4 (Genehmigungsplanung), der Leistungsphase 5 (Ausführungsplanung) und der Leistungsphase 8 (Objektüberwachung - Bauüberwachung und Dokumentation) gemäß HOAI umgesetzt werden.

AWF 13 Logistikplanung

BIM-Anwendungsfall Nr. 13 “Logistikplanung”

Unterstützung der Planung und Kommunikation von Logistikabläufen (Baustelleneinrichtung, Baustelleninfrastruktur, Verkehrsphasen, Verkehrsführung) auf Basis von 4D-Modellen.

Erwartungsgemäß wird dieser Anwendungsfall in der Leistungsphase 5 (Ausführungsplanung) und Leistungsphase 8 (Objektüberwachung - Bauüberwachung und Dokumentation) gemäß HOAI umgesetzt werden.

AWF 14 Erstellung von Ausführungsplänen

BIM-Anwendungsfall Nr. 14 “Erstellung von Ausführungsplänen”

Ableitung relevanter Teile der Ausführungspläne aus dem 3D-Modell. Maßstab und Planinhalte entsprechen hierbei den jeweiligen Richtlinien bzw. Projektvorgaben.
Im Vergleich zu Anwendungsfall 7 (Erstellung von Entwurfs- und Genehmigungsplänen) weisen die in Anwendungsfall 14 generierten 2D-Pläne einen höheren Informationsgehalt auf, was in der Regel mit einem erhöhten Ausarbeitungsgrad der zugrunde liegenden Modelle einher geht.

Erwartungsgemäß wird dieser Anwendungsfall in der Leistungsphase 5 (Ausführungsplanung) gemäß HOAI umgesetzt werden.

AWF 15 Baufortschrittskontrolle

BIM-Anwendungsfall Nr. 15 “Baufortschrittskontrolle”

Nutzung des Modells für die terminliche Baufortschrittskontrolle als Grundlage des Projekt-Controllings.

Erwartungsgemäß wird dieser Anwendungsfall in der Leistungsphase 8 (Objektüberwachung - Bauüberwachung und Dokumentation) gemäß HOAI umgesetzt werden.

AWF 16 Änderungsmanagement bei Planungsänderungen

BIM-Anwendungsfall Nr. 16 “Änderungsmanagement bei Planungsänderungen”

Nutzung des Modells zur Dokumentation, Nachverfolgung und Freigabe von Planungsänderungen während der Bauausführung.

Erwartungsgemäß wird dieser Anwendungsfall in der Leistungsphase 8 (Objektüberwachung - Bauüberwachung und Dokumentation) gemäß HOAI umgesetzt werden.

AWF 17 Abrechnung von Bauleistungen

BIM-Anwendungsfall Nr. 17 “Abrechnung von Bauleistungen ”

Nutzung des Modells zur regelmäßigen Dokumentation und zur Plausibilisierung von Bauleistungen zur Plausibilisierung von Abschlagsrechnungen.

Erwartungsgemäß wird dieser Anwendungsfall in der Leistungsphase 8 (Objektüberwachung - Bauüberwachung und Dokumentation) gemäß HOAI umgesetzt werden.

AWF 18 Mängelmanagement

BIM-Anwendungsfall Nr. 18 ”Mängelmanagement”

Nutzung des Modells zur Verortung und Dokumentation von Ausführungsmängeln und deren Nachverfolgung zur Behebung sowie zu klärender Punkte.

Erwartungsgemäß wird dieser Anwendungsfall in der Leistungsphase 8 (Objektüberwachung - Bauüberwachung und Dokumentation) und der Leistungsphase 9 (Objektbetreuung) gemäß HOAI umgesetzt werden.

AWF 19 Bauwerksdokumentation

BIM-Anwendungsfall Nr. 19 “Bauwerksdokumentation”

Erstellung eines Wie-gebaut-Modells als „digitale Bauwerksakte“ mit detaillierten Informationen zur Ausführung, z. B. verwendete Materialien und Produkte sowie ggf. Verweise auf Prüfprotokolle und weitere Dokumente.

Erwartungsgemäß wird dieser Anwendungsfall in der Leistungsphase 8 (Objektüberwachung - Bauüberwachung und Dokumentation) gemäß HOAI umgesetzt werden.

AWF 20 Nutzung für Betrieb und Erhaltung

BIM-Anwendungsfall Nr. 20 “Nutzung für Betrieb und Erhaltung”

Übernahme von Daten aus dem Wie-gebaut-Modell in entsprechende Systeme des Erhaltungsmanagements,  Darstellung und ggf. Bewertung des Bauwerkszustandes im Modell sowie Aktualisierung des Modells im Falle  von Instandsetzungsmaßnahmen.

Erwartungsgemäß wird dieser Anwendungsfall in der Leistungsphase Betrieb umgesetzt werden.

Assistenzsysteme

Diese Systeme sind dazu da, Menschen bei ihren Aufgaben zu unterstützen. Sie werden häufig schon in der Produktion und Logistik eingesetzt. Ihre Anwendungsfelder werden immer weiter: von Smarten Brillen zum Fernwartungssupport bis hin zu Werkzeugen zur Entscheidungsunterstützung. Sogar Exoskelettanzüge zum Ableiten zu hoher Beanspruchungen auf den Körper des Handwerkers werden schon eingesetzt und weiter erforscht und an die Bedürfnisse angepasst. Damit soll sichergestellt werden, dass die Menschen nicht in ihrem natürlichen Arbeits- oder Bewegungsablauf gestört werden. Die Systeme selbst sollen effektiv im Hintergrund arbeiten, die Kontrolle bleibt beim Anwender.

