Fachkongress Digitale Transformation im Lebenszyklus der Verkehrsinfrastruktur
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Ein Digitaler Zwilling für die Filstalbrücken entsteht
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Alex Lazoglu
Adrian Bartsch
Hubert Naraniecki
Daniel Oberhauser
Steffen Marx
Mit dem Fahrplanwechsel der DB Netz AG gingen die Prestigeobjekte Filstalbrücken im Dezember 2022 in den Betrieb. Die filigrane und integrale Tragstruktur sowie der Einsatz komplexer Sonderkonstruktionen erfordern die automatisierte, messtechnische Überwachung neuralgischer Bauwerksbereiche. Mit der Verknüpfung weiterer Bauwerksinformationen, u. a. Inspektionsdaten, entsteht in analoger Weise zu smartBRIDGE Hamburg ein Digitaler Zwilling für die Filstalbrücken. Die Einführung des Traglastindex zur Tragsicherheitsbewertung von Straßenbrücken sowie die Unterschiede in der Zustandsbewertung zwischen Straßen- und Eisenbahnbrücken erfordern eine Erweiterung der Aggregationskonzepte und Datenbankmodelle aus smartBRIDGE Hamburg. Durch eine Generalisierung sollen diese künftig für Eisenbahn- und Straßenbrücken gleichermaßen verwendet werden. Der Einsatz von Datenbanken und Systemen der cloudbasierten Anwendungsbereitstellung wird optimiert. Das BIM-Modell aus der Planungsphase dient der 3D-Visualisierung für die Datenbereitstellung und intuitiven Navigation innerhalb des Digitalen Zwillings.
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2. Fachkongress Digitale Transformation der Verkehrsinfrastruktur - Juni 2023 225 Ein Digitaler Zwilling für die Filstalbrücken entsteht Erweiterung der Konzepte aus smartBRIDGE Hamburg Alex Lazoglu, M. Sc. Marx Krontal Partner GmbH, Hannover Adrian Bartsch, M. Sc. Marx Krontal Partner GmbH, Hamburg Hubert Naraniecki, M. Sc. Marx Krontal Partner GmbH, Hannover Dipl.-Ing. Daniel Oberhauser Deutsche Bahn Netz AG, Ulm Prof. Dr.-Ing. Steffen Marx Institut für Massivbau, Technische Universität Dresden Zusammenfassung Mit dem Fahrplanwechsel der DB Netz AG gingen die Prestigeobjekte Filstalbrücken im Dezember 2022 in den Betrieb. Die filigrane und integrale Tragstruktur sowie der Einsatz komplexer Sonderkonstruktionen erfordern die automatisierte, messtechnische Überwachung neuralgischer Bauwerksbereiche. Mit der Verknüpfung weiterer Bauwerksinformationen, u. a. Inspektionsdaten, entsteht in analoger Weise zu smartBRIDGE Hamburg ein Digitaler Zwilling für die Filstalbrücken. Die Einführung des Traglastindex zur Tragsicherheitsbewertung von Straßenbrücken sowie die Unterschiede in der Zustandsbewertung zwischen Straßen- und Eisenbahnbrücken erfordern eine Erweiterung der Aggregationskonzepte und Datenbankmodelle aus smartBRIDGE Hamburg. Durch eine Generalisierung sollen diese künftig für Eisenbahn- und Straßenbrücken gleichermaßen verwendet werden. Der Einsatz von Datenbanken und Systemen der cloudbasierten Anwendungsbereitstellung wird optimiert. Das BIM-Modell aus der Planungsphase dient der 3D-Visualisierung für die Datenbereitstellung und intuitiven Navigation innerhalb des Digitalen Zwillings. 1. Einleitung 1.1 Problemstellung Die Sicherheit der Brückeninfrastruktur wird initial durch eine statische Bemessung in der Planungsphase sichergestellt. Mögliche Zustandsänderungen, u. a. aus Degradationsprozessen oder erhöhten Einwirkungen gepaart mit konstruktiv eingeprägten Mängeln aus seinerzeitigen Bemessungsansätzen, erfordern während des Betriebes die regelmäßige Zustandserfassung und bei Bedarf eine Nachrechnung der Tragsicherheit. Zustandsbewertungen durch die Bauwerksinspektion/ -prüfung und Tragsicherheitsbewertungen durch die rechnerische Nachweisführung unterliegen i. d. R. einem Informationsmangel, dem durch konservative Annahmen begegnet wird oder welcher gänzlich unberücksichtigt bleibt. Erhaltungsmaßnahmen werden eingeleitet, wenn es der Zustand oder Nachweisdefizite erfordern. Dies führt zu konservativen, kurzfristigen Entscheidungen und damit zu einem primär reaktiven Erhaltungsmanagement. Kompensations-, Erhaltungs- oder gar Ersatzneubaumaßnahmen sind die Folge. Die Sperrung der Rahmedetalbrücke im Dezember 2021 verdeutlicht u. a. den hohen gesellschaftlichen Schaden, der damit einhergehen kann. Der Einsatz messtechnischer Untersuchungen und die Digitalisierung ermöglichen ein großes Potenzial für den Übergang in ein präventives und perspektivisch prädiktives Erhaltungsmanagement. Für die dafür notwendige Prozessautomatisierung sind zunächst kreative Konzepte und ferner standardisierte Vor-gehensweisen erforderlich. 1.2 Vision: Digitaler Zwilling Die Nachhaltigkeitsstrategie des Bundes [1] orientiert sich an den 17 Nachhaltigkeitszielen der UN-Agenda 2030. Das Ziel 9 umfasst u. a. den Auf bau einer „widerstandsfähigen Verkehrsinfrastruktur“. Dabei gilt der Strategie „Erhalt vor Aus- und Neubau“ und der verkehrsträgerübergreifenden Optimierung des Ver-kehrsflusses besonderer Vorrang. Ziel 12 fokussiert die Effizienzsteigerung der Ressourcennutzung im Hinblick auf das Ziel einer CO 2 -Neutralität. Die Nutzung digitaler Innovationen zur Erreichung dieser Ziele ist über vergangene Legislaturperioden ein zunehmender Bestandteil der Koalitionsverträge. 226 2. Fachkongress Digitale Transformation der Verkehrsinfrastruktur - Juni 2023 Ein Digitaler Zwilling für die Filstalbrücken entsteht Der von der Initiative „planen-bauen 4.0“ entwickelte Stufenplan „Digitales Planen und Bauen“ [2] legt den Grundstein für die Digitalisierung der Infrastruktur auf Basis der BIM-Methodik. Der BIM-Masterplan Bundesfernstraßen [3] und die BIM-Strategie der Deutschen Bahn AG (DB) [4] visionieren darüber hinaus das Zukunftsbild des Erhaltens und Betreibens auf Basis Digitaler Zwillinge. Nachdem sich der Einsatz von BIM im Planen und Bauen etabliert hat, sollen ab ca. 2025 durch die Entwicklung von Testfeldern, Digitale Zwillinge entwickelt, erprobt und aus dem Erfahrungsschatz ein Masterplan zum Aufbau und Betrieb Digitaler Zwillinge abgeleitet werden. 