Institut Digitales Bauen / MSc FHNW VDC Hofackerstrasse 30 4132 Muttenz msc-vdc.habg@fhnw.ch www.fhnw.ch/msc-vdc Master of Science FHNW in Virtual Design and Construction Digitaler Zwilling zur Erhaltung einer Autobahnbrücke Ein Proof of Concept basierend auf Linked Data Verfasser: Matteo Depoli Thesis-Begleiter: Prof. Lukas Schildknecht Thesis-Expert: David Bucher (ETH Zürich) Praxispartner: ASTRA Masterthesis | MSc FHNW VDC | 2025 Matteo Depoli Digitaler Zwilling zur Erhaltung einer Autobahnbrücke 2 Ein Proof of Concept basierend auf Linked Data “L’arte di costruire è un’arte logica, non mistica.” «Die Baukunst ist eine logische, keine mystische Kunst.» Pier Luigi Nervi, Scienza o arte del costruire? (1945) Heute erhält dieser Satz eine noch konkretere Bedeutung: Die Tragwerkslogik beruht nicht mehr nur auf theoretischen Annahmen, sondern kann sich auf reale Daten stützen, die über Sensoren erfasst und in digitale Zwillinge integriert werden. Im Kontext der Brückenerhaltung, insbesondere bei der Ermüdung, stellt dies einen echten Paradig- menwechsel dar: Belastungen werden nicht mehr nur geschätzt, sondern gemessen, modelliert und im Laufe der Zeit mit realen Umweltbedingungen und tatsächlichen Materialeigenschaften korreliert. Auf diese Weise ist ein digitaler Zwilling kein statisches Abbild mehr, sondern ein auf zuverlässigen Daten basierendes Entscheidungsinstrument. Masterthesis | MSc FHNW VDC | 2025 Matteo Depoli Digitaler Zwilling zur Erhaltung einer Autobahnbrücke 3 Ein Proof of Concept basierend auf Linked Data Eigenständigkeitserklärung "Ich erkläre hiermit, dass ich die vorliegende Masterthesis mit dem Titel «Digitaler Zwilling zur Erhaltung einer Auto- bahnbrücke – Ein Proof of Concept basierend auf Linked Data» selbst und selbständig verfasst habe, dass ich sämtliche nicht von mir selbst stammenden Textstellen bzw. Bestandteile eines Werkes (Bil- der, Grafiken, Codes, etc.) gemäss gängigen wissenschaftlichen Zitierregeln korrekt zitiert und die ver- wendeten Quellen gut sichtbar erwähnt habe; dass ich in einem Verzeichnis alle verwendeten Hilfsmittel (KI-Assistenzsysteme wie Chatbots [z.B. ChatGPT], Übersetzungs- [z.B. Deepl] Paraphrasier- [z.B. Quillbot]) oder Programmierapplikationen [z.B. Github Copilot] deklariert und ihre Art der Verwendung offenlege und bei den entsprechenden Textstellen angegeben habe, dass ich sämtliche immateriellen Rechte an von mir allfällig verwendeten Materialien wie Bilder oder Grafiken erworben habe oder dass diese Materialien von mir selbst erstellt wurden; dass das Thema, die Arbeit oder Teile davon nicht bei einem Leistungsnachweis eines anderen Mo- duls verwendet wurden, sofern dies nicht ausdrücklich mit der Dozentin oder dem Dozenten im Vo- raus vereinbart wurde und in der Arbeit ausgewiesen wird; dass ich mir bewusst bin, dass meine Arbeit auf Plagiate und auf Drittautorschaft menschlichen oder technischen Ursprungs (künstliche Intelligenz) überprüft werden kann; dass ich mir bewusst bin, dass die Hochschule für Architektur, Bau und Geomatik einen Verstoss ge- gen diese Eigenständigkeitserklärung bzw. die ihr zugrundeliegenden Studierendenpflichten der Stu- dien- und Prüfungsordnung der Hochschule für Architektur, Bau und Geomatik verfolgt und dass dar- aus disziplinarische (Verweis oder Ausschluss aus dem Studiengang) Folgen resultieren können.“ Vorname Nachname: Matteo Depoli Ort, Datum: Muttenz, 23.05.2025 Unterschrift: Masterthesis | MSc FHNW VDC | 2025 Matteo Depoli Digitaler Zwilling zur Erhaltung einer Autobahnbrücke 4 Ein Proof of Concept basierend auf Linked Data Inhaltsverzeichnis I Abstract ........................................................................................................................................ 7 II Vorwort ......................................................................................................................................... 8 Glossar ................................................................................................................................................ 9 III Abkürzungen ............................................................................................................................... 11 IV Abkürzungen der Ontologie .................................................................................................... 12 1 Einleitung .................................................................................................................................... 13 2 Theoretische Grundlage .............................................................................................................. 14 2.1 Digital Twin ......................................................................................................................... 14 2.1.1 Abgrenzung zwischen «Digital Twin» .............................................................................. 15 2.1.2 Digital Shadow ................................................................................................................ 15 2.1.3 Konzept Digital Twin ....................................................................................................... 16 2.2 Linked Data ........................................................................................................................ 17 2.2.1 Semantik und Interoperabilität ........................................................................................ 18 2.2.2 RDF – Flexible Datenrepräsentation ............................................................................... 18 2.2.3 Abfragen mit SPARQL .................................................................................................... 19 2.3 Ontologie ............................................................................................................................ 