Automatisierte Systeme
Diese Systeme können Maschinen, Roboter und Softwaresysteme sein. Sie führen einen für sie definierten Handlungsablauf automatisch und selbstständig aus. Diese Systeme weichen nie vom vorgegebenen Muster ab, daher unterscheiden sie sich von selbstlernenden Systemen.
Automatisierungsstufe
Der Grad der Automatisierung eines Systems (z. B. einer Fabrik oder eines Unternehmens) wird Automatisierungsstufe genannt. Es gibt keine festen Abstufungen, allerdings wird nach eingesetzten Systemen unterschieden, die wiederum unterschiedlich weit fortgeschritten sind. Grundsätzlich gilt: Je höher die Automatisierungsstufe, desto weniger muss der Mensch in dem System leisten. Die eingesetzten Systeme können z. B. ferngesteuert sein (niederige Automatisierungsstufe) oder vollautomatisiert (höchste Automatisierungsstufe).
Autonome Systeme
Diese Systeme sind nach einem erfolgreichen Aufbau selbstbestimmt. Das heißt, sie funktionieren unabhängig von menschlichem Einfluss. Um ihr definiertes Ziel zu erreichen, können sie sich der Situation in gewissem Maße anpassen. Um dies zu erreichen, erhalten sie Daten über ihre Umwelt über verbaute Sensoren. Alle autonomen Systeme können lernen, denn nur so können sie sich an die Umgebung anpassen. Sie nehmen wahr, regulieren sich selbst und führen Handlungen aus. Damit sind Sensorik, Aktorik und Selbstregulation in autonomen Systemen vereint.
Autonomes Fahren
Autonomes Fahren beschreibt ein selbstständig fahrendes Auto. Das System steuert das Auto und wird über Sensoren (GPS, diverse Kameras, Sensoren) mit Daten versorgt. Dadurch ist es in der Lage, alle Aufgaben des Fahrers vollständig zu übernehmen.

B

Building Information Modeling (BIM)

BIM (Building Information Model) ist die digitale Abbildung von physikalischen und funktionellen Eigenschaften und somit eine Methode der interdisziplinären Zusammenarbeit auf der Grundlage eines n‐dimensionalen, virtuellen Abbilds des Bauwerks. Die Modelle sind dabei die konsistente Abbildung der Information, die eine zuverlässige Basis für relevante Entscheidungen und Leistungsvorhersagen treffen zu können. In der Planung, im Bau und im Betrieb können relevante ökonomische und ökologische Auswirkungen (Qualität, Kosten, Zeit, Umwelt) simuliert, bewertet und optimiert werden.

BIM-Statement

Inhalt des BIM Projektabwicklungsplans. Das BIM Statement ist eine kurze Zusammenfassung von Bauherrenseite, welche Ziele mit dem Einsatz von BIM an diesem Projekt verfolgt werden sollen.

BIM-Strategie

Die BIM‐Strategie definiert die Absichten und Ziele für die BIM Implementierung in das Projekt, identifiziert und bewertet die BIM‐Anforderungen als Grundlage für den BIM Projektabwicklungsplans (BAP). Die Strategieplanung umfasst dabei die Integration der BIM Methode auf die vorhandenen internen Prozesse des Bauherren/Betreibers, die Identifizierung der Ziele und die Vorgehensweise um BIM in das Projekt zu adoptieren. Die BIM Strategie ist im AIA zu definieren.

Blockchain

Blockchain-Technologien werden als dezentrale Datenbank eingesetzt, um in dezentralen Szenarios “Transaktionen” sicher und verschüsselt zu speichern und zu verteilen. Transaktionen werden in diesem Zusammenhang in einem breiten Verständnis eingesetzt. Eine Transaktion kann demnach auch die “Lieferung eines BIM-Modells” sein. 

Bauablaufsimulation

Die Baublaufsimulation ist eine Bezeichnung für ein Bauwerksmodell, bei dem Modellelemente den Vorgängen eines Terminplans zugeordnet werden. Hierdurch wieder der zeitliche Verlauf der Erstellung eines Bauwerks simuliert.Planung und Steuerung von Bauablaufplänen können damit besser kontrolliert/optimiert werden.

Anmerkung: Der Begriff 4D ist hier gebräuchlich.

Bauwerksmodell

Das Building Information Model ist das Bauwerksmodell, welches während des Planungsprozesses in zumeist dreidimensionalen, bauteilorientierten Softwaresystemen (BIM-fähige Software) erstellt wird. Dabei ist bei dem Begriff Bauwerksmodell nicht von einem monolithischen Gesamtmodell auszugehen, sondern von der Koordination der Modelle der einzelnen beteiligten Fachplaner (Architekturmodell, Tragwerksmodell, TGA-Modell, etc.). Diese Modelle werden fachspezifische Bauwerksmodelle, kurz Fachmodelle, genannt.

BIM-Execution-Plan (BEP)

siehe BIM Projektabwicklungsplan

BIM-Projektabwicklungsplan (BAP)

Der BIM Projektabwicklungsplan (BAP) ist ein Richtlinien Dokument, welches die Grundlage einer BIM‐basierten Zusammenarbeit definiert. Er legt die organisatorischen Strukturen und die Verantwortlichkeiten fest, stellt den Rahmen für die BIM‐Leistungen dar und definiert die Prozesse und die Anforderungen an die Kollaboration der einzelnen Beteiligten. Die Modelle und Prozesse werden hierbei in Bezug auf Strukturen, Elemente und Informationen vereinheitlicht. Der BAP legt weiterhin die projektbezogenen Ausprägungen fest und definiert das Maß der Informations‐ und Detailierungstiefe und deren Qualitäten. Der BIM Abwicklungsplan sollte Vertragsbestandteil zwischen AG und Projektteilnehmern werden.

BIM-Durchführungsplan

siehe BIM Projektabwicklungsplan

Big BIM

BIG BIM ist ein gebräuchlicher Ausdruck für die durchgängige und interdisziplinäre Anwendung der BIM-Methode über den Lebenszyklus eines Bauwerkes.

BIM Collaboration Format (BCF)

Das BIM Collaboration Format BCF ist ein offenes, herstellerneutrales Dateiformat, welches den Austausch von Nachrichten und Änderungsanforderungen zwischen BIM‐Viewern und BIM‐Autorensoftware unterstützt. Es wurde von buildingSMART entwickelt.

BIM-Viewer

Software zur Betrachtung und teilweise auch Auswertung von Bauwerksmodellen, ohne die Funktionalität zu besitzen, diese zu ändern.

BIM-Gesamtkoordinator

Der BIM-Gesamtkoordinator prüft und übergibt die Inhalte der Digitalen Projektabwicklung an den BIM-Koordinator. Fungiert als primärer Ansprechpartner für Fragen zur Digitalen Planung zwischen BIM-Manager und dem BIM-Koordinator. Überwacht die Einhaltung der geforderten Informationsqualitäten, Standards und etablierten Verfahren (Best-Practices). Vertritt den AN gegenüber den einzelnen Planungsdisziplinen. Trägt die Verantwortung für das Gesamtmodell, welches aus den einzelnen Fachmodellen zusammengesetzt wird und koordiniert gewerkeübergreifend. Sorgt für die Bereitstellung der Standards und etablierten Verfahren (Best Practice) für das Projekt. Überprüft die zu erbringenden Leistungen und genehmigt die Freigabe. Erstellt regelmäßige Reports Führt die Aufgabenliste für die Punkte, die sich aus der Modellkoordination ergeben und organisiert zu diesem Bereich die Kommunikationsstrategie.