1.3 Pilotvorhaben: Digitaler Zwilling Filstalbrücken Die im Dezember 2022 in den Betrieb überführten Filstalbrücken wurden teilweise mit der BIM-Methodik geplant [5]. In Erweiterung wird zum Zeitpunkt der Artikelerstellung ein Digitaler Zwilling für die Überwachung der Eisenbahnbrücken im Betrieb entwickelt. Die zwei parallel verlaufenden, eingleisigen Brücken queren mit längsvorgespannten Durchlaufträgern über je sechs Felder und Bauwerkslängen von 472 m und 485 m das Tal der Fils. Mit einer lichten Höhe von ca. 75 m gelten sie als dritthöchste Eisenbahnüberführungen Deutschlands (vgl. Abb. 1). Der längsvorgespannte Hohlkasten ist monolithisch an die filigranen Pfeiler angeschlossen und an den Widerlagern beidseitig auf-gelagert. Abb. 1: Detailliertes Punktwolkenmodell und Ansicht der Filstalbrücken Die eingesetzten Sonderkonstruktionen und die semiintegrale Bauweise, insbesondere die filigranen Schrägstützten und Y-Knoten, haben sich im Eisenbahnbrückenbau noch nicht bewährt und erfordern daher die messtechnische Überwachung. Als für die Inbetriebnahme relevante Auflage dient die Messung einer Verifizierung der Bemessungsannahmen und Funktionsüberwachung der Sonderkonstruktionen. Nähere Einblicke in die Bauweise sowie konstruktive Besonderheiten und Herausforderungen geben [6] und [7]. Einige Besonderheiten sind im Folgenden näher erläutert: - Federlamellen: Die Längsfesthaltung der Bauwerke erfolgt an je einem Widerlager durch zwei sich kreuzende Stahllamellen. Die Funktionstüchtigkeit dieser Sonderkonstruktionen ist relevant für die Standsicherheit (vgl. Abb. 2 links). - Führungslager: Die Verschiebung des Oberbaus in Lateralrichtung wird durch Führungslager begrenzt. Die Funktionstüchtigkeit der Konstruktionen ist verkehrssicherheitsrelevant (vgl. Abb. 2 rechts). - Ausgleichsplatten, Sonderschienenstützpunkte und Schienenauszüge: Die Verformungen an den Übergangsbereichen werden durch diese Konstruktionen kompensiert. Die Verkehrs-sicherheit wird dadurch sichergestellt. - Monolithische Pfeiler: Die Pfeiler können hohe Biegebeanspruchungen erfahren. Die zulässigen Spannungen dürfen zur Sicherstellung der Standsicherheit nicht überschritten werden. Ein Längsverschub der Bauwerke diente der Reduktion der Pfeilerbeanspruchung. Ein erneuter Verschub infolge von Kriech- und Schwindverlusten wurde für einen Zeitraum von 12 Jahren nach erstmaligem Verschub prognostiziert. Abb. 2: Beispiel neuralgischer Bereiche - Federlamelle (links) und Führungslager (rechts) Der Digitale Zwilling wird vergangene und künftig anfallende Daten zusammenführen, zu Informationen aggregieren und intuitiv konsumierbar zur Verfügung stellen. Aktuelle Zustände werden in Echtzeit wieder-gegeben und Zuständige bei kritischen Änderungen alarmiert. Der Digitale Zwilling wird 2023 vollständig in den Betrieb gehen. 2. Digitale Zwillinge von Infrastrukturbauwerken 2.1 Definition und Charakterisierung Im Bauwesen gibt es derzeit keine einheitlichen Standards für die Begrifflichkeiten und Definitionen von Digitalen Zwillingen. Auch für die Verknüpfung mit BIM und die Nutzung im Erhaltungsmanagement sind bislang keine einheitlichen Standards definiert. Der Begriff „Digitaler Zwilling“ hat seinen Ursprung in den Jahren 2002 und 2003, als Grieves und Vickers ihn am Beispiel eines Kraftfahrzeugs als „konzeptionelles Ideal für das Lebenszyklusmanagement eines Produkts“ beschrieben [8], [9]. Trotz der rasch voranschreitenden Digitalisierung und der frühen Einführung von BIM hat es noch einige Jahre gedauert, bis sich die Vision „Digitaler Zwilling“ auch im Bauwesen etablierte. Einen groben Überblick über die Veröffentlichungen im Kontext des Bauwesens und deren Entwicklung geben u. a. [10], [11], [12] und [13]. Als Ergebnis der Recherche und nach dem Verständnis der Autoren wird der Digitale Zwilling wie folgt definiert: Der Digitale Zwilling ist ein digitales Abbild eines physischen Objekts, Systems oder Prozesses, das durch den 2. Fachkongress Digitale Transformation der Verkehrsinfrastruktur - Juni 2023 227 Ein Digitaler Zwilling für die Filstalbrücken entsteht Einsatz physischer Sensoren in Echtzeit aktualisiert wird. Im Bauwesen kann das Objekt ein Bauwerk (z. B. Brücke) oder nur eine Komponente davon (z. B. Lager) sein. Ingenieure und Betreiber können das Verhalten des physischen Objekts über die Lebenszeit hinweg durch den Digitalen Zwilling überwachen, analysieren und optimieren. Durch Simulationen können verschiedene Szenarien abgebildet und so potenzielle Probleme und Herausforderungen vorhergesagt und vermieden werden [9], [13]. Dazu ist das Verwalten großer Datenmengen erforderlich. Für ein Abbild der Realität in Echtzeit ist mindestens ein in Echtzeit automatisch ablaufender Informationsaustausch vom physischen Objekt hin zum digitalen Abbild notwendig. Im Vergleich dazu wird in [13] ein unidirektionaler als „Digitaler Schatten“ und lediglich der bidirektional automatisierte Daten-austausch als „Digitaler Zwilling“ definiert. Letzterer würde bei detektierten Zustandsänderungen eine entsprechende Änderung/ Anpassung im physischen Objekt auslösen. Von einer Unterscheidung der Begrifflichkeiten je nach Grad der Konnektivität wird hier abgesehen. Für die meisten Anwendungsfälle im Bauwesen [14] ist eine exakte Abbildung des physischen Objektes mit all seinen Informationen meist nicht erforderlich. So beschränkt sich bspw. der Einsatz von Sensoren zur Informationsgewinnung im Bauwesen aktuell v. a. anlassbezogen auf neuralgische Bereiche und spezifische Schadensbzw. Versagensmechanismen