Smart semantics for sustainable infrastructure. Ein NLP-basierter Ansatz zur kontextsensitiven Materialklassifikation für die BIM-basierte Ökobilanzierung im Schweizer Infrastrukturbau
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Autor:innen
Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
22.05.2026
Typ der Arbeit
Master
Studiengang
Master of Science FHNW in Virtual Design and Construction
Sammlung
Typ
11 - Studentische Arbeit
Herausgeber:innen
Herausgeber:in (Körperschaft)
Betreuer:in
Übergeordnetes Werk
Themenheft
DOI der Originalpublikation
Zugehörige Forschungsdaten
Reihe / Serie
Reihennummer
Jahrgang / Band
Ausgabe / Nummer
Seiten / Dauer
Patentnummer
Verlag / Herausgebende Institution
Hochschule für Architektur, Bau und Geomatik FHNW
Verlagsort / Veranstaltungsort
Muttenz
Auflage
Version
Programmiersprache
Abtretungsempfänger:in
Praxispartner:in/Auftraggeber:in
AFRY Schweiz AG
Zusammenfassung
Im Schweizer Infrastrukturbau bilden die KBOB-Ökobilanzdaten die Grundlage für die Nachhaltigkeitsbewertung von Bauwerken. Die Zuordnung von Materialien aus digitalen Bauwerksmodellen zu den passenden Ökobilanzdaten erfolgt heute manuell. Dieser Prozess ist zeitaufwändig, fehleranfällig und wird, wenn überhaupt, erst in späten Projektphasen durchgeführt. Diese Arbeit entwickelt und evaluiert ein KI-gestütztes Verfahren, das genau an diesem Problem ansetzt. Es verringert den manuellen Aufwand, unterstützt die Zuordnung durch konsistente, nachvollziehbare Vorschläge und ordnet Materialien und Bauteile aus IFC-Modellen automatisch den passenden KBOBEinträgen zu. Dazu werden Informationen wie Bauteiltyp, Materialbezeichnung und Festigkeitsklasse zu einem Suchtext kombiniert, den ein domänenspezifisch trainiertes Sprachmodell mit 110 infrastrukturrelevanten KBOB-Einträgen vergleicht. Der Prototyp arbeitet als Entscheidungsunterstützung: Er liefert eine nach Ähnlichkeit sortierte Rangliste, die Fachperson trifft die finale Entscheidung. Auf Testdaten mit 389 Abfragen erreicht das trainierte Modell eine Trefferquote von 96,9 %. Es übertrifft damit das LLM «GPT-5.5 Thinking» um 10 Prozentpunkte. Auch bei fehlerhaften Eingaben oder fehlenden Attributen bleibt der korrekte Eintrag in 87,7 % der Fälle unter den ersten zehn Vorschlägen. Auf realen Brückenmodellen liegt die Genauigkeit zwischen 60 und 89 %, abhängig von der Vollständigkeit der Modelldaten. Die Analyse zeigt, dass nicht der Algorithmus, sondern die Qualität der im IFC-Modell hinterlegten Informationen der limitierende Faktor ist. Modellierungsrichtlinien, die vollständige Angaben sicherstellen, haben einen grösseren Einfluss als Verbesserungen am Matching-Verfahren selbst.
Schlagwörter
Künstliche Intelligenz (KI), Ökobilanzierung, Natural Language Processing (NLP), Building Information Modeling (BIM)
Fachgebiet (DDC)
Veranstaltung
Startdatum der Ausstellung
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Startdatum der Konferenz
Enddatum der Konferenz
Datum der letzten Prüfung
ISBN
ISSN
Sprache
Deutsch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Ja
Zukunftsfelder FHNW
Zero Emission
Publikationsstatus
Begutachtung
Open Access-Status
Lizenz
Zitation
Macdonald, C. (2026). Smart semantics for sustainable infrastructure. Ein NLP-basierter Ansatz zur kontextsensitiven Materialklassifikation für die BIM-basierte Ökobilanzierung im Schweizer Infrastrukturbau [Hochschule für Architektur, Bau und Geomatik FHNW]. https://doi.org/10.26041/fhnw-16984