BIM-Gesamtprozesslandkarte (GPL)

Eine BIM Gesamtprozesslandkarte zeigt übergreifend die wesentlichen Fragen aus Bestsellerseite auf und wann diese beantwortet sein sollen. 

BIM-Informationsmanager

Definiert die Informationsbedürfnisse des Auftraggebers (AG), bezogen auf die digitale Projektabwicklung. Nimmt deren Inhalte entgegen und sorgt seitens des AG für interne Weiterverteilung und Auswertung. Stimmt mit dem BIM-Manager die Qualität und Modelltiefe ab. Überwacht die Qualität der digitalen Planung Vertritt den AG gegenüber dem BIM Manager des AN. Organisiert und steuert die Management‐Prozesse rund um die digitale Projektabwicklung für den AG.

BIM-Koordinator

Der BIM-Koordinator koordiniert die digitale Projektabwicklung in der jeweiligen Planungsdisziplin seitens des Auftragnehmers (AN). Er fungiert als primärer Ansprechpartner für Fragen zur digitalen Planung und Ausführung mit dem BIM Gesamtkoordinator. Er überwacht die Einhaltung der geforderten Informationsqualitäten, Standards und etablierten Verfahren (Best Practice) beim AN. Er sorgt für die nötige Durchgängigkeit in dem Fachbereich des AN und unterstützt die modellbasierte Zusammenarbeit mit dem Blickwinkel des Fachbereichs des AN. Zudem ist er Ansprechpartner für externe und fachbezogene BIM-Belange. Er koordiniert die internen IT Anforderungen des AN mit den Bedürfnissen im Projekt. Verantwortet die Qualitätssicherung aller Daten, bevor diese publiziert werden.

BIM-Management

Das BIM-Management ist die zentrale Funktion für die strategische und projektbegleitende Steuerung der BIM-Prozesse sowie die Erfüllung der BIM-Ziele. Der BIM-Manager ist die hierfür verantwortliche Person.

BIM-Manager

Setzt die Informationsbedürfnisse des Auftraggebers (AG), bezogen auf die Digitale Projektabwicklung, um. Sammelt und übergibt die Inhalte der Digitale Projektabwicklung an den AG. Fungiert als primärer Ansprechpartner für Fragen zur Digitalen Projektabwicklung zwischen Informationsmanager AG und dem BIM Gesamtkoordinator. Organisiert und managt die Digitale Projektabwicklung und Ausführung auf Seite des/ der Auftragnehmer (AN) gemäß BIM Ablaufplan (BAP). Vertritt den AN gegenüber dem Informationsmanager des AG. Setzt die Management‐Prozesse rund um die Digitale Projektabwicklung beim AN um. Berät die Projektleitung des AN bei allen Fragen zum Thema BIM. Stellt einen konsistenten Umgang des modellbasierten Arbeitens durch Regeln, Standards und Prozesse sicher. Fördert die Zusammenarbeit und Kommunikation im Team. Stellt die Kollaborationsplattform bereit, um die erzeugten Unterlagen, in den drei Arten Grafik, Alphanumerik und Dokumente untereinander austauschen zu können. Die Rolle des BIM Managers kann je nach Projektvergabemodell in der Zuständigkeit wechseln.

BIM-fähige Software

BIM-fähige Software sind parametrische, dreidimensionale und bauteilorientierte CAD Systeme (CAD Systeme der zweiten Generation) und vielfältige Auswertungs- und Simulationstools.

Building Information Management

ist die zentrale Aufgabe für strategische und projektbegleitende Steuerung der BIM-Prozesse sowie die der BIM-Ziele. Der BIM-Manager ist die hierfür verantwortliche Person.

Big Data
Big Data sind große Datenmengen mit unterschiedlichen Eigenschaften. Terabyte (1000 GB) oder Petabyte (1 Mio. GB) sind hier mehr die Regel als die Ausnahme. Die anfallenden Daten haben unterschiedliche Datentypen, werden unterschiedlich schnell erhoben und haben Abweichungen in der Qualität. Das heißt, sie sind unstrukturiert und stammen aus unterschiedlichen Quellen, beispielsweise smarten Geräten. Mit Hilfe von Big Data Systemen können diese Daten abgeglichen (z. B. auf gemeinsame Muster untersucht) werden und es lassen sich dadurch neue Zusammenhänge erkennen.
Bot
Bot Computerprogramm, das weitgehend automatisch meiste einfache, wiederkehrende Aufgaben abarbeitet. Diese Bots sind in ein System integriert und “arbeiten” dort in einem relativ eng eingegrenzten Bereich. Beispiele sind Chatbots, Social Bots und Gamebots (aus: Maschinelles Lernen/Fraunhofer 2018).

C

Closed BIM

Beschreibt einen modell‐ und informationsbasierten Datenaustausch innerhalb eines Projektes, das mit den gleichen Softwarelösungen erstellt wurde.

Construction Operations Building Information Exchange (COBie)

Öffentliches, tabellarisches Datenformat zur Beschreibung von Bestandsinformationen von Anlagen für das Facility-Management.

Computer Aided Facility Management (CAFM)

Computergestützte Verwaltung und Bewirtschaftung von Gebäuden. Ein CAFMSystem unterstützt spezielle Arbeitsabläufe des Immobilienmanagements in Sinne eines Informationssystems insbesondere, um Kosteneinsparungen zu realisieren.

Computer Aided Manufacturing (CAM)

Computergestütztes Produzieren durch direkte Steuerung von Produktionsanlagen, Maschinen, Transport‐ und Lagersystemen auf Basis von CAD‐Daten.