20 2.3.1 Begriffsklärung ................................................................................................................ 20 2.3.2 Anforderungen an Ontologien ......................................................................................... 21 2.3.3 State of the Art: Ontologie ............................................................................................... 22 2.3.4 Konzeptuelle Auswahl..................................................................................................... 25 2.4 Werkzeuge ......................................................................................................................... 27 2.4.1 Graphdatenbanken ......................................................................................................... 28 2.4.2 Tools zur SPARQL ......................................................................................................... 30 2.4.3 Visualisierung und Viewer ............................................................................................... 31 2.4.4 Werkzeugauswahl .......................................................................................................... 32 3 Methodik ..................................................................................................................................... 33 3.1 Literaturrecherche .............................................................................................................. 33 3.1.1 Snowballing .................................................................................................................... 34 3.2 Expertinterviews ................................................................................................................. 35 3.3 Fallstudie ............................................................................................................................ 37 3.4 Prozess der Datenbeschaffung ........................................................................................... 38 3.5 Methodischer Ansatz .......................................................................................................... 39 4 Datenbeschaffung ....................................................................................................................... 40 4.1 Wetterdaten ........................................................................................................................ 41 4.2 Verkehrsdaten .................................................................................................................... 43 4.3 WIM-Daten ......................................................................................................................... 45 4.4 Dehnungsdaten .................................................................................................................. 47 4.5 IFC-Datei ............................................................................................................................ 49 Masterthesis | MSc FHNW VDC | 2025 Matteo Depoli Digitaler Zwilling zur Erhaltung einer Autobahnbrücke 5 Ein Proof of Concept basierend auf Linked Data 5 Resultaten ................................................................................................................................... 51 5.1 Grobkonzept OK ................................................................................................................. 51 5.2 IFC für Brücke .................................................................................................................... 52 5.2.1 IFC-Logik für Brücke ....................................................................................................... 53 5.2.2 Brückenarten .................................................................................................................. 54 5.2.3 IFC-Schemamodell ......................................................................................................... 55 5.3 Mapping IFC-BROT ............................................................................................................ 58 5.3.1 BROT-Framework ........................................................................................................... 58 5.3.2 Logik des Mappings zu IFC ............................................................................................ 59 5.3.3 Integration Dehnungsfuge ............................................................................................... 61 5.3.4 Integration weiter Brückenkomponenten ......................................................................... 63 5.4 Mapping IFC-Sensoren ....................................................................................................... 65 5.5 ifcBridgeOWL ..................................................................................................................... 66 5.5.1 Klassenstrukturen ........................................................................................................... 66 5.6 Proof of Concept ................................................................................................................. 67 5.6.1 Validierung ...................................................................................................................... 69 6 Diskussion .................................................................................................................................. 73 7 Fazit / Ausblick ............................................................................................................................ 74 V Literaturverzeichnis ..................................................................................................................... 