eines Objekts und seiner Umgebung. Eine Abstraktion kann durch die Definition eines Reifegrads (RG) erfolgen ([15],[16]). In [15] werden diese wie folgt definiert: RG1 Deskriptiv: Sammeln und Visualisieren von Daten RG2 Informativ: Analysieren und Aggregieren von Daten zu Informationen RG3 Prädiktiv: Treffen von Vorhersagen RG4 Präskriptiv: Treffen von Entscheidungen RG5 Transformativ: Autonomes Auslösen von Handlungen In [16] werden den Reifegraden folgende Metriken mit jeweils fünf Abstufungen zugewiesen: Autonomie, Realitätsnähe, Intelligenz und Lernfähigkeit. So beschreibt „Autonomie“ das Maß an Unabhängigkeit von menschlicher Interaktion. „Realitätsnähe“ beschreibt den Detailgrad und die Treue vorliegender Informationen. „Intelligenz“ ist die kognitive Fähigkeit des Zwillings Aufgaben auszuführen. Diese Fähigkeit kann durch das Lernen optimiert werden. Wobei „Lernfähigkeit“ die Fähigkeit des automatisierten Lernens beschreibt. Die Wahl des zu entwickelnden Reifegrades hängt individuell von den Anforderungen der Ingenieure und Betreiber ab. Eine wichtige Grundlage ist die Komplexität des Objekts sowie die vom Objekt ausgehende Sicherheit und Relevanz für Gesellschaft und Umwelt. So sind hochfrequentiert betriebene Bau-werke mit besonderer Bedeutung für das Verkehrsnetz, wie es die hier betrachteten Filstalbrücken darstellen, für die Entwicklung Digitaler Zwillinge mit höherem Reifegrad besonders gut geeignet. 2.2 Umsetzungsbeispiele Eine Literaturanalyse in [13] weist darauf hin, dass sich nur wenige Veröffentlichungen mit der Umsetzung Digitaler Zwillinge befassen. Insbesondere liegt der Fokus in den Veröffentlichungen oft auf der Darstellung der Umsetzungen selbst, während eine eingehende Diskussion der erzielten Ergebnisse nur selten stattfindet. Diese Beobachtung wird durch eine eigens durchgeführte Analyse bestätigt. Im Folgenden werden einige Umsetzungen exemplarisch beschrieben: Im Rahmen des Reallabors „Intelligente Brücke im Digitalen Testfeld Autobahn“ des Forschungsclusters „Intelligente Brücke“ [17] wurde eine neu erbaute Straßenbrücke mit Messtechnik ausgestattet, um Bauwerkszustände und Verkehrsdaten zu erfassen. Die Daten werden automatisch übertragen und zu Performance-Indikatoren verarbeitet. Eine Schwellwert-überschreitung erzeugt eine Benachrichtigung an Zuständige. Über eine webbasierte Nutzeroberfläche sind die Ergebnisse für diese visuell zugänglich. Der Digitale Zwilling wird in [17] als Erweiterung des Überwachungssystems beschrieben. Entsprechend der Definition in Kapitel 2.1 kann das Überwachungssystem selbst als Digitaler Zwilling eines Reifegrads von 2 verstanden werden. In [18] wird von der Entwicklung eines Digitalen Zwillings einer 1864 erbauten Eisenbahnbrücke berichtet. Ein FE-Modell wird durch Sensordaten automatisch aktualisiert, kalibriert und zur Validierung der Ergebnisse genutzt. So dient bspw. die Temperatur-messung der stetigen Aktualisierung der Reib-koeffizienten im FE-Modell. Der Digitale Zwilling ist teilweise automatisiert. Er nutzt historische Daten und überwachtes Lernen zur Ergebnisoptimierung. Dabei werden auch prädiktive Zustände berechnet. Gem. [18] hat der Zwilling die „Ambitionen“ mit einem Reifegrad von 3 klassifiziert zu werden. In [19] wird ein Konzept für eine prädiktive Instand-haltung von Eisenbahnbrücken erforscht und an zwei realen Bauwerken, u. a. der Grubentalbrücke validiert. Mit dem BIM-Modell als Grundlage werden drei weitere Fachmodelle für Messdaten, Schäden und Zustandsdaten integriert und bilden in einer CDE den Digitalen Zwilling. Durch einen Datenaustausch mit dem Brückenmanagement-System der DB sind alle aktuellen und historischen Schäden entsprechend ihrer Abmessungen und Eigenschaften im Modell genau verortet. Die hochfrequent anfallenden Messdaten werden in eine separate Datenbank gespeichert. Ein Linked Data Ansatz ermöglicht es diese in der CDE anzuzeigen. Über das Nutzen der Funktionalitäten einer klassischen CDE können Informationen aus dem Digitalen Zwilling in Handlungsanweisungen übersetzt und direkt an die entsprechenden Personen geschickt werden. Der entwickelte Digitale Zwilling ist teilweise automatisiert. Die Anwendung maschinellen Lernens auf Bestandsdaten ermöglicht es den Gesamtzustand des Bauwerks vorherzusagen. Der Digitale Zwilling ist daher in Ansätzen dem Reifegrad 3 zuzuordnen. Im Projekt smartBRIDGE Hamburg wurde ein Digitaler Zwilling der Köhlbrandbrücke entwickelt. Eine allgemeine Beschreibung enthält [20]. Die Grundlage des 228 2. Fachkongress Digitale Transformation der Verkehrsinfrastruktur - Juni 2023 Ein Digitaler Zwilling für die Filstalbrücken entsteht Digitalen Zwillings ist hier eine Datenbank, die „Single Source of Truth“, die relevante Bauwerksdaten enthält. Sensoren erfassen u. a. Bauwerksreaktionen und Umgebungsbedingungen in Echtzeit. Auch finden Schäden und Mängel aus der Bauwerksprüfung sowie diagnostische Untersuchungen (u. a. Betondeckungs-messungen) Eingang. Die Daten werden automatisch zu Zustandsindikatoren verarbeitet. Eine implementierte Logik [21] ermöglicht die Aggregation der Daten auf wenige relevante Zustandsparameter (siehe Kapitel 3.1 und 3.2). Das BIM- Modell wird zur Visualisierung des Digitalen Zwillings und der Navigation innerhalb der Datenstruktur verwendet. Die im BIM-Modell den Bauteilen zugewiesenen Informationen werden in die Datenbank übertragen [22]. Der Datenaustausch erfolgt teilweise automatisiert. Zustandsvorhersagen aus Messdaten werden nur im Ansatz erprobt, jedoch nicht umgesetzt. Dies entspricht einem Reifegrad von 2 bis 3. 