Chatbot
Chatbots sind vergleichsweise einfache Programme, die automatisiert auf Fragen antworten können. Das heißt, sie dienen als textbasiertes Dialogsystem, welches das Chatten mit einem technischen System erlaubt. Beispiel: Auf Webseiten werden Sie häufig als “Online-Empfangsdame” eingesetzt. Sie können Kunden begrüßen, einen ersten Kontakt herstellen und Anfragen von diesen beantworten. Durch maschinelles Lernen können sich Chatbots selbst verbessern und so nach und nach personalisierte Antworten ausgeben. Sie können sogar anhand der vom Menschen genutzten Wörter dessen Stimmung interpretieren.
CPU
Die CPU (Central Processing Unit, deutsch: zentrale Prozessoreinheit) ist der Hauptprozessor (“Rechner”) eines Computers, der für die Berechnung und Steuerung aller wichtigen Vorgänge, Anfragen sowie Ein- und Ausgaben des Computers zuständig ist (aus: Whitepaper der AG1/Maschinelles und Tiefes Lernen: Der Motor für “KI made in Germany”).
Cyber Physical Systems
In Cyber-physischen Systemen sind mechanische Bauteile, Software und moderne Informationstechnik über Netzwerke (z. B. das Internet) miteinander verbunden. Das ermöglicht einen Echtzeit-Informationsaustausch, der sich durch bestimmte Systemkomponenten steuern lässt. Diese Systeme werden u. a. in der Produktfertigung und beim autonomen Fahren eingesetzt. (vgl. Whitepaper der AG1/Maschinelles und Tiefes Lernen: Der Motor für “KI made in Germany”).

D

Design Review

Ist eine Koordinationsbesprechung, bei der dem Auftraggeber und dem Planungsteam mittels 3D-Modell der aktuelle Projektstand präsentiert wird.

Data Science
Data Science bezeichnet Wissensgewinn aus Daten. Dies umfasst Datenerhebung, Datenaufbereitung z. B. mit Hilfe maschinellen Lernens und die Anwendung von Modellen auf diese Daten. Durch diesen Wissensgewinn können dann z. B. Assistenzsysteme dem Handwerker bessere Lösungsvorschläge machen.
Data-Mining
Data-Mining nennt man den Einsatz von Methoden und Werkzeugen der Statistik, um eine vorhandene Datenmenge auf bestimmte Punkte hin zu analysieren. Ziel ist es, aus den Daten neue Zusammenhänge und Bedeutungen zu erhalten, die dann beispielsweise für Empfehlungen von digitalen Assistenzsystemen verwendet werden.
Datenbereinigung
Datenbereinigung nennen wir das Entfernen von Datenfehlern. Das können Doppelnamen, fehlerhafte oder unvollständige Daten z. B. aus Datenbanken sein, Formatierungsfehler etc. (vgl. Whitepaper der AG1/Maschinelles und Tiefes Lernen: Der Motor für “KI made in Germany”).
Deep Learning
Deep Learning ist eine Methode beim maschinellen Lernen. Sie basiert auf künstlichen neuronalen Netzen (KNN), die deshalb teilweise auch tiefe künstliche neuronale Netze genannt werden (eng. deep neural networks). Diese Netze umfassen eine Eingabeschicht und eine Ausgabeschicht, zwischen denen das eigentliche Netz an künstlichen Neuronen liegt. Je größer das Netz und damit die Zahl seiner Neuronen, desto schwierigere Daten und Probleme können bearbeitet werden. Deep Learning wird z. B. bei der Bild-, Sprach- und Objekterkennung eingesetzt. Von tiefen künstlichen neuronalen Netzen spricht man erst, wenn die über Netze mehr als eine Zwischenschicht verfügen.

E

Employer Information Requirements (EIR)

siehe Auftraggeber Informationsanforderung (AIA)

Exchange Requirements (ER)

Bestandteil der IDM-Methode. Tabellarischer Anforderungskatalog an den Daten- bzw. Informationsaustausch.

Erklärbare KI
Black-Box-Modelle, wie insbesondere tiefe künstliche neuronale Netze, sind für Menschen nicht nachvollziehbar. Auch die Programmierer können nicht nachvollziehen, wie genau ihre KI zu den Ergebnissen gelangt. Der Ergebnisse sind aber – sofern die Rahmenbedingungen stimmen – richtig bzw. halten einer Kontrolle stand. Die erklärbare KI sucht nach Möglichkeiten, die versteckte Logik oder die einzelnen Ausgaben besser nachvollziehbar oder erklärbar zu machen (aus: Maschinelles Lernen/Fraunhofer 2018).
Expertensysteme
Expertensysteme sind Systeme, die geprüftes Wissen zu einem speziellen Gebiet enthalten und zugeführt bekommen, z. B. durch erfahrene Mitarbeiter im Betrieb. Mit dem hinterlegten Wissen kann das System zu einem Problem automatisch Lösungen vorschlagen, die dann auch von weniger qualifizierten Mitarbeitern umgesetzt werden können. Diese Systeme bieten sich insbesondere als Ergänzung zum Wissenstransfer in Handwerksbetrieben an.

F

Fachmodell

Das Fachmodell ist ein allgemeiner Begriff für das disziplin‐ bzw. gewerkespezifisches Bauwerksmodell eines einzelnen Projektbeteiligten. Im Hochbau bildet gewöhnlich das Fachmodell des Architekten die Basis für weitere Fachmodelle wie der Tragwerksplanung oder der Haustechnik. Jedes einzelne Modell wird über die Projektlaufzeit modifiziert und mit weiteren relevanten Informationen gefüttert. Sie können beispielweise von Material, Kosten und Mengen über statische Werte wie Druckfestigkeit, Durchbiegung oder TGA Kennzahlen reichen. Alle Modellinhalte werden gezielt für einen bestimmten Zweck erstellt.

Fachmodelle werden durch die Objekt- und Fachplaner in den Leistungsphasen des Planungsprozesses erzeugt. Ein Fachmodell besteht aus Modellelementen, die in einer BIM-fähigen Software erstellt werden. Dazu sind die entsprechenden Modellierungswerkzeuge zu nutzen.

Facility-Management (FM)

Maßnahmen zur Verwaltung und Bewirtschaftung von Grundstücken, Gebäuden, Anlagen und Einrichtungen.

Fertigstellungsgrad

Der geforderte Fertigstellungsgrad des Bauwerksmodells (Level of Development) ist abhängig von der Leistungsphase und der Fachdisziplin. Inhaltlich muss der Fertigstellungsgrad den fachlich notwendigen Planungsinformationen und der beauftragten Planungsleistung zu der jeweiligen Leistungsphase entsprechen. Der Fertigstellungsgrad beschreibt auch, wie belastbar die Informationen eines Bauwerksmodells für eine bestimmte Auswertung sind.

G

Gesamtmodell

Das Gesamtmodell ist ein Bauwerksmodell, das aus allen für das jeweilige Projekt relevanten Fachmodellen zusammengestellt ist. Es dient zumeist als Teil der Projektdokumentation.

Anmerkung: Je nach Projektfokus, wie beispielsweise Hochbau oder Infrastruktur, kann es sich um Modelle anderer Gewerke handeln.