75 VI Abbildungsverzeichnis ............................................................................................................ 79 VII Tabellenverzeichnis ................................................................................................................ 81 VIII Hilfsmittelverzeichnis .............................................................................................................. 82 IX Anhänge ................................................................................................................................. 83 X.1 Ermüdung von Brücken ...................................................................................................... 84 X.2 Digital Model ....................................................................................................................... 86 X.3 Digital Twin ......................................................................................................................... 86 X.4 Digitaler Zwilling im Brückenbau ......................................................................................... 87 X.5 LD: Wiederverwendung und Anreicherung ......................................................................... 88 X.6 LD: Einsatz in der Schweiz ................................................................................................. 88 X.7 Forschungsfrage ................................................................................................................. 89 X.8 Suchen und Resultaten ...................................................................................................... 90 X.9 Interview 1 .......................................................................................................................... 91 X.10 Interview 2 .......................................................................................................................... 97 X.11 Interview 3 ........................................................................................................................ 103 X.12 Interview 4 ........................................................................................................................ 109 X.13 Analyse der Ontologie ...................................................................................................... 114 X.14 WIM-Station Bözberg ........................................................................................................ 115 X.15 Beispiel Dehnungsdaten ................................................................................................... 118 X.16 Materialien spezifizieren ................................................................................................... 119 Masterthesis | MSc FHNW VDC | 2025 Matteo Depoli Digitaler Zwilling zur Erhaltung einer Autobahnbrücke 6 Ein Proof of Concept basierend auf Linked Data X.17 Ontologische Eigenschaften ............................................................................................. 121 X.18 Temperaturintegration ...................................................................................................... 123 X.19 Python-Skripte .................................................................................................................. 125 X.20 TTL-File-Sensoren ............................................................................................................ 129 X.21 SPARQL-Ergebnisse aus YASGUI ................................................................................... 134 X.22 SPARQL-Abfrage in GraphDB .......................................................................................... 135 Masterthesis | MSc FHNW VDC | 2025 Matteo Depoli Digitaler Zwilling zur Erhaltung einer Autobahnbrücke 7 Ein Proof of Concept basierend auf Linked Data I Abstract Der Einsturz der Morandi-Brücke im Jahr 2018 und der Carolabrücke im Jahr 2024 haben die Aufmerk- samkeit wieder auf die Anfälligkeit der Strasseninfrastruktur in Europa gelenkt. In der Schweiz resultiert der zunehmende Schwerverkehr in einer höheren Belastung der Autobahnbrü- cken, was zu einer Zunahme des Risikos von Ermüdungserscheinungen führt. Es sind insbesondere Dehnungsfugen, die einem erhöhten Verschleiss unterliegen, betroffen. Zur Lösung dieses Problems wird in dieser Masterthesis ein semantisch digitaler Zwilling (ein digitaler Schatten) vorgeschlagen, der auf Linked-Data-Technologien basiert und speziell für die Erhaltung von Autobahnbrücken entwickelt wurde. Das Ziel besteht darin, ein maschinenlesbares Wissensmodell (Knowledge Graph) zu erstellen, das geometrische Daten aus IFC-Modellen und Daten aus Sensoren integriert und als Grundlage für die Analyse von Dehnungsfugen sowie als Hilfsmittel für die Ermüdungsnachweise dient. Im Rahmen einer systematischen Literaturrecherche wurden bestehende Ontologien zum Thema Brü- cken analysiert und bewertet. Auf dieser Grundlage wurden BROT für die Beschreibung der strukturel- len Topologie und SOSA für die Modellierung sensorischer Beobachtungen als grundlegende Elemente ausgewählt. Ergänzend dazu wurde mit ifcBridgeOWL eine eigene Ontologie entwickelt, deren Ziel die formale Dar- stellung spezifischer Konzepte und Beziehungen aus IFC 4.3 (IfcBridge) im semantischen Modell ist. Die Realisierung erfolgt nach einem iterativen methodischen Ansatz, der schliesslich die Erstellung ei- nes RDF-basierten Wissensgraphen (in GraphDB) und dessen Abfrage mittels SPARQL ermöglicht. Die Validierung des entwickelten Proof of Concept erfolgte anhand einer Fallstudie an der Schwarz- waldbrücke in Basel. Zu diesem Zweck wurden sowohl reale als auch synthetische Sensordaten analy- siert, wobei ein besonderer Fokus auf das