7. Brückenkolloquium - September 2026 379 Von Daten zu Entscheidungen - KI-gestützte Zustandsbewertung und Echtzeit-Monitoring für Brückenportfolios Vom reaktiven zum prädiktiven Brückenmonitoring - Ein Paradigmenwechsel im Erhaltungsmanagement Norman Diersch Die Autobahn GmbH des Bundes Yves Reuland irmos technologies AG Das Bauwerksmonitoring von Brücken wird heute überwiegend anlassbezogen eingesetzt. In den meisten Fällen erfolgt die Installation von Sensortechnik erst dann, wenn im Rahmen einer Bauwerksprüfung, einer vertieften Untersuchung oder einer statischen Nachrechnung bereits Auffälligkeiten oder Defizite festgestellt wurden. Das Monitoring dient anschließend dazu, den aktuellen Zustand des Bauwerks besser zu verstehen, Schadensentwicklungen zu beobachten, Parameter zu erhalten, um die statische Nachrechnung zu präzisieren oder bestehende Nutzungsbeschränkungen abzusichern. Dieses Vorgehen ist zwar fachlich etabliert und zielführend, verfolgt jedoch einen überwiegend reaktiven Ansatz. Die sensorgestützte Bauwerksdiagnostik beginnt erst, wenn bereits ein konkreter Handlungsbedarf erkannt wurde. Zu diesem Zeitpunkt haben sich Schäden bereits über Jahre entwickelt und die Handlungsspielräume im Rahmen eines Bauwerkerhaltungsmanagement sind für den Betreiber oftmals eingeschränkt. Vor dem Hintergrund eines alternden Brückenbestandes, weiterhin steigender Verkehrsbelastungen und begrenzter Haushaltsmittel stößt dieser Ansatz zunehmend an seine Grenzen. Für Betreiber großer Brückennetze wie die Autobahn GmbH des Bundes wird es daher immer wichtiger, Erhaltungsentscheidungen nicht nur auf die Bewertung des aktuellen Zustands zu stützen, sondern zukünftige Zustandsentwicklungen frühzeitig zu erkennen und vorherzusagen. Ein wesentlicher Schritt in diese Richtung ist der Übergang vom reaktiven zum prädiktiven Brückenmonitoring. Prädiktives Monitoring verfolgt das Ziel, kritische Entwicklungen bereits zu identifizieren, bevor sie im Rahmen regulärer Prüfungen sichtbar werden oder zu einer relevanten Verschlechterung der Zustandsnote führen. Im Mittelpunkt steht dabei nicht die Überwachung einzelner Schadensbilder, sondern das frühzeitige Erkennen von Veränderungen im Trag- und Strukturverhalten eines Bauwerks. Hierfür können dauerhaft installierte oder zeitweise eingesetzte Monitoringsysteme kontinuierlich Informationen über Verformungen, Schwingungsverhalten, Beanspruchungen, Temperatureinwirkungen oder Verkehrslasten erfassen. Durch die Verknüpfung dieser Daten mit historischen Zustandsdaten, Prüfergebnissen, Nachrechnungen sowie modernen Analyseverfahren und Methoden der Künstlichen Intelligenz entsteht die Möglichkeit, Zustandsentwicklungen über längere Zeiträume zu prognostizieren. Einen vielversprechenden Ansatz für die Weiterentwicklung des Brückenmonitorings in Richtung eines prädiktiven Erhaltungsmanagements verfolgt derzeit die Autobahn GmbH in der Niederlassung Rheinland mit der Firma irmos im Rahmen eines gemeinsamen Projektes. Im Gegensatz zu klassischen Monitoringkonzepten, die häufig auf die Beobachtung einzelner bekannter Schadensbereiche oder spezifischer Fragestellungen ausgerichtet sind, verfolgt dieser Ansatz das Ziel, die strukturelle Integrität eines Bauwerks ganzheitlich und über einen längeren Zeitraum zu erfassen. Die Grundidee besteht darin, das tatsächliche Verhalten einer Brücke unter realen Umgebungs- und Verkehrseinwirkungen kontinuierlich zu beobachten und daraus kennzeichnende Zustandsparameter abzuleiten. Hierzu werden unterschiedliche Sensortechnologien eingesetzt, die verschiedene Aspekte des Tragwerksverhaltens erfassen. Die gewonnenen Messdaten ermöglichen die Beschreibung dynamischer und statischer Bauwerksreaktionen sowie die Bewertung charakteristischer Kenngrößen des Tragverhaltens. Durch die kontinuierliche Beobachtung dieser Kenngrößen können Veränderungen im Strukturverhalten über die Zeit erkannt werden, die auf lokale Schäden, Materialdegradation, Ermüdungsprozesse oder andere Formen einer schleichenden Verschlechterung der Bausubstanz hinweisen. Der besondere Mehrwert dieses Ansatzes liegt darin, dass nicht primär einzelne Schäden detektiert werden sollen, sondern Veränderungen im strukturellen Gesamtsystem identifiziert werden. Jede Brücke besitzt gewissermaßen einen individuellen „strukturellen Fingerabdruck“, der ihr typisches Verhalten unter Belastung beschreibt. Verändert sich dieser Fingerabdruck im Zeitverlauf, kann 380 7. Brückenkolloquium - September 2026 Von Daten zu Entscheidungen - KI-gestützte Zustandsbewertung und Echtzeit-Monitoring für Brückenportfolios dies ein Hinweis darauf sein, dass sich die strukturelle Integrität des Bauwerks verändert hat. Solche Veränderungen können sowohl lokal auftreten, beispielsweise infolge von Rissbildungen, Schädigungen einzelner Tragglieder oder Lagerverschiebungen, als auch globale Auswirkungen auf das gesamte Tragwerk besitzen. In Verbindung mit bestehenden Bauwerksdaten, Ergebnissen aus Bauwerksprüfungen, statischen Nachweisen sowie zukünftigen KI-basierten Analyse- und Prognoseverfahren entsteht daraus eine wesentliche Grundlage für ein prädiktives Brückenmonitoring. Veränderungen im Tragverhalten können nicht nur erkannt, sondern langfristig auch hinsichtlich ihrer zukünftigen Entwicklung bewertet werden. Dadurch wird die Möglichkeit geschaffen, potenzielle Risiken bereits in einem frühen Stadium zu identifizieren und geeignete Maßnahmen einzuleiten, bevor sicherheitsrelevante Defizite oder erhebliche Einschränkungen der Nutzbarkeit auftreten. Für die Autobahn GmbH stellt dieser Ansatz einen wichtigen Zwischenschritt auf dem Weg zu einem datengetriebenen Structural Health Monitoring auf Netzwerkebene dar. Langfristig könnte aus der kontinuierlichen Beobachtung einzelner Bauwerke ein systematisches Verständnis über das Alterungs- und Schädigungsverhalten ganzer Brückenportfolios entstehen. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse würden nicht nur die Bewertung einzelner Bauwerke verbessern, sondern auch die strategische Priorisierung von Erhaltungsmaßnahmen, die Investitionsplanung sowie die Entwicklung risikobasierter Erhaltungsstrategien unterstützen.