Green Building XML (gbXML)

XML-basiertes Datenformat zum Austausch von gebäudebezogenen geometrischen Daten, Nutzungsprofilen und Wetterdaten zwischen verschiedenen CAD-/BIM- und Energiesimulationstools.

I

Industry Foundation Classes (IFC)

Das Austauschformat IFC (Industry Foundation Classes) ist ein hersteller- und länderübergreifendes (Daten-)Format für den BIM- bzw. modellbasierten Informationsaustausch in allen Planung-, Ausführungs- und Bewirtschaftungsphasen. Die non-profit-Organisation buildingSMART International entwickelt und etabliert IFC als offenen und herstellerneutralen Standard für das Bauwesen. IFC ist unter ISO 16739 als internationaler Standard registriert.

Information Delivery Manual (IDM)

Methode zur Erfassung und Spezifizierung der Datenaustauschprozesse und Informationsflüsse im Lebenszyklus eines Bauwerks. Besteht aus Process Maps, Exchange Requirements und Model View Definitions.

Interaktion
Interaktion ist ein Forschungsfeld der KI, das sich mit u. a. multimedialen, benutzerorientierten Modellierungen von Anwendungen beschäftigt. Ziel ist es, eine möglichst gute Kommunikation zwischen Mensch und Maschine zu ermöglichen.
Internet der Dinge (Internet of Things, IoT)
Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) bezeichnet die Vernetzung smarter Werkzeuge, Geräte und Maschinen. Durch die verbauten Sensoren erfassen die Geräte Daten, die sie untereinander teilen und verarbeiten oder auch in Datenbanken abspeichern können. Die entstehenden großen Datenmengen lassen sich z. B. als Grundlage für lernende Systeme nutzen.

K

Kosten-Mengen-Simulation

Ist eine Bezeichnung für ein Bauwerksmodell, bei dem Objekte eines 3D-Modells bezüglich Zeit und Kosten verknüpft werden. Es werden die modellbasierten Mengen, der Material- und Personalbedarf sowie Kostenschätzungen berücksichtigt. Hierbei kann neben der Bausimulation auch der Kostenverlauf simuliert werden.

Anmerkung: Der Begriff 5D ist hier gebräuchlich.

Konsolidierte Daten

Die Dokumentation einer Disziplin (Grafik= Pläne, Schnitte, Details etc.) und die Daten (Alphanumerik= Raumbuch, Türlisten etc.) erfolgen aus einer Quelle. Damit werden redundante Informationen vermieden und Fehlerquellen minimiert.

Kollaborationsplattform

Mit der Kollaborationsplattform werden Regeln (im englischen CDE) für den Austausch von Information in einem Projekt beschrieben. Ziel sind Leitlinien für einen effizienten Austausch von Informationen. Das Dokument beinhaltet: Festlegung der Austauschformate (mit Version), Dateinamenskonventionen, Verortungs‐ und Koordinationsstrategie, Strategie zum Umgang mit Volumen, Festlegung der Prüfungs‐ und Validierungsverfahren und den Master Information Plan (MIP).

Kollisionserkennung

Verfahren zur Erkennung von Überschneidungen (meist geometrisch) von Modellobjekten, z.B. Lüftungskanal mit Wand.

Koordinationsmodell

Das Koordinationsmodell ist ein Gesamtbauwerksmodell, das für die Koordination temporär aus Fachmodellen zusammengestellt wird. Es dient der Koordinierung der beteiligten Gewerke und insbesondere der Kollisionsprüfung.

Kollisionsprüfung

Verfahren zur computergestützten Prüfung von virtuellen Überschneidungen vom Modellelementen eines oder mehrerer Fachmodelle. Das Verfahren basiert auf der Zusammenarbeit der beteiligten Projektpartner und beinhaltet auch die Fortschreibung und Dokumentation der Kollisionen.

Klassische/traditionelle Lernverfahren
Zu den klassischen oder traditionellen Lernverfahren gehören symbolische Verfahren und ältere statistische Verfahren. Diese stehen im Gegensatz zu den neueren Verfahren wie Maschinenlernen und tiefe neuronale Netze (vgl. Maschinelles Lernen/Fraunhofer 2018).
Korpus
Sammlung von Daten und Algorithmen, aus denen durch Methoden der Künstlichen Intelligenz Informationen abgeleitet werden.
Künstliche Intelligenz (KI)

Eine allgemein akzeptierte Definition zu Künstlicher Intelligenz (KI) gibt es nicht. KI ist ein Teilgebiet der Informatik. Sie hat das Ziel, Technologien zu entwickeln, die es Computern und Maschinen erlauben, “intelligent” zu agieren.

KI-Systeme können mit Hilfe von Daten ihnen gestellte Aufgaben eigenständig lösen, sich an eine Situation anpassen und mit anderen Geräten kommunizieren. Der Begriff KI beschreibt auch Systeme, die ein “Verhalten” zeigen, das eine Intelligenz nahelegt.Mit Hilfe von Algorithmen lernt eine KI also, Denkprozesse zu simulieren. Das heißt, ein Problem erkennen, aus Fehlern zu lernen und das Problem lösen zu können.Künstliche Intelligenz beinhaltet folgende Forschungsfelder:

  • Problemlösen
  • Wissensrepräsentation und Schlussfolgern
  • Unsicherheit und Schlussfolgern
  • Maschinelles Lernen
  • Wahrnehmung und Sehen
  • Verstehen und Generieren von natürlicher Sprache
  • Interaktion
  • Robotik

Der Begriff KI beschreibt auch Systeme, die ein “Verhalten” zeigen, das eine Intelligenz nahelegt. KI-Anwendungen können in einem sehr begrenzten Rahmen Intelligenz und Schnelligkeit demonstrieren, die der menschlichen überlegen ist. Eine generelle KI, die weiter gefasst ist, arbeitet noch weit unter dem Niveau einer menschlichen Intelligenz. KI-Systeme können mit Hilfe von Daten ihnen gestellte Aufgaben eigenständig lösen, sich an eine Situation anpassen und mit anderen Geräten kommunizieren. Theoretisch wird dazu nach dem Input auch kein Mensch mehr benötigt, wenn das System vollautomatisiert arbeiten kann.Die Lernfähigkeit der Systeme wurde bereits zu Beginn der KI-Forschung als grundlegende kognitive Fähigkeit definiert. Es ist jedoch schwierig, abschließend zu bestimmen, was als „intelligent“ gilt. Abhängig vom jeweiligen Stand der Technik entwickelte sich daher stets das Verständnis darüber weiter, was als KI bezeichnet wird.