Verhalten der Dehnungsfugen gelegt wurde. Die gewonne- nen Erkenntnisse wurden anschliessend semantisch modelliert. Die Validierung erfolgte anhand SPARQL-Regeln, mit deren Hilfe (potenziell) kritische Zustände der Fugen automatisch erkannt werden konnten. Die Ergebnisse der vorliegenden Masterthesis legen nahe, dass die Verwendung von Linked Data und semantischen Technologien im Brückenbau eine tiefergehende Analyse ermöglicht und eine solide Grundlage für ein realistischeres Erhaltungsmanagement bildet. Das entwickelte Proof of Concept stellt einen ersten Schritt hin zu einem digitalen Zwilling dar, der auf mehreren heterogenen Daten basiert und fundiertere technische Entscheidungen unterstützt. Schlagworte Proof of Concept, Digital Twin, Linked Data, IfcBridge, Brückenerhaltung, Ermüdung Zitiervorschlag Depoli, M. (2025). Digitaler Zwilling zur Erhaltung einer Autobahnbrücke. Ein Proof of Concept basie- rend auf Linked Data. [Hochschule für Architektur, Bau und Geomatik] Masterthesis | MSc FHNW VDC | 2025 Matteo Depoli Digitaler Zwilling zur Erhaltung einer Autobahnbrücke 8 Ein Proof of Concept basierend auf Linked Data II Vorwort Nach dem Erwerb mehrjähriger Berufserfahrung im Bereich Bauingenieurswesen habe ich mich aus freien Stücken für eine neue Herausforderung entschieden. Die Entscheidung für den Masterstudien- gang Virtual Design and Construction (MSc FHNW VDC) resultierte aus dem Bestreben, das Wissen über Building Information Modeling und die Digitalisierung der Baubranche zu vertiefen. Für die Wahl des Themas war die Berücksichtigung verschiedener Faktoren von entscheidender Be- deutung, wobei insbesondere die Innovation sowie die Evaluation der Zukunftsaussichten im Vorder- grund standen: Die Verwendung von Linked Data. Ich bin überzeugt, dass semantische Technologien in den nächsten Jahren eine zentrale Rolle in Bau- projekten spielen werden, insbesondere in Bezug auf Interoperabilität und intelligente Entscheidungs- prozesse. Ein besonderer Dank gebührt meinem Begleiter Prof. Lukas Schildknecht, dessen Fachkompetenz und prägnantes Feedback einen wesentlichen Beitrag zum Gelingen der Arbeit leisteten. Des Weiteren möchte ich meinem Thesis-Experten David Bucher meinen aufrichtigen Dank ausspre- chen. Ein besonderer Dank gebührt auch den Interviewpartnern Lien, Benedikt und Gianluca, die sich die Zeit genommen haben, ihre Perspektiven und Erfahrungen zum Thema zu äussern. Abschliessend ist es mir ein Anliegen, meiner Familie meinen Dank für ihre Ermutigung und Unterstüt- zung auszusprechen. Dopo aver maturato diversi anni di esperienza professionale nel settore dell'ingegneria civile, ho deciso di mia spontanea volontà di affrontare una nuova sfida. La scelta del master in Virtual Design and Con- struction (MSc FHNW VDC) è stata dettata dal desiderio di approfondire le mie conoscenze sul Building Information Modeling e sulla digitalizzazione del settore edile. La scelta dell'argomento è stata determinata da diversi fattori, tra cui in particolare l'innovazione e la valutazione delle prospettive future: l'uso dei Linked Data. Sono convinto che nei prossimi anni le tecnologie semantiche svolgeranno un ruolo centrale nei progetti di costruzione, in particolare per quanto riguarda l'interoperabilità e i processi decisionali intelligenti. Un ringraziamento speciale va al mio relatore, il Prof. Lukas Schildknecht, la cui competenza professio- nale e il cui feedback conciso hanno contribuito in modo significativo al successo di questo lavoro. Desidero inoltre esprimere la mia sincera gratitudine al mio relatore David Bucher. Un ringraziamento speciale va anche agli intervistati Lien, Benedikt e Gianluca, che hanno dedicato il loro tempo per condividere le loro prospettive ed esperienze sull'argomento. Infine, desidero esprimere la mia gratitudine alla mia famiglia per il loro incoraggiamento e sostegno. Matteo Masterthesis | MSc FHNW VDC | 2025 Matteo Depoli Digitaler Zwilling zur Erhaltung einer Autobahnbrücke 9 Ein Proof of Concept basierend auf Linked Data Glossar B BIM (Building Information Modeling) BIM ist eine modellbasierte Arbeitsmethode für die digitale Erfassung, Verwaltung und Nutzung von Bauwerksinformationen während ihres gesamten Lebenszyklus, vom Entwurf über die Bauausführung bis hin zum Betrieb (Borrmann et al., 2021). D Dezentralisierung (Decentralization) Die Übertragung der Kontrolle und Verwaltung von Daten von zentralisierten Systemen auf verteilte, oft interoperable Netzwerke (Bucher et al., 2024). In der vorliegenden MTH wird der Begriff auf die Verwendung der Prinzipien von Linked Data bezogen, um auf föderierte Weise Informationen über Brücken (strukturelle Komponenten und Daten von Senso- ren) bereitzustellen, ohne von einer zentralen Stelle abhängig zu sein. Dehnungsfuge (Fahrbahnübergang) Ein wesentliches Strukturelement von Brücken, das Bewegungen aufgrund von Temperaturschwankun- gen, dynamischen Belastungen oder Setzungen aufnimmt (Kaufmann, 2025a). Im Vergleich zum allgemeineren Begriff «Fahrbahnübergang» ist der Begriff «Dehnungsfuge» technisch präziser und für die strukturelle und semantische Modellierung eines digitalen Zwillings relevanter. E Endpoint (SPARQL-) Ein Endpunkt ist definiert als eine standardisierte Schnittstelle, über die SPARQL-Abfragen an RDF- Daten gestellt werden können. Triple Stores fungieren beispielsweise als zielgerichtete Informations- quellen, deren Abruf oder Verknüpfung spezifische Ziele verfolgt (Bonduel et al., 2020b). Erhaltung Als Erhaltung wird die Gesamtheit der Aktivitäten bezeichnet, die darauf abzielen, die Funktionalität, Sicherheit und Langlebigkeit einer bestehenden Infrastruktur (z.B. einer Brücke) über einen bestimmten Zeitraum hinweg zu gewährleisten. In dieser MTH bezieht