3. Der Digitale Zwilling der Filstalbrücken 3.1 Anforderungen Der Digitale Zwilling der Filstalbrücken soll Informationen zum Zustand und zur Tragsicherheit neuralgischer Bereiche mit hoher Aktualität und strukturiert zur Verfügung stellen. Dies betrifft v. a. verarbeitete Messdaten und Daten aus der regelmäßigen Inspektion. Die hohe Aktualität soll durch die Automatisierung von Datentransfer und -verarbeitung erreicht werden (Autonomiegrad 2). Die Informationen sind in möglichst aggregierter Form zu integrieren, sodass aus diesen ein unmittelbarer Handlungsbedarf abgeleitet werden kann. Die Einleitung von Maßnahmen erfolgt jedoch manuell. So sollen bspw. kritische Zustände nicht transformativ zu einer Einschränkung des Betriebes führen. Der Hintergrund liegt in dem Restrisiko messfehlerbedingter Ausreißer, die aktuell nicht vollständig automatisch eliminiert werden, sodass diese ggf. zu Fehlalarmen führen. Der Zwilling ist nicht präskriptiv, da eine Entscheidung i. d. R. erst nach einer Plausibilitätsprüfung der Messdaten getroffen werden kann. Abgesehen von möglichen Messfehlern, ist das System in der Lage, die physischen neuralgischen Bereiche mit ausreichender Genauigkeit und Realitätsnähe digital abzubilden (Realitätsnähegrad 3). Mit der Entwicklung von Prognosen zu Kriech- und Schwindverformung aus dem historischen Datenbestand für die Berechnung des Verschubzeitpunktes der Überbauten, sollen prädiktive Zustände im Ansatz berechnet werden (Intelligenzgrad 2-3). Der Digitale Zwilling soll reaktiv auf den Eingang von Messdaten reagieren und besitzt keine Algorithmen für das maschinelle Lernen aus historischen Daten. Dies entspricht einem Grad der Lernfähigkeit von 1. Die Abb.-3 fasst den geforderten Reifegrad des Digitalen Zwillings der Filstalbrücken nach den in Kapitel 2.1 definierten Metriken zusammen. Darunter wird ein Digitaler Zwilling mit einem Grad der Reife von 2 bis 3 verstanden. Abb. 3: Metriken zur Beschreibung des Reifegrades des Digitalen Zwillings in Anlehnung an [16] Die Informationen innerhalb der Datenbank sollen durch eine webbasierte Plattform den Zuständigen strukturiert und intuitiv navigierbar zur Verfügung gestellt werden. Darüber hinaus liegt der Anspruch der Entwickler darin, das Datenstrukturmodell innerhalb der Datenbanken sowie die Visualisierung und Navigation des Digitalen Zwillings über die Projektanforderungen hinaus so modular und skalierbar zu gestalten, dass diese für alle weiteren Bauwerksdaten und für alle Brücken im Grundgerüst gleichermaßen verwendet werden können. Aufgrund der nahezu analogen Anforderungen wird bei der Beschreibung des Digitalen Zwillings der Filstal-brücken häufig ein Bezug zu smartBRIDGE Hamburg und dem Verkehrsträger „Straße“ hergestellt. Die Konzepte aus smartBRIDGE Hamburg sind teilweise übernommen, teilweise erfolgte eine erfahrungsbedingte Anpassung und Erweiterung. 3.2 Relevante Bauwerksdaten und Quellen Aus der initialen Objekt- und Tragwerksplanung eines Bauwerkes fallen eine Vielzahl relevanter Bestandsdaten an. Dazu gehören u. a. Konstruktionen, Geometrien, Materialeigenschaften und Ergebnisse rechnerischer Nachweise. In der Herstellungsphase werden diese um Bestands- und Zustandsdaten u. a. aus Vermessung, Bauüberwachung und Qualitätssicherung ergänzt. Bei Nutzung der BIM-Methodik sind einige dieser Daten im BIM-Modell, andere in den Daten-banken oder Archiven der zuständigen Betreiber zu finden. Dabei liegen die Daten teilweise digital oder noch in Papierform vor. Viele der Bestandsdaten werden zunächst nicht in den Digitalen Zwilling der Filstal-brücken integriert. Die Datenbank und die zugehörige Ontologie (Kapitel 3.4 und 3.5) sowie das Aggregations-konzept (Kapitel 3.3) werden für das Empfangen solcher Daten vorbereitet. Für die Nutzung der BIM-Methodik in der Betriebs-phase und die Integration bestehender BIM-Modelle hat sich noch kein Regelprozess etabliert. Ingenieur-bauwerke der Verkehrsträger „Straße“ und „Schiene“ werden nach Inbetriebnahme turnusmäßig i. d. R. alle 3 bzw. 6 Jahre einer Inspektion unterzogen. Schäden (und Mängel) werden handnah visuell erfasst und im Wesentlichen digital dokumentiert. Bei der „Straße“ im Programm SIB-Bauwerke. 2. Fachkongress Digitale Transformation der Verkehrsinfrastruktur - Juni 2023 229 Ein Digitaler Zwilling für die Filstalbrücken entsteht Hier erfolgt die Bewertung der Schäden zu einer Zustandsnote für das Bauwerk (siehe Kapitel 3.3.1). Aus SIB-Bauwerke kann das digitale Bauwerksbuch als PDF-Datei oder eine CAB-Datei extrahiert werden. Die Deutsche Bahn besitzt zur Dokumentation und Bewertung die KIB-App und das SAP R/ 3 Netz. Hier kann neben dem Bauwerksbuch eine CSV-Datei extrahiert werden. Für den Digitalen Zwilling der Filstalbrücken werden die CSV-Dateien in regelmäßigen Abständen manuell aus dem SAP R/ 3 Netz ausgelesen und in die Datenbank importiert. Bei Bedarf kann während der Lebenszeit eines Bauwerkes eine Nachrechnung erforderlich werden. Üblicherweise werden Nachweise im Grenzzustand der Tragfähigkeit geführt, da davon auszugehen ist, dass sich dauerhaftigkeits- und gebrauchstauglichkeits-relevante Defizite schon während der Lebenszeit bemerkbar machen. Die Dokumentation und Ablage der Berechnungen und gutachterlichen Stellungnahmen erfolgen teilweise in Papierform oder digital in den Archiven und Datenbanken der Betreiber (z. B. SAP R/ 3 Netz). Wesentliche Ergebnisse werden im DB-Transport und SIB-Bauwerke vermerkt. Die zugrunde gelegten Rechenmodelle (z. B. FE-Modelle) werden i.-d.