Künstliches neuronales Netz (KNN)
Künstliche neuronale Netze sind Modelle des maschinellen Lernens, die grob der Funktionsweise der Neuronen des menschlichen Gehirns nachempfunden sind. Sie bestehen aus in Software realisierten Schichten von Knoten, die als künstliche Neuronen bezeichnet werden. Die einzelnen Verbindungen zwischen den Neuronen haben eine Gewichtung, die aussagt, was richtig und hilfreich auf dem Weg zur Lösung ist und was nicht. Während des Trainingsprozesses mit großen Datenmengen werden die künstlichen Neuronen angepasst, so dass die Ergebnisse immer besser werden. Bei einer sehr hohen Anzahl von Schichten, auch Deep Learning genannt, können auch sehr komplexe Muster abgebildet und erkannt werden.
KI-Trainer
KI-Trainer helfen kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU), auch fortschrittliche Technologien wie KI im Rahmen der Digitalisierung gewinnbringend für sich zu nutzen. Angesiedelt an den Mittelstand 4.0 Kompetenzzentren, sind sie Ansprechpartner für Ihre Fragen rund um das Thema KI, insbesondere der Nutzung von KI-Methoden und -Anwendungen in KMUs. Im Rahmen von Workshops, Unternehmensbesuchen, Vorträgen und Roadshows vermitteln sie Ihnen und Ihren Mitarbeitern die KI-Kompetenzen, die Sie brauchen, um Ihr Unternehmen zukunftssicher zu machen! Das Angebot der KI-Trainer des Kompetenzzentrum Planen und Bauen umfasst neben KI-Sprechstunden, die einen ersten Kontakt zwischen den Trainern und Unternehmen ermöglichen, auch Vorträge und Webinare rund um das Thema KI im Planen und Bauen. Darüber hinaus wird das Angebot durch KI-Checks, die Konzeption und Umsetzung von KI-Demonstratoren sowie die Unterstützung bei konkreten Umsetzungsprojekten ergänzt.

L

Liegenschaftsinformationsmodell (LIM)

Die "Single Source of Information" für ein Asset oder eine Liegenschaft, die das Asset Management System der Organisation bedient.

Liegenschaftsinformationsanforderungen (LIA)

Konvertiert die OIA zu Informationsbedürfnisse für Externe oder In‐House Teams bezogen auf die Liegenschaft.

Leistungsverzeichnis (LV)

Im Rahmen der Leistungsbeschreibung ein tabellarisches Verzeichnis von Teilleistungen zur Definition einer im Rahmen eines Auftrags zu erbringenden Gesamtleistung.

Level of Detail (LOD)

Der Level of Detail (LOD) beschreibt die geometrischen Anforderungen an Bauteile. Die Spezifikationen des LOD gibt Anwendern von BIM‐Software genaue Vorgaben über den Detailierungsgrad der Bauteile des 3D‐Modells bezogen auf die gewählte Phase der Planung.

Level of Development (LOD)

Deutsch: Ausarbeitungsgrad. Konzept, mit dem der Grad der Ausarbeitung des Bauwerkmodells definiert wird, um die Zuverlässigkeit und Einschränkungen der im Modell hinterlegten Informationen einschätzen zu können.

Level of Information (LOI)

Der Level of Information (LOI) beschreibt die je Projektphase bzw. LOD notwendigen Informationen, mit denen das BIM‐Modell oder weitere Datenbanken attribuiert werden soll.

Little BIM

Little BIM ist ein gebräuchlicher Ausdruck für die Anwendung der BIM-Methode beschränkt auf eine Disziplin und beschreibt damit eine Insellösung.

Lernende Systeme
(Selbst-)Lernende Systeme sind Maschinen, Roboter oder Softwaresysteme, die ausgehend von einer Datenbasis selbstständig lernen und Aufgaben erledigen können, ohne dafür extra programmiert zu werden. Dazu setzen sie sogenannte Lernalgorithmen ein, die Modelle anhand der Daten immer schneller und besser lösen lernen. Dadurch verbessern sie bei jedem Durchlauf das Modell und können im laufenden Betrieb lernen. Sie basieren auf der KI-Methode des maschinellen Lernens und sind auch dank Deep Learning einer der wichtigsten Forschungsbereiche.

M

Model Checking

Verfahren zur automatischen, regelbasierten Verifikation eines Bauwerksmodells (BIM) gegen eine Spezifikation, wie z.B. Normen und Richtlinien, Kundenanforderungen.

Master Information Delivery Plan (MIDP)

Der MIDP wird verwendet, um die Bereitstellung von Informationen während des Projekts zu verwalten. Der Lieferumfang von Modellen, Zeitplänen, Zeichnungen und Listen wird in Listenform aufgeführt. Der MIPD ist Bestandteil des BAP.

Mengenermittlung

Engl. Quantity Take-Off (QTO). Auch Massenermittlung. Die Bestimmung bzw. Berechnung der Mengen von auszuführenden Bauleistungen, meist gemäß bestimmter Normen (z.B. VOB).

Model View Definition (MVD)

Teilmengen des IFC‐Datenmodells, die notwendig sind, um die spezifischen Datenaustausch‐Anforderungen im Bauwesen während eines Bauvorhabens zu unterstützten. Die Modellansichtsdefinition stellt eine Anleitung für alle IFC-Ausdrücke (Klassen, Attribute, Beziehungen, Eigenschaftssätze, Mengendefinitionen, etc.) zur Verfügung, die in einem bestimmten Anwendungsbereich verwendet werden und kann auch für Soll‐/Ist-Vergleiche herangezogen werden.

Modellelement

Der Begriff Modellelement bezeichnet die einzelnen Bauteile im digitalen Bauwerksmodell, wie Wände, Stützen, Türen als digitales Bauelement.

Modellobjekt

ist eine Bezeichnung für die einzelnen Bauteile im Bauwerksmodell wie Wände, Stützen und Türen als digitale Objekte. Die Objekte besitzen Eigenschaften wie z.B. Werkstoff, Oberflächenbehandlung etc.

Modell-Ansichtsdefinitionen

siehe Model View Definition

Modellbasierte Funktionskontrolle

Modellbasiertes Verfahren zur Ermittlung funktionaler Konflikte wie z. B. Öffnungsfunktionen von Fenster und prozessbezogener Verfahren wie z.B. Ermittlung von Fluchtwegdistanzen.