sich das Erhaltungsmanagement auf die systematische Verwaltung von Instand- haltungs- und Sanierungsmassnahmen einer Strassenbrücke. Dabei wird ein digitaler Zwilling sowie Linked Data genutzt. Ermüdung (Brücken-) Die Brückenermüdung beschreibt die fortschreitende Verschlechterung der Baumaterialien einer Brü- cke, die durch zyklische und wiederholte Belastungen (Bianchi et al., 2021), wie z. B. starken Verkehr, verursacht wird. Masterthesis | MSc FHNW VDC | 2025 Matteo Depoli Digitaler Zwilling zur Erhaltung einer Autobahnbrücke 10 Ein Proof of Concept basierend auf Linked Data I IFC (Industry Foundation Classes) IFC ist ein offenes und standardisiertes Datenmodell für den herstellerunabhängigen Austausch digitaler Bauwerkmodelle während ihres gesamten Lebenszyklus. Es beschreibt sowohl die Geometrie als auch die Semantik der Komponenten und deren Beziehungen (Borrmann et al., 2021). Interoperabilität (in Bau) Interoperabilität bezeichnet in diesem Kontext die Fähigkeit verschiedener Systeme und Akteure der Baubranche, Informationen standardisiert auszutauschen und konsistent zu verarbeiten (Bucher et al., 2024). Instanz Eine Instanz bezeichnet ein konkretes Datenobjekt, das ein individuelles Exemplar einer Klasse dar- stellt, beispielsweise eine Komponente. In der RDF-Grafik wird eine Instanz als Subjekt mit den ent- sprechenden Eigenschaften modelliert (Borrmann et al., 2022). M Mapping Mapping bezeichnet die strukturierte Zuordnung von Elementen zweier Datenmodelle, beispielsweise von IFC zu OWL, mit dem Ziel, eine verlustfreie Transformation in semantische Darstellungen wie RDF zu ermöglichen (Borrmann et al., 2021). P Proof of Concept (PoC) Der Proof of Concept bezeichnet die initiale Phase, in der die technische Realisierbarkeit und der prak- tische Nutzen einer Idee evaluiert werden (Innosuisse, 2025). In der vorliegenden Masterthesis wird ein PoC präsentiert, der die Anwendung von Technologien wie Linked Data zur Erstellung eines digitalen Zwillings einer Brücke demonstriert. Gemäss (Innosuisse, 2025) erlaubt diese Phase den Test der wissenschaftlichen Ergebnisse in einem Anwendungskontext). S Semantic Web Das Semantic Web stellt eine Erweiterung des World Wide Web dar, indem es Daten in einem für Com- puter lesbaren Format strukturiert. Infolgedessen können diese nicht nur angezeigt, sondern auch in- terpretiert, verknüpft und automatisch auf logische Weise verarbeitet werden. Dies geschieht auf Basis von Standards wie RDF, OWL und SPARQL (Pauwels et al., 2017). State of the Art (Stand der Forschung) Ein State of the Art (STAR) ist definiert als ein systematischer und kritischer Überblick über den aktuellen Wissensstand, Technologien und Ansätze, die für eine spezifische Forschungsfrage von Relevanz sind (Felder, 2025). Im Rahmen der vorliegenden Masterthesis wird der Versuch unternommen, die bereits existierenden Ontologien im Bereich der Brücken zu erfassen und zu systematisieren. Masterthesis | MSc FHNW VDC | 2025 Matteo Depoli Digitaler Zwilling zur Erhaltung einer Autobahnbrücke 11 Ein Proof of Concept basierend auf Linked Data III Abkürzungen ABox Assertional Box ASTRA Bundesamt für Strassen BAR Schweizerisches Bundesarchiv BFS Bundesamt für Statistik bSDD buildingSMART Data Dictionary CORS Cross-Origin Resource Sharing DSS Decision Support Systems DT Digital Twin DTV Durchschnittlicher Tagesverkehr ETHZ Eidgenössische Technische Hochschule Zürich I14Y Handbuch Interoperabilitätsplattform (Metadatenkatalog für die Schweiz) IFC Industry Foundation Classes IoT Internet of Things / Internet der Dinge LBD Linked Building Data LD Linked Data LINDAS Linked Data Services LKW Lastkraftwagen MTH Masterthesis OGD Open Government Data OWL Web Ontology Language PoC Proof of Concept PSet Property Set RDF Resource Description Framework SASVZ Schweizerische automatische Strassenverkehrszählung SBS Spatial Breakdown Structure SPARQL SPARQL Protocol and RDF Query Language / Protokoll- und RDF-Abfragesprache STAR State of the Art SWRL Semantic Web Rule Language TBox Terminological Box TTL Turtle-File (.ttl) twinbs Strategie des Kantons Basel-Stadt für digitale Zwillinge URI Uniform Resource Identifier VSS Schweizerischer Verband der Strassen- und Verkehrsfachleute W3C World Wide Web Consortium WIM Weigh in Motion YASGUI Yet Another SPARQL GUI Masterthesis | MSc FHNW VDC | 2025 Matteo Depoli Digitaler Zwilling zur Erhaltung einer Autobahnbrücke 12 Ein Proof of Concept basierend auf Linked Data IV Abkürzungen der Ontologie ASB-ING ASB-ING Ontology BIontology Bridge Inspection Ontology BMAT Building Material Ontology BMO Bridge Maintenance Ontology (2023) BMDO Bridge Maintenance Domain Ontology BOT Building Topology Ontology BRCOMP Bridge Components Ontology BrIM Bridge Information Model Ontology BrMontology Bridge Maintenance Ontology (2019) BROT Bridge Topology Ontology BSHM Bridge Structure and Health Monitoring Ontology CBRPMO Concrete Bridge Rehabilitation Project Management Ontology DATEX II DATEX II Roadworks Ontology DCAT Data Catalog Vocabulary EUROTL Basic European Road OTL FOAF Friend Of A Friend Ontology FOG File Ontology for Geometry formats GEOM Ontology for Geometry descriptions ifcOWL Ontologie, die das IFC-Schema darstellt ifcBridgeOWL Die in dieser Masterthesis entwickelte Ontologie INTO Infrastructure Topology Ontology OMG Ontology for Managing Geometry PRODUCT Product Ontology PROPS Properties Ontology SERAF Smart Applications REFerence Ontology SKOS Simple Knowledge Organization System Ontology SNN Semantic Sensor Network Ontology SODIA Structural Diagnostics Ontology SOSA Sensor, Observation, Sample, and Actuator Ontology Masterthesis | MSc FHNW VDC | 2025 Matteo Depoli Digitaler Zwilling zur Erhaltung einer Autobahnbrücke 13 Ein Proof of