-R. von den beauftragten Statikern nicht mit eingereicht. Der Digitale Zwilling wird für das Empfangen wesentlicher Ergebnisse vorbereitet. Für eine realitätsnähere Zustands- und Tragsicherheits-bewertung kommen immer häufiger diagnostische und sensorbasierte Messungen zum Einsatz. Diese Daten liegen in Form von Ergebnisberichten den Betreibern digital oder in Papierform vor. Die zugrunde gelegten Rohdaten befinden sich analog zum Rechenmodell der rechnerischen Nachweise häufig außerhalb der Zuständigkeitsbereiche der Betreiber in Datenbanken der Partner aus Wissenschaft und Industrie. Die Einbindung der erhobenen Messdaten an den Filstal-brücken wird in Kapitel 3.4 beschrieben. Diagnostische Untersuchungen werden zunächst nicht eingebunden. Die Konzepte sehen eine potenzielle Integration vor. 3.3 Aggregationskonzept Während der Lebenszeit eines Bauwerkes fallen insbesondere bei dem Einsatz eines Monitorings eine Vielzahl heterogener Bauwerksdaten an. Für eine unmittelbare Ableitung erforderlicher Maßnahmen sind die Daten so weit zu verarbeiten und zu aggregieren, dass sich für die Betreiber eindeutige Informationen zu Zuständen sowie weiterführenden Maßnahmen ableiten lassen. Im Folgenden wird dieses Aggregationskonzept des Digitalen Zwillings beschrieben. Zum Verständnis wird zunächst auf die normativ geregelten Bewertungs-konzepte für „Straße“ und „Schiene“ eingegangen. Das Aggregationskonzept ist im Grundkonzept bauwerks-übergreifend für die „Straße“ und „Schiene“ anwendbar. 3.3.1 Aktuelles Bewertungskonzept Die Zustandsbewertung bei der „Straße“ erfolgt nach der DIN 1076 [23] in Verbindung mit der RI-EBW-PRÜF [24]. Schäden und Mängel werden nach den Kriterien Standsicherheit (S), Verkehrssicherheit (V) und Dauerhaftigkeit (D) bewertet. In SIB-Bauwerke werden die S-, V- und D-Bewertungen je Schaden automatisch in eine Zustandsnote von 1,0 bis 4,0 für das Bauwerk umgerechnet. Bei der Aggregation der Bewertungen innerhalb der Bauwerkshierarchie besteht eine Verknüpfung zur Bauwerksstruktur der ASB-ING [25]. Die Zustandsbewertung der „Schiene“ wird durch die Richtlinie (Ril) 804 [26] geregelt. Als maßgebende Schadensbewertung wird anstatt einer S, V, D-Bewertung eine ganzzahlige Schadensstufe von 1 bis 4 vergeben. Optional kann je Schaden eine Information zur Relevanz für Betriebs-, Stand- oder Verkehrssicherheit (mit ja/ nein) vergeben werden. In Abhängigkeit der Relevanz für den technischen Zustand („unmittelbar“, „mittelbar“ und „keine“) wird die maximale Schadensstufe in eine äquivalente, ganz-zahlige Zustandskategorie von 1 bis 4 für das jeweilige Bauwerksteil überführt. Die Aggregation erfolgt über die hierarchische Bauwerksstruktur des SAP R/ 3 Netz (Technische Plätze). Einem gesonderten Bewertungskonzept unterliegen die Ergebnisse rechnerischer Nachweise, die im Rahmen von Bemessungen oder Nachrechnungen geführt werden. Das Ergebnis sind Nachweisauslastungen und zusätzlich bei der Schiene Belastbarkeitswerte (b 71 -Werte) unter individuell definierten Verkehrslast-modellen (Straße, z. B. LM1 oder Schiene, z. B. LM71) und damit nachgewiesene Brücken- (Straße, z. B. 60/ 30) bzw. Streckenklassen (Schiene, z. B. D4). Bei Eisen-bahnbrücken sind darüber hinaus, aufgrund der hohen Bremslasten und dynamischen Einflüsse des Eisenbahn-verkehrs, Streckengeschwindigkeiten und Schwing-beiwerte von besonderer Bedeutung. Bei Straßenbrücken wird jüngst aus der nachgewiesenen (bzw. vermuteten) Ist-Brückenklasse und geforderten Soll-Brückenklasse ein Traglastindex (römisch 1 bis 5) bestimmt [27]. Zur Integration von Messdaten in die Nachweis- und Bewertungskonzepte existieren nur unzureichende normative Regelungen. In der Ril 804 findet die Anwendung von Monitoring und Diagnostik zur Zustandserfassung und -bewertung keine Erwähnung. Die DIN 1076 befindet sich u. a. diesbezüglich in Überarbeitung. Die Nachrechnungsrichtlinie [28] inkl. der Handlungsanweisungen und die Ril 805 [29] geben in den Stufen 3 bzw. 4 geringfügige Hinweise zur Anwendung im Rahmen einer messwertgestützten Nachweisführung. Auch diese Regelwerke werden aktuell überarbeitet. 3.3.2 Aggregation der Daten In smartBRIDGE Hamburg wurde ein Aggregationskonzept gewählt, bei dem jegliche Defizite aus rechnerischen Nachweisen und Messungen wie potenzielle Schäden oder Mängel am Bauwerk behandelt und nach der RI-EBW-PRÜF bewertet werden. So mündet bspw. der messwertgestützt geführte Beulnachweis oder die Überwachung von Seildraht-brüchen je nach Ausprägung in einer S-, V-, D-Bewertung und damit in einer Zustandsnote [21]. Der Vorteil besteht darin, dass durch das Aggregations-konzept der RI-EBW-PRÜF alle relevanten Bauwerks-daten in einer Zustandsnote für die Bauteilgruppe oder das Bauwerk resultieren und so ein schneller Überblick über den Gesamtzustand ermöglicht wird. 230 2. Fachkongress Digitale Transformation der Verkehrsinfrastruktur - Juni 2023 Ein Digitaler Zwilling für die Filstalbrücken entsteht Die Unterschiede in den Bewertungskonzepten der Schiene sowie die Einführung des Traglastindex für Straßenbrücken mit den zugehörigen Erläuterung in [27] sorgten für ein Umdenken bei der Konzeption des Digitalen Zwillings der Filstalbrücken: Die rechnerische Nachweisführung hat vor allem das Ziel, die normativ geforderte Sicherheit gegenüber dem Eintreten des betrachteten Versagensmechanismus (z.