Machine-to-Machine (M2M)-Kommunikation
Machine-to-Machine (M2M)-Kommunikation beschreibt die Kommunikation zwischen zwei Maschinen.
Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen ist eine grundlegende Methode im Feld der Künstlichen Intelligenz (KI). Die Methode wird angewendet, wenn Maschinen ohne darauf ausgerichtete Programmierung bestimmte Ergebnisse liefern sollen. Durch Lernalgorithmen errechnen die KI-Systeme Modelle aus den vorliegenden Daten, von denen sie zu einer Lösung gelangen. Dieser Schritt wird dann mit den Informationen über den richtigen Lösungsweg wiederholt, sodass sich dieser stets etwas verbessert. Diese Modelle können dann auch erfolgreich auf zuvor unbekannte Daten angewandt werden. Maschinelles Lernen mit großen/tiefen neuronalen Netzen wird als Deep Learning bezeichnet. Maschinelle Lernverfahren kommen zum Einsatz beim Data Mining, beim Generieren von Smart Data und in praktisch allen modernen KI-Systemen.
Mensch-Maschine-Interaktion
Mensch-Maschine-Interaktion ist der Austausch von Aktionen und Informationen zwischen Mensch und Maschine über eine entsprechende Schnittstelle (User Interface). Gute Schnittstellen zeichnen sich durch Benutzerfreundlichkeit (Usability) und eine hohe Nutzerzufriedenheit (User Experience) aus.
Multimodales-Lernen
Beim multimodalen Lernen werden Eingabesignale von unterschiedlichen Quellen (wie Audio- und Bildsignale) herangezogen und in Zusammenhang gebracht, um darauf aufbauend eine passende Aktion zur Bewältigung der Aufgabe abzuleiten (aus: Maschinelles Lernen/Fraunhofer 2018).

O

Organisational Informations Requirements (OIR)

siehe Organisations Informationsanforderungen

Open BIM

Offener modell‐ und informationsbasierter Datenaustausch mittels herstellerneutraler und offener Informationsaustauschformate (wie IFC). Open BIM bezeichnet somit  den Austausch von (auch: Teil-) Modellen innerhalb eines Projektes, die aus unterschiedlichen Disziplinen und/ oder mit jeweils verschiedenen Softwarelösungen erstellt wurden.

Organisationsinformationsanforderungen (OIA)

Die übergeordneten strategischen Informationsbedürfnisse einer Organisation

P

Plain Language Questions (PLQ)

Definition von Klartextfragen, die in der BIM Gesamtprozesslandkarte (GPL) identifiziert wurden und hiermit beantwortet werden müssen. Die Beantwortung ermöglicht eine genaue Bewertung der Datenbedürfnisse. Siehe BIM Gesamtprozesslandkarte.

Process Maps (PM)

Bestandteil der IDM-Methode. Standardisierte Prozessdiagramme für ausgewählte Teilprozesse der Planung, Ausführung und Nutzung von Bauwerken.

Projekt-Informations-Modell (PIM)

Die “Single Source of Information Modell” für ein Projekt das sich über die Projektlaufzeit entwickelt.

Problemlösen
Problemlösen ist eines der Forschungsfelder von KI. Bestimmte Aufgaben (z.B. Schach) lassen sich durch eine Handlungsabfolge beschreiben, die zum Ziel führt. Jede Aktion ändert den aktuellen Zustand. Ziel des Problemlösen ist es, eine Reihenfolge der Aktionen und Zustände zu finden, die von Start zu Ziel führt.

Q

Qualitätssicherung

Modellbasiertes Verfahren zur Ermittlung geometrischer Konflikte auf der Basis eines dreidimensionalen Computermodells. Die so gefundenen Konflikte werden nach weiterer Verarbeitung (Filtern und Sortieren) in einem Report zusammengestellt und als Grundlage für Koordinierungsbesprechungen verwendet. Es erhöht die Planungssicherheit und hilft Baukosten sowie Risiken zu minimieren. Weiterhin beschreibt die Qualitätssicherung, die BIM basierten Prozesse und die dazugehörigen Software, die durch die zielgerichtete Simulation und das resultierende Verstehen des Bauwerkes eine qualitative Verifizierung und Validierung ermöglicht.

Quality Assurance (QA)

siehe Qualitätssicherung

Quality Control (QC)

siehe Qualitätssicherung

R

Roboter/Robotik
Ein Roboter ist ein System, das dem Menschen Arbeit abnimmt. Allerdings werden nur solche Maschinen als Roboter bezeichnet, die körperliche Arbeit verrichten. Zur Steuerung von Robotern wird immer häufiger KI eingesetzt, teils arbeiten solche gesteuerten Roboter auch mit Menschen zusammen (“CoBots”). Die Robotik ist ein Forschungsfeld der KI mit dem Ziel, Roboter zu entwickeln, die in einem gegebenen Rahmen selbstbestimmt mit der physischen Welt interagieren können.

S

Single Source of Truth

siehe Konsolidierte Daten

Simulation

Vorgehensweise zur Analyse von Gebäudemodellen. Hierbei können alle physikalische Eigenschaften und Bauteilkennwerte genutzt werden, um beispielsweise den Energieverbrauch, den Bauablauf oder Rettungsszenarien zu simulieren. In der Bauausführung dient es auch als Soll‐ / Ist‐Kontrollen.