Concept basierend auf Linked Data 1 Einleitung Brückeninfrastrukturen stellen einen essenziellen Bestandteil von Verkehrsnetzen dar und bedürfen aufgrund steigender Fahrzeugbelastungen und Alterungsprozesse einer regelmässigen Kontrolle sowie entsprechenden Instandhaltung, um die Nutzung zu gewährleisten (Justen et al., 2022). Insbesondere im Kontext stark befahrener Autobahnbrücken, wie der Schwarzwaldbrücke in Basel (siehe auch Kap. 3.3), erweist sich eine systematische Überwachung und Instandhaltung als zwingend erforderlich, um die langfristige Funktionsfähigkeit und Sicherheit zu gewährleisten. Der Einsturz der Morandi-Brücke in Genua (Dari, 2020) im Jahr 2018 verdeutlichte die Anfälligkeit ver- alteter Infrastrukturen, insbesondere aufgrund von Ermüdungserscheinungen, in signifikanter Weise. Dieses Ereignis hat zu einer grundlegenden Neubewertung der strukturellen Sicherheit in ganz Europa, aber auch in der Schweiz beigetragen. Der jüngste Teilsturz der Carolabrücke (Höltschi, 2024) in Dresden im Jahr 2023 verdeutlicht, dass es sich hierbei nicht um isolierte Vorfälle handelt, sondern um Symptome eines strukturellen Mangels in Bezug auf die Überwachung und Instandhaltung einer Vielzahl von Brücken. Die Nicht-Ergreifung geeigneter Massnahmen resultiert in einer Zunahme entsprechender Vorfälle in der Zukunft. Obwohl die für eine intelligente und vorausschauende Instandhaltung erforderlichen Tech- nologien, wie digitale Zwillinge, bereits (partiell) vorhanden sind, fehlt es derzeit aufgrund offensichtli- cher Interoperabilitätsprobleme an einem breiten und anwendungsorientierten Einsatz dieser Systeme. Die Verwaltung von Brückendaten erfolgt derzeit überwiegend in getrennten Informationssystemen und proprietären Systemen. Die Herausforderung besteht in der Integration dieser heterogenen Datenquel- len und der Strukturierung des Zugangs zu den Daten. Ein vielversprechender Ansatz zur Überwindung dieser Fragmentierung ist der Einsatz semantischer Technologien in Form von Linked Data und insbesondere Ontologien. Diese Methodologie ermöglicht die formale Darstellung von Beziehungen zwischen Entitäten. Dadurch wird die automatisierte Abfrage, Analyse und Interpretation dieser Beziehungen ermöglicht. Ontologien für spezifische Bereiche der Brückeninstandhaltung sind bereits existent. Die konkrete An- wendung und Kombination dieser Ontologien in einem interaktiven digitalen Zwilling wurden jedoch bis- her nur partiell realisiert. Das Ziel dieser Masterthesis besteht folglich in der Entwicklung eines konzeptionellen und technischen Proof of Concept (PoC) auf Basis von Linked Data. Der folgende Beitrag hat zum Ziel, auf welche Art und Weise semantisch angereicherte Daten über Brücken für die Erhaltung genutzt werden können. Der Fokus der Betrachtung liegt auf der Dehnungsfuge und dem Ermüdungsproblem. Zur Beantwortung der zentralen Forschungsfrage, wie ein interaktiver digitaler Zwilling mithilfe von Lin- ked Data aufgebaut werden kann, um die Erhaltung einer Brücke zu unterstützen, werden in dieser Arbeit fünf aufeinander aufbauende Teilfragestellungen untersucht: 1. Welche bestehenden Ontologien eignen sich für die Erhaltung von Autobahnbrücken? 2. Welche Technologien und Werkzeuge des semantischen Webs können zur Sicherstellung der Interoperabilität eingesetzt werden? 3. Welche spezifischen Daten sind relevant, um insbesondere Dehnungsfugen in den digitalen Zwilling zu integrieren? 4. Wie lassen sich diese Daten mit geeigneten Ontologien in Graphdaten transformieren und aus- werten? 5. Wie können die Informationen aus der Graphdatenbank benutzerfreundlich visualisiert werden? Masterthesis | MSc FHNW VDC | 2025 Matteo Depoli Digitaler Zwilling zur Erhaltung einer Autobahnbrücke 14 Ein Proof of Concept basierend auf Linked Data 2 Theoretische Grundlage Für das Verständnis der Planung (des Konzepts) und der Umsetzung eines digitalen Zwillings für die Instandhaltung einer Autobahnbrücke ist eine solide theoretische Grundlage erforderlich. In diesem Kapitel werden die grundlegenden Konzepte und Technologien, darunter der digitale Zwilling, Linked Data, Ontologien und relevante Werkzeuge, erläutert und vor allem systematisch in einen Zu- sammenhang gebracht. 2.1 Digital Twin Ein «Digital Twin» (DT), zu Deutsch digitaler Zwilling, bezeichnet ein virtuelles Abbild eines physischen Objekts, das kontinuierlich mit Daten aus der realen Welt aktualisiert wird. Dadurch ist es möglich, den aktuellen Zustand und das Verhalten des realen Objekts sowie dessen zukünftige Entwicklung abzubil- den. Die Grundidee besteht in der Verbindung zwischen dem realen System und seinem digitalen Ge- genstück, sodass ein kontinuierlicher Informationsfluss entsteht, der Analyse, Vorhersage und Optimie- rung ermöglicht (Kang et al., 2024). Ursprünglich wurde das Konzept des DT im Kontext des Product Lifecycle Management (PLM) insbe- sondere von Michael Grieves Anfang der 2000er Jahre entwickelt. Später wurde das Konzept von Gla- essgen und Stargel (2012) im Rahmen von NASA-Projekten weiterentwickelt und als Schlüsseltechno- logie für zukünftige Luft- und Raumfahrtsysteme positioniert, zitiert in (Abisset-Chavanne et al., 2024). Mittlerweile findet das Konzept breite Anwendung in vielen Bereichen - vom Maschinenbau und der Luftfahrt über die Medizin und urbane Systeme bis hin zur Baubranche und insbesondere der Instand- haltung von Infrastrukturen wie Brücken oder Strassen. Auch (Mousavi et al., 2024) betonen diese Entwicklung und zeigen auf, dass insbesondere im Bereich der Brückenerhaltung die Kombination aus Digital Twin, Datenfusion und intelligenter Entscheidungs- unterstützung neue Möglichkeiten für die ganzheitliche Lebenszyklusbetrachtung bietet. Darüber hinaus haben die zunehmende