-B. Beulen, Fließen, Ermüdung) sicherzustellen. Der Begriff „Schaden“ wird nach der RI-EBW-PRÜF als Veränderung des Bauwerks- oder Bauteilzustandes definiert. Rechnerische Nachweise berücksichtigen potenzielle Einwirkungsszenarien sowie zusätzliche Sicherheitsfaktoren, die Konstruktion, Material und Modell betreffen. Somit hat ein Nachweisdefizit nicht zwangsläufig eine strukturelle Veränderung als Folge. Vielmehr kann ein Defizit als „unzulässige Wahrscheinlichkeit für das Eintreten eines Schadens“ verstanden werden. Da in den rechnerischen Nachweisen auch die Einwirkungen berücksichtigt werden, besteht zudem ein wesentlicher Unterschied darin, dass Nachweisdefizite durch betriebliche Einschrän- Abb. 4: Aggregationskonzept des Digitalen Zwillings am Beispiel „Schiene“ in Anlehnung an [21] kungen, wie Herabstufung der Streckenbzw. Brückenklasse, Reduktion der Streckengeschwindigkeit oder Erlassung von Abstands- und Überholverboten kompensiert werden können. Ergebnisse von Zustandserfassung und rechnerischer Nachweisführung werden anders als in smartBRIDGE Hamburg entsprechend der aktuellen Vorgehensweise unterschiedlich bewertet. Sie bilden die Hauptstränge im Aggregationskonzept (Abb. 4, Stränge 1 und 2). Dabei sind diese nicht unabhängig voneinander zu betrachten. Die Informationen zum Bauwerkszustand ergeben eine Teilmenge der erforderlichen Informationen innerhalb einer Nachrechnung. Vorhandene Schäden und Mängel müssen berücksichtigt werden, um Widerstände und Lastabtragungseigenschaften realitätsnah abbilden zu können (z. B. Reduktion der Querschnittsfläche bei Korrosion). Die Tragsicherheitsbewertung kann umge- Stattdessen soll eine dem CI oder SSI zugewiesene Dringlichkeit, visualisiert durch ein farbiges Ausrufezeichen (warning = gelb, critical = rot, siehe Kapitel 4.1), die Betreiber darauf hinweisen, dass die aktuelle Zustandskategorie oder die Ist-Streckenklasse aufgrund einer Veränderung ggf. keine Gültigkeit besitzt. Im Folgenden wird je ein Beispiel für einen SSI und CI gegeben. 3.3.3 SSI-Beispiel: Überwachung der Federlamelle An den Federlamellen erfassen über den maßgebenden Querschnitt verteilt acht T-Rosetten-DMS mit 250 Hz lokal die veränderlichen Dehnungen (Abb. 5). Aus den Dehnungen werden Spannungen und eine resultierende Normalkraft im Schwerpunkt bestimmt. Diese finden u. a. Eingang in einen sich stetig und automatisch aktualisierenden GZT-Nachweis. Treten unzulässige Beanspruchungen auf, erhält die Streckenklasse des Bauwerkehrt zur Priorisierung neuralgischer Bereiche im Rahmen einer Inspektion dienen (Abb. 4, Strang 3). Diagnostik und Monitoring können eingesetzt werden, um unterstützend zur Inspektion, den Zustand eines Bauwerkes zu überwachen oder zu erfassen. Dies können Bereiche mit erschwerter Zugänglichkeit oder hoher Signifikanz hinsichtlich Stand- und Verkehrssicherheit sein. Auch können Messdaten eingesetzt werden, um rechnerische Tragsicherheits-nachweise zu optimieren. Dabei sind die Messdaten so zu aggregieren, dass sich für die Betreiber unmittelbar eine Handlung ableiten lässt. Die aggregierten Zustandsinformationen werden als Condition Indicator (CI) (vgl. Abb. 4, Strang 4), die Tragsicherheits-informationen als Structural Safety Indicator (SSI) (vgl. Abb. 4, Strang 5) bezeichnet. Da wie erwähnt die Integration und Bewertung von Messdaten nicht ausreichend normativ geregelt ist, haben die messwertgestützten CI und SSI im Digitalen Zwilling zunächst keinen Einfluss auf die Zustandskategorie und Ist-Streckenklasse. Eine Möglichkeit der Aktualisierung wird jedoch im Konzept vorgesehen. 2. Fachkongress Digitale Transformation der Verkehrsinfrastruktur - Juni 2023 231 Ein Digitaler Zwilling für die Filstalbrücken entsteht kes im Digitalen Zwilling einen zusätzlichen Hinweis, eine Dringlichkeit. Die Ist-Streckenklasse selbst wird nicht verändert, da ein Herabstufen dieser erst als Resultat einer Nachrechnung erfolgen kann. Abb. 5: DMS-Messquerschnitt an den Federlamellen 3.3.4 CI-Beispiel: Überwachung der Führungslager Je Führungslager werden über zwei Wegaufnehmer die relativen Lateralverschiebungen zwischen Überbau und Widerlagerbank mit 250 Hz erfasst (Abb. 6). Die erfassten Wege werden der zulässigen Verformungs-kapazität gegenübergestellt, um die Funktions-tüchtigkeit der Lager zu überwachen. Treten größere Verformungen auf, ist abgesehen von möglichen Messfehlern, von einer Fehlkonstruktion oder einem Verschleiß auszugehen. Die Zustandskategorie des Bauwerkes im Digitalen Zwilling erhält eine Dringlichkeit. Eine Schadensstufe wird nicht vergeben, da ein Schaden oder Mangel erst im Rahmen einer anschließenden in situ Begehung verifiziert werden kann. Abb. 6: Wegaufnehmer an den Führungslagern 3.4 Datenhaltung Im Rahmen der Konzeption wurden verschiedene Backend-Technologien für die Speicherung von relevanten, teilweise hochfrequent anfallenden Bauwerksdaten (u. a. aus Messdaten) getestet und evaluiert. Im Vergleich zu smartBRIDGE wurde die Backendinfrastruktur weiterentwickelt und die Technologie Azure Digital Twins (ADT) anstatt der „SensorThings API“ des Backenddienstes „Frost-Server“ gewählt. Azure Digital Twins ist eine IoT-Plattform von Microsoft, die es ermöglicht, virtuelle Modelle von physischen Umgebungen auf Basis von Ontologien (siehe Kapitel 3.5) zu erstellen und zu vernetzen, um Daten in Echtzeit zu erfassen und zu analysieren. Die ADT-Plattform ist das „Herzstück“ des Digitalen Zwillings, siehe Abb. 7. 232 2. Fachkongress Digitale Transformation der Verkehrsinfrastruktur - Juni 2023 Ein Digitaler Zwilling für die Filstalbrücken entsteht Abb. 7: Schematische Darstellung Infrastruktur des Digitalen Zwillings Durch einen zyklisch ausgeführten Aggregationsprozess (siehe Kapitel 3.3) werden Daten und Bewertungen des Digitalen Zwillings fortlaufend aktualisiert. Änderungen und historische Daten werden automatisch in eine geeignete Zeitreihendatenbank verschoben. Mit Azure Data Explorer (ADX) wird hierfür eine Datenbank gewählt, die eine leistungsstarke Verar-beitung großer Datenmengen ermöglicht (Abb. 7). Diese Entwicklung stellt eine wesentliche Optimierung gegenüber der Infrastruktur in smartBRIDGE dar, bei der keine separate Speicherung der Historie erfolgt. Die erzeugte stetige Steigerung der Datenlast führte auf dem Frost-Server (SensorThings API) von smartBRIDGE Hamburg zu großen Performanzverlusten. Im Gegen-satz dazu zeigt die Verwendung von ADT und ADX, dass die Datenlast in ADT konstant bleibt und das komplexe Datenmodell somit eine verbesserte Performanz aufweist. Erhobene Messdaten sowie Zwischenergebnisse werden in einer PostgreSQL-Datenbank mit der Timescale-Erweiterung gespeichert (Abb. 7), welche eine hohe Skalierbarkeit für große Datenmengen bietet. 