Schwache KI
Schwache KI beschreibt Systeme, die in einem spezifischen, eng definierten Kontext scheinbar intelligent agieren und dort sogar menschliche Fähigkeiten übersteigen können. Beispielsweise kann eine schwache KI besser als jeder Mensch Schach spielen, oder auch Produktempfehlungen basierend auf dem Kaufverhalten des Kunden geben. Sämtliche bis heute verfügbare Künstliche Intelligenz fällt unter schwache KI zu definieren. Das Gegenmodell ist die starke KI.
Selbstregulation
Selbstregulation ist die Fähigkeit von autonomen Systemen, sich an die Umgebung oder das Verhalten von Menschen anzupassen. Dabei können sie sogar eigene Aktionen korrigieren. Neben Aktorik und Sensorik ist Selbstregulation eine der drei Hauptkomponenten von autonomen Systemen.
Sensoren
Sensoren sind technische Bauteile, die bestimmte Eigenschaften und/oder die stoffliche Beschaffenheit ihrer Umgebung erfassen. Über elektrische Signale können sie mit anderen Geräten kommunizieren und diese Informationen weitergeben. Neben Aktorik und Selbstregulation ist die Sensorik eine der drei Hauptkomponenten von autonomen Systemen.
Smart Data
Smart Data sind Datenbestände, die mit Hilfe von (Lern-)Algorithmen aus sehr großen Datenmengen (Big Data) extrahiert wurden und sinnvolle Informationen enthalten.
Social Bots
Social Bots sind Softwaresysteme, die auf Lernenden Systemen basieren. Sie können als menschenähnliche Akteure mit Menschen auf digitalen Plattformen kommunizieren. Sie werden vor allem in sozialen Netzwerken und Chat-Programmen eingesetzt.
Soft Bots (Software Roboter)
Computerprogramm, das selbstständig Aufgaben in einer virtuellen Umgebung ausführt. Es archiviert z. B. Dateien oder indexiert Webseiten (Web Bot). Das Programm nimmt dazu Informationen auf, analysiert sie und interagiert mit anderen Programmen oder auch mit Menschen (Chat Bot bzw. Social Bot).
Sprachassistenzsysteme
Sprachassistenzsysteme sind Softwaresysteme, die mittels Spracherkennung und -analyse die Anweisungen des Anwenders aufnehmen. Dadurch bilden sie die Schnittstelle bei der Mensch-Maschine-Interaktion. Moderne Sprachassistenten können Fragen beantworten und sogar Dialoge führen. Sie werden oft als Intelligenter Persönlicher Assistent (IPA) bezeichnet.
Starke KI
Starke KI bezeichnet KI-Systeme, die mindestens über menschenähnliche Intelligenzleistung in allen Bereichen und nicht nur in eng definierten Anwendungsfeldern (schwache KI) verfügen. Eine starke KI existiert noch nicht und ist damit nur ein hypothetischer Fall. Allerdings wäre eine solche starke KI dem intelligentesten Menschen weit überlegen, aufgrund der Möglichkeit des Lernens gepaart mit extrem schneller Datenverarbeitung. Aus diesem Grund wird sie als ein Kernelement für die Realisierung der technologischen Singularität gesehen. Ein solches Ereignis würde zu unvorhersehbaren Veränderungen der menschlichen Zivilisation führen.
Symbolische Modelle
In symbolischen Modellen sind die Merkmale der Beispiele und die erlernten Zusammenhänge explizit und nachvollziehbar repräsentiert. Beispiele sind logische Regeln, Entscheidungsbäume und Wissensgraphen (aus: Maschinelles Lernen/Fraunhofer 2018).

T

Trolley-Problem
Das Trolley-Problem ist ein philosophisches Gedankenexperiment, das eine Dilemma-Situation beschreibt. Darin führen beide Wahlmöglichkeiten zu einem unerwünschten Ergebnis. Ziel ist, zu ergründen, wie aktive und passive Handlungen von Menschen bewertet werden und von einer KI bewertet werden sollten. Das typische Szenario ist wie folgt: Eine führerlose Straßenbahn (engl.: trolley) rast auf fünf am Gleis arbeitende Menschen zu und kann nicht gestoppt werden. Durch die aktive Umstellung einer Weiche könnte die Bahn auf ein anderes Gleis umgeleitet werden, auf dem "nur" eine Person arbeitet. Ziel ist es, zum Nachdenken über ethische Fragestellungen anzuregen. Besonders vor dem Hintergrund des autonomen Fahrens sind solche Fragen wichtig. Dies gilt besonders dann, wenn Entscheidungen durch eine KI getroffen oder unterstützt werden, da für solche Fälle Regeln geschaffen werden müssen. Dabei ist das Problem, dass die gleiche Situation von Menschen weltweit unterschiedlich bewertet wird. (vgl. https://www.nature.com/articles/s41586-018-0637-6)
Turing-Test
Vom britischen Mathematiker Alan Turing entwickelter Test, um festzustellen, ob eine Maschine als intelligent zu bewerten ist. Ein menschlicher Fragesteller kommuniziert dabei über eine Tastatur mit einem menschlichen Gesprächspartner und einer Maschine. Kann er am Ende nicht sagen, welcher Gesprächspartner die Maschine ist, gilt diese als intelligent.

U

Unsicherheit und Schlussfolgern
Dieses Forschungsfeld der KI befasst sich mit dem Umfang von Unsicherheiten und Wahrscheinlichkeiten. Diese sind vor allem für probabilistische Modelle oder Entscheidungstheorie relevant, die einer KI zugrunde liegen.

V

Verstärkendes Lernen
Verstärkendes Lernen ist ein Prozess, bei dem ein Lernendes System Entscheidungen trifft, auf deren Basis es anschließend handelt. Dazu verwendet es einen Algorithmus, der lernt die Erfolgsaussichten der einzelnen Aktionen in den verschiedenen Situationen besser einzuschätzen. Für die gewählten Aktionen erhält es positives oder negatives Feedback. Ziel des Systems ist, möglichst viel positives Feedback zu erhalten.
Verstehen und Generieren von natürlicher Sprache
Verstehen und Generieren von natürlicher Sprache ist ein Forschungsfeld der KI, das darauf abzielt, Maschinen menschliche Sprache besser erfassen und verarbeiten zu lassen. Dadurch soll sich die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine verbessern. Damit wiederum erhalten Informationen eine höhere Qualität und Relevanz, sodass z. B. Planungsfehler minimiert werden.

W

Wahrnehmung und Sehen
Die Erkennung von Objekten ist ein Forschungsfeld der KI. Dabei kommt es vor allem auf die Fähigkeit an, Formen zu identifizieren und diese verlässlich voneinander abgrenzen zu können. Auch Mustererkennung dient diesem Zweck. Die Fähigkeit, visuelle Informationen zu verarbeiten, ist eine Grundbedingung für viele automatisierte Prozesse. Mithilfe von Regeln und Algorithmen werden Bilder und andere sensorische Eingaben verarbeitet und interpretiert oder bei Bedarf auch erstellt und ausgegeben.
Wissensrepräsentation und Schlussfolgern
Ziel dieses KI-Forschungsfeldes ist es, Wissen über die Welt (von Menschen) für eine Maschine so darzustellen, dass diese ein System es für die Lösung komplexer Aufgaben nutzen kann. Das kann beispielsweise eine Diagnose zu einer Krankheit sein oder ein Dialog in natürlicher Sprache mit einem Menschen führen. Besonders im Wissensmanagement in Betrieben können sogenannte Expertensysteme aufgebaut und mit teils großem Mehrwert genutzt werden.