Verfügbarkeit von IoT-Sensoren und die Weiterentwicklung der Webtechnologien das Potenzial von Digital Twins weiter vergrössert. Insbesondere (Relekar et al., 2021) betonen die Bedeutung der fortschrittlichen Visualisierung von Raum-Zeit-Daten und deren Kon- textualisierung in 3D-basierten Umgebungen. Die Integration von 3D-Modellen, Sensordaten und Web- schnittstellen ermöglicht eine verstärkte Interaktion zwischen Menschen und Daten (Human-Data Inter- action) und führt so zu einem effizienteren Entscheidungsprozess für technische und nicht-technische Nutzer. Abb. 1 : Was man idealerweise erreichen will, in Anlehnung an (Smolira, 2025) Obwohl das Potenzial von DTs auf dem Markt (siehe auch Anhang X.4) zunehmend wahrgenommen wird, ist die Begriffsdefinition nach wie vor unklar. Um ein umfassendes Verständnis der Terminologie des DT zu erlangen, ist eine klare Unterscheidung unerlässlich, auf die in den folgenden Kapiteln näher eingegangen wird. Masterthesis | MSc FHNW VDC | 2025 Matteo Depoli Digitaler Zwilling zur Erhaltung einer Autobahnbrücke 15 Ein Proof of Concept basierend auf Linked Data 2.1.1 Abgrenzung zwischen «Digital Twin» Der Begriff «Digital Twin» hat in den letzten Jahren eine zunehmende Präsenz in der Baubranche ge- zeigt. Allerdings fehlt es in der Praxis an einer eindeutigen Definition, was zu unterschiedlichen Inter- pretationen und Verwendung führt. Wie im Rahmen der Geoinformationsstrategie twinbs (Moser & Michel, 2025) betont wird, handelt es sich um einen «unscharfen Begriff», dessen Bedeutung «nicht ganz klar» ist und der «oft falsch ver- wendet» wird. Dies verdeutlicht die Relevanz einer präzisen Abgrenzung zu verwandten Begriffen wie «Digital Model» und «Digital Shadow». (siehe auch Anhänge X.2 und X.3) Eine der anerkanntesten Klassifikationen stammt von (Kritzinger et al., 2018), die diese drei Begriffe nach dem Grad der Integration und Interaktion mit der realen Welt unterscheiden. Die folgende Abb. 2 veranschaulicht die wesentlichen Unterschiede zwischen den Begriffen: Abb. 2 : Abgrenzung zwischen Digitalem Zwilling 2.1.2 Digital Shadow Ein «Digital Shadow» (digitaler Schatten) bezeichnet eine digitale Repräsentation eines physischen Ob- jekts, die automatisch mit aktuellen Daten aus der realen Welt versorgt wird (Kritzinger et al.). Die Da- tenversorgung kann dabei beispielsweise durch Sensoren erfolgen. Dabei erfolgt der automatische Datenfluss nur in eine Richtung, nämlich vom physischen Objekt zum digitalen Modell. Das digitale Abbild wird somit regelmässig aktualisiert, kann aber nicht selbstständig auf das reale Objekt zurückwirken. Es handelt sich also um eine passive Synchronisation. Digitale Schatten finden häufig Anwendung in der Überwachung und Zustandsbewertung von Infrastruk- turanlagen, beispielsweise bei der Erfassung von Temperatur- oder Vibrationsdaten von Brückenbau- teilen. Die Datenerfassung erfolgt automatisch und die Visualisierung im digitalen Modell, ohne jedoch Einfluss auf die Steuerung oder den Betrieb der realen Anlage zu nehmen (Gao et al., 2024). Ein typisches Beispiel ist ein sensorbasiertes Monitoring-System einer Brücke, das strukturelle Kenn- grössen in Echtzeit aufzeichnet und im digitalen Modell abbildet, jedoch keine Entscheidungen trifft oder Aktionen auslöst. Das Modell fungiert folglich lediglich als Beobachtungsplattform, ohne über Interven- tionsfähigkeit zu verfügen (Jasiński et al., 2023). Abb. 3 : Aktuelle Interpretation eines digitalen Zwillings Masterthesis | MSc FHNW VDC | 2025 Matteo Depoli Digitaler Zwilling zur Erhaltung einer Autobahnbrücke 16 Ein Proof of Concept basierend auf Linked Data 2.1.3 Konzept Digital Twin Wie von (Herle et al., 2020) und auch in (Heise et al., 2024) dargelegt, werden Techniken des Seman- tic Web häufig für die Implementierung von verknüpften Modellen (linked models) verwendet, um hete- rogene Informationssysteme flexibel und skalierbar zu integrieren. Dieser Ansatz erweist sich insbesondere in infrastrukturellen Kontexten als vorteilhaft, in denen eine Koordination unterschiedlicher Datenquellen (strukturelle und sensorische) innerhalb eines kohären- ten und abfragbaren Digital Twins erforderlich ist (Herle et al., 2020). Auf dieser Grundlage wurde das Grundkonzept definiert, das der Digital Twin erfüllen muss (siehe fol- gende Abb. 4) und das weiter unten näher erläutert wird. Abb. 4 : Grundkonzept des Digital Twin – semantische Ebene Das entwickelte Konzept des Digital Twin zielt darauf ab, eine integrierte und mehrstufige Sichtweise auf eine physische Struktur – in diesem Fall eine Brücke – und ihre funktionalen und informativen Teil- systeme zu präsentieren. Die Architektur des DT ist in Abb. 4 dargestellt und gliedert sich die Architektur in drei Ebenen, die von den unteren Subsystemen (elementare Subsysteme) bis zur Ebene des eigent- lichen DT reichen, in dem strukturierten und unstrukturierten Daten zusammenlaufen. Die Grundlage des Modells bildet die explizite Modellierung der Geometrie der physischen Struktur, welche Elemente wie Unterbau, Überbau und Dehnungsfugen umfasst. Diese werden im Digital Twin durch dreidimensionale Modelle repräsentiert. Wie von (Gao et al., 2024) betont, stellen diese Modelle den räumlichen Referenzkern dar, der für die korrekte Platzierung und Interpretation der Sensordaten essenziell ist. Zusätzlich zu der geometrischen Komponente integriert der Digital Twin ein Netzwerk von Sensordaten, die von Teilsystemen gesammelt werden, die mit in der Struktur verteilten Geräten verbunden sind. Beispiele für solche Teilsysteme sind Verkehrssensoren, Gewichtssensoren - auch als WIM bezeichnet, Wetterstationen, und Dehnungsmessgeräte. Wie von (Kang et al., 2024) betont wird, ist dieses Über- wachungssystem essenziell, um ein digitales