3.5 Ontologie - Bauwerksmodell Als Grundlage für die Datenstruktur im ADT dient eine Ontologie. Die Ontologie eines Bauwerksmodells für einen Digitalen Zwilling beschreibt die Struktur des Bauwerkes, das Netzwerk an relevanten Daten innerhalb der Bauwerksstruktur sowie zugehörige Eigenschaften (Attribute) und Relationen. Die Grundlage der für die Filstalbrücken entwickelten Ontologie bilden die relevanten Daten aus Kapitel 3.2 und das Aggregationskonzept aus 3.3. Während das Daten-modell in smartBRIDGE Hamburg lediglich für die Köhlbrandbrücke ausgelegt ist, wird hier das Ziel der Übertragbarkeit auf alle Ingenieurbauwerke der Schiene und Straße und der Möglichkeit einer beliebigen Erweiterbarkeit verfolgt. Zur Erläuterung zeigt Abb. 8 eine Vereinfachung der Ontologie des Digitalen Zwillings. Die vier SOI (Structure of Interest) -Klassen (in rot) sind Strukturelemente des Bauwerkes. Sie ermöglichen über Beziehungen ein Abbild der hierarchischen SAP-Bauwerksstruktur mit den Technischen Plätzen (TP) der Ebenen 1 bis 5. Es kann aber auch die ASB-ING-Taxonomie mit entsprechend drei Ebenen (Bauwerk, Teilbauwerk, Bauteilgruppe) implementiert werden. Die Ebene „Digital Twin Cluster“ ermöglicht darüber hinaus, wie am Beispiel der beiden Filstalbrücken, das Zusammenfassen mehrerer Bauwerke. Die SOIs können POIs (Points of Interest, in Gelb) besitzen. POIs sind spezifische Punkte oder Bereiche innerhalb der Bauwerksstruktur, die in einem Digitalen Zwilling identifiziert und modelliert werden können, um wichtige Informationen und Eigenschaften zu speichern und zu verknüpfen. Dies sind z. B. Schäden, Messstellen, Nachweisergebnisse oder weitere Inhalte, die nicht zur Bauwerksstruktur selbst gehören. POIs können darüber hinaus durch Themen (in grau) zusammengefasst werden. So werden die POIs aus der Inspektion“ und dem Zustandsmonitoring dem Thema „Zustandsbewertung“, rechnerische und messwert-gestützte Nachweise dem Thema „Tragsicherheits-bewertung“ zugeordnet. In Abb. 8 sind Attribuierungen der Klassen nicht dargestellt. Wichtig zu erwähnen sind jedoch die Bewertungsattribute der jeweiligen Themenbereiche. Alle POIs des Bauwerkszustandes besitzen die Attribute „Zustandskategorie“, „Dringlichkeit“ und „Meldung“. Die POIs der Bauwerkstragsicherheit besitzen „Ist-Streckenklasse“, „Dringlichkeit“ und „Meldung“. So können perspektivisch, messwertgestützt ermittelte Zustände und Tragsicherheiten in das bestehende Bewertungskonzept integriert werden. 2. Fachkongress Digitale Transformation der Verkehrsinfrastruktur - Juni 2023 233 Ein Digitaler Zwilling für die Filstalbrücken entsteht Abb. 8: Reduzierte Darstellung der Ontologie des Digitalen Zwillings 3.6 Verknüpfung des BIM-Modells Im Rahmen des BIM-Stufenplanes und als eines von 13 Pilotprojekten der DB Netz AG wurden die Filstal-brücken in der Ausführungsplanung teilweise mit der BIM- Methodik umgesetzt [5]. Im BIM-Bauwerks-modell sind Konstruktionselemente (LOD < 300) sowie zugehörige Informationen nicht vollumfänglich enthalten. Da das BIM-übliche IFC-Format nicht für das Speichern umfangreicher, hochfrequent anfallender Daten aus dem Monitoring ausgelegt ist, wird die Linked Data Methodik analog zu [22] verfolgt. Alle aggregierten, statischen und dynamischen Informationen werden innerhalb einer Datenbank und einer dazu neu entwickelten Datenstruktur abgelegt. Das BIM-Modell dient der Visualisierung des Bauwerkes zur Datenbereitstellung innerhalb der Web-anwendung „Condition Control“ (Kapitel 4.1). Dies ermöglicht eine bessere Orientierung des Nutzers im Rahmen der Navigation durch die Datenstruktur. Damit in der Webanwendung bestimmte Bauwerksbereiche bei Navigation innerhalb der Bauwerkshierarchie ein- und ausgeblendet werden können, wird das Bauwerksmodell analog zur Ontologie des ADT in die SAP-Struktur überführt. Abb. 9 zeigt die mit einer Rendering-Software bearbeiteten Bauwerks- und Umgebungs-modelle. Hier farbig dargestellt die Unterteilung der spezifischen Bauwerksteile entsprechend der SAP-Struktur. Darüber hinaus können POIs, wie Schäden oder Messstellen im 3D-Modell durch eine x-,y- und z-Koordinate exakt verortet werden. Die Koordinaten dienen der Lokalisierung und damit der Visualisierung in Condition Control. Abb. 9: BIM-Bauwerks- und -Umgebungsmodell Die BIM-Modelle und POIs des Bauwerks werden kollaborativ genutzt und versioniert, um Änderungen in den IFC-Dateien zu verwalten. Sobald eine Änderung vorge- 234 2. Fachkongress Digitale Transformation der Verkehrsinfrastruktur - Juni 2023 Ein Digitaler Zwilling für die Filstalbrücken entsteht nommen wird, werden die Datenbank und Webanwendung automatisch aktualisiert. 3.7 Automatisierung der Datenflüsse Um die Daten im Digitalen Zwilling auf einem aktuellen Stand zu halten, werden im Hintergrund eventbasiert oder zeitgesteuert Verarbeitungen, Auswertungen und Bewertungen ausgeführt. Die Verarbeitung von Daten erfolgt durch die Implementierung allgemeingültiger und dadurch wiederverwendbarer Microservices in Azure Functions. Durch die Verkettung dieser Microservices entstehen spezifische Workflows, die je nach Bedarf beliebig viele Auswertungs- und Bewertungsziele, sowie eine beliebige Rekursionstiefe erreichen können. Für den Digitalen Zwilling der Filstalbrücken sind derzeit 17 Microservices und 25 Workflows implementiert. Diese Workflows werden über ein Orchestrierungs-Framework verwaltet und ausgeführt. 4. Datenbereitstellung Der Digitale Zwilling nutzt verschiedene Technologien zur Datenspeicherung, um entsprechend der Anforderungen erfasste Rohdaten, Zwischenergebnisse und aggregierte Informationen vorzuhalten. Die Daten-bereitstellung unterscheidet sich je nach Aufgaben-stellung und Anwendungsfall. Der Datenzugriff kann manuell mithilfe von Abfragesprachen wie SQL und Kusto erfolgen oder über spezielle Schnittstellen (RESTful API) auf die Infrastruktur des Digitalen Zwillings selbst. Um einen intuitiven Zugriff auf die Datenbestände zu ermöglichen, wurden zwei web-basierte grafische Benutzeroberflächen (GUIs) entwickelt. Diese ermöglichen eine nutzerfreundliche und effiziente Nutzung der Daten ohne komplexe Prozesse durchlaufen zu müssen. 4.1 Condition Control Die Bereitstellung aggregierter Informationen erfolgt in „Condition Control“. Die Abb. 10 zeigt einen aktuellen Entwicklungsstand der GUI mit beispielhaften Bewertungen. Der 2D-Weblayer auf der linken Seite ermöglicht die Navigation innerhalb der Datenstruktur. Die Struktur folgt, der in Kapitel 3.5 beschrieben Ontologie. Zunächst kann über die Icons in der Seitenleiste ein Themenbereich, wie z. B. dargestellt „Bauwerkszustand und -tragsicherheit“ ausgewählt werden. Alle darin enthaltenen POIs sind aufgelistet und können über einen Themenfilter ein- und ausgeblendet werden. So ist trotz der thematischen Trennung von Informationen zu Zuständen und Tragsicherheiten eine Kontextualisierung dieser Informationen möglich. Eine weitere Filterungsmöglichkeit ist durch die Navigation innerhalb der hierarchischen Bauwerksstruktur, den SOIs gegeben. In Abb. 10 ist das spezifische Bauwerksteil „Überbau 1 “ der Anlage „linkes Gleis“ ausgewählt. Zudem werden die POIs nach dem Thema: „Messwertgestützte Nachweisführung“ gefiltert. Für eine weitere Orientierung dient die Visualisierung des 3D-Brücken- und Umgebungsmodells. Die Kameraführung sowie das Ein- und Ausblenden von Bauwerksteilen erfolgt automatisch entsprechend der Navigation innerhalb des 2D-Weblayers. Eine freie Navigation im 3D-Modell ist ebenfalls möglich. Abb. 10: Bildschirmaufnahme von „Condition Control“ (Enthält beispielhafte Bewertung) 2. Fachkongress Digitale Transformation der Verkehrsinfrastruktur - Juni 2023 235 Ein Digitaler Zwilling für die Filstalbrücken entsteht Einzelbewertungen der POIs werden entsprechend der Aggregationslogik zu SOI-Bewertungen aggregiert. Auf allen Hierarchieebenen besitzt jeder SOI sechs Bewertungskomponenten: Zustandskategorie und zugehörige Dringlichkeit, Ist/ Soll-Streckenklasse und zugehörige Dringlichkeit, Dringlichkeit der Sensorüberwachung sowie Dringlichkeit der Einwirkungsüberwachung. Im vorliegenden Beispiel wird die kritische Dringlichkeit der Ist/ Soll-Streckenklasse aus dem POI aggregiert, der die Extremwerte der Normalkräfte an der Federlamelle überwacht. Die messwertgestützte Bewertung mündet nicht in einer Veränderung der Ist-Streckenklasse, sondern in einem Hinweis (Dringlichkeit), dass die aktuelle Ist-Streckenklasse ggf. keine Gültigkeit besitzt (rotes Ausrufezeichen). Zusammenfassend können die Bewertungen für die sechs Bewertungskomponenten beider Bauwerke der Gesamtzustandsanzeige in der rechten oberen Ecke entnommen werden. Über die Auswahl eines POI kann eine POI-Detailansicht eingeblendet werden (in Abb. 10 nicht enthalten). In dieser Ansicht sind detaillierte Informationen zum POI, u. a. Meldungstext zur Ableitung eines Handlungsbedarfes, Datum der letzten Bewertung, Beschreibung zur Vorgehensweise der Bewertung und eine Verknüpfung zur Expert Control Plattform enthalten (analog zu smartBRID- GE Hamburg, siehe dazu [21]) 4.2 Expert Control Die Webplattform „Expert Control“ dient der grafischen Bereitstellung der den POI-Bewertungen zugrunde gelegten Rohdaten sowie errechneter Zwischen-ergebnisse. Der Zugang kann über die POIs aus „Condition Control“ oder über einen separaten Web-Link erfolgen. Die Plattform dient der Plausibilisierung der Daten. Hier sind im Vergleich zu „Condition Control“ dem Nutzer mehr Freiheiten gegeben. Diagramme und Zeitbereiche können manuell konfiguriert und Daten unterschiedlicher Herkunft für Vergleichszwecke gegenübergestellt werden. Messlayouts, Fotos und Beschreibungen können für weiterführende Erläuterungen visualisiert werden. 5. Ausblick In Zukunft wird der Digitale Zwilling alle relevanten Daten der Filstalbrücken in aggregierter Form auf einer intuitiv bedienbaren Plattform bereitstellen. Betreibern, einschließlich Anlagen- und Fachverantwortlichen, wird dadurch stets ein umfassender und aktueller Eindruck vom Zustand und der Sicherheit neuralgischer Bauwerksbereiche vermittelt. Bestehende und zukünftig anfallende Bauwerksdaten aus verschiedenen Quellen können durch die Entwicklung einer nachhaltigen Ontologie in die Datenbank des Digitalen Zwillings integriert werden. Die Aggregationslogik ermöglicht dabei eine Reduktion auf wenige wesentliche Parameter und somit eine unmittelbare Ableitung von Handlungs-bedarfen. Die entwickelten Konzepte können künftig im Wesentlichen bauwerks- und verkehrsträgerüber-greifend genutzt werden. Grundlage für den zukünftigen Auf bau und Betrieb Digitaler Zwillinge und die nahtlose Integration von Daten aus verschiedenen Quellen ist die Definition normativer Standards. So können die Vorteile des Digitalen Zwillings voll ausgeschöpft und eine effektive Unterstützung für den Betrieb der Infrastruktur gewährleistet werden. Eine Standardisierung erfordert eine umfassende systematische Zusammenstellung von Ideen und die Umsetzung einer Vielzahl von Digitalen Zwillingen, die im Rahmen von Pilotprojekten sorgfältig evaluiert werden müssen. Der Digitale Zwilling der Filstalbrücken leistet einen wichtigen Beitrag zu diesem Prozess. Literatur [1] BMVI (2020) Bericht des BMVI zur Nachhaltigkeit 2020. Berlin: Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur. [2] BMVI (2015) Stufenplan Digitales Planen und Bauen. 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