Modell in einen digitalen Schatten und in einer späteren Phase in einen echten Digitalen Zwilling zu transformieren, der in der Lage ist, dynamisch auf Verände- rungen des physikalischen Zustands zu reagieren. Masterthesis | MSc FHNW VDC | 2025 Matteo Depoli Digitaler Zwilling zur Erhaltung einer Autobahnbrücke 17 Ein Proof of Concept basierend auf Linked Data 2.2 Linked Data In der heutigen Zeit wird es immer wichtiger, Informationen nicht nur maschinenlesbar, sondern auch maschinenverstehbar zu machen, zunehmend an Bedeutung – ein zentrales Ziel von Open Data in der Schweiz (BFS, 2020). Zudem ist die zunehmende Vernetzung von Informationssystemen mit dem Er- fordernis neuartiger Ansätze für die semantische Verknüpfung von Daten verbunden. Insbesondere in der Baubranche, wo Informationen aus diversen Quellen, Fachgebieten und Software- lösungen stammen, stellt die Integration dieser heterogenen Daten eine signifikante Herausforderung dar. In diesem Kontext spielt das Konzept der Linked Data (LD) eine entscheidende Rolle. LD bezeichnet eine Methode zur strukturierten Veröffentlichung und Verknüpfung von Daten im Web. Dabei ist jedes Datenelement durch eine eindeutige Webadresse – eine URI (Uniform Resource Iden- tifier) – identifizierbar (Riegelnig et al., 2023). Die Daten werden in Form von Tripeln dargestellt: Die klassische Trias der Satzstruktur, bestehend aus Subjekt, Prädikat und Objekt, findet Anwendung. In der Abb. 5 wird ein Beispiel dargestellt: Abb. 5 . Ein Beispiel für ein Triple Die zugrunde liegende Datenstruktur ist dem Resource Description Framework (RDF) zuzuordnen, dem Fundament des sogenannten Semantic Web. Die Verbindung dieser Triple resultiert in der Entstehung eines vernetzten Graphen des Wissens, der sich über einzelne Dateien, Systeme und sogar Organisa- tionen hinweg erstrecken kann (Borrmann et al., 2021). Abb. 6 : Ein Beispiel von einem Graph Eine weitere Technologie ist SPARQL - die SPARQL Protocol and RDF Query Language - mit der RDF- Datenbanken (Triplestore) effizient abgefragt werden können. SPARQL ermöglicht nicht nur einfache Suchanfragen, sondern auch komplexe Auswertungen über verknüpfte Datenquellen hinweg (Riegelnig et al., 2023). So können z.B. über eine zentrale Abfrage alle semantisch verknüpften Bauteile in verschiedenen Teil- modellen gefunden werden, ohne dass eine zentrale Datenhaltung notwendig ist (Borrmann et al., 2021). Zur formalen Beschreibung von Konzepten und deren Beziehungen wird die Web Ontology Language (OWL) verwendet. OWL ermöglicht die Erstellung strukturierter Wissensmodelle (Ontologien), die z.B. Klassen, Eigenschaften, Einschränkungen und Hierarchien enthalten. Damit können Daten nicht nur dargestellt, sondern auch logische Schlüsse daraus gezogen werden - eine zentrale Fähigkeit für auto- matisierte Prüfungen, Klassifizierungen oder Regelanwendungen im digitalen Planen und Bauen (Borr- mann et al., 2021). Masterthesis | MSc FHNW VDC | 2025 Matteo Depoli Digitaler Zwilling zur Erhaltung einer Autobahnbrücke 18 Ein Proof of Concept basierend auf Linked Data 2.2.1 Semantik und Interoperabilität In der kontemporären Zeit ist Interoperabilität von essenzieller Signifikanz, um den Austausch und die Wiederverwendung von Informationen über Software-, Disziplin- und Phasengrenzen hinweg zu ermög- lichen (siehe auch Anhang Interview X.9). In der praktischen Anwendung stellt jedoch die Semantik eine signifikante Herausforderung dar: Die Bedeutung von Informationen ist für Maschinen oft schwer erfassbar (Riegelnig et al., 2023). Einerseits fehlt den Maschinen der für das Verständnis notwendige Kontext, andererseits können Be- griffe aufgrund ihrer Mehrdeutigkeit unterschiedlich interpretiert werden. Zum Beispiel: «Eine Bogenbrücke ist eine Brücke mit einem oder mehreren Bogentragwerken, die ty- pischerweise durch Druckkräfte getragen werden» (Gotsch, 2025) . Der Bogen kann unter, über oder durch die Fahrbahn verlaufen, wie in Abb. 7 dargestellt. Abb. 7 : Drei Varianten der Bogenbrücke, in Anlehnung an (Gotsch, 2025) LD bietet einen neuen Ansatz zur Verbesserung der Interoperabilität, indem es ein semantisches, web- basiertes Datenmodell zur Verfügung stellt, das auf denselben bestehenden Daten aufbaut. Durch die Vergabe eindeutiger Identifikatoren (URIs) und die explizite Modellierung von Beziehungen werden vor- handene Informationen vernetzt, angereichert und maschinenverständlich gemacht, ohne sie duplizie- ren (Redundanz) oder zentralisieren zu müssen (Bucher et al., 2024). In der Baubranche ermöglicht LD insbesondere die Erstellung semantischer Verknüpfungen zwischen verschiedenen Modellen. Ein Beispiel hierfür ist die Verknüpfung von Architektur-, Statik- und HLKS- Modellen (Borrmann et al., 2021). Im Rahmen der Interviews mit Experten aus dem Bereich LD (Anhänge Interviews X.9 und X.10) wurde zudem deutlich, dass der LD-Ansatz zur Verbesserung der in 3D/BIM-Modellen enthaltenen Informati- onen wirksam sein kann. Dieser Ansatz ermöglicht die Verwaltung grosser Datenmengen, die miteinan- der verknüpft werden können, wodurch Redundanzen vermieden werden. Der LD-Ansatz, bei dem Daten in Triple (Subjekt -> Prädikat -> Objekt) organisiert werden, vermeidet derartige Probleme und gewährleistet eine grössere Interoperabilität, wodurch zuvor unbekannte Daten integriert werden können. Im vorliegenden spezifischen Kontext ermöglicht dieser Ansatz nicht nur die Generierung präziserer Daten, sondern auch die Optimierung des Ermüdungsberechnungsprozesses. 2.2.2 RDF – Flexible Datenrepräsentation Das Resource Description Framework (RDF) konstituiert das Kernmodell für LD und beschreibt Infor- mationen mittels strukturierter Aussagen – sogenannter Triple. Diese ermöglichen eine flexible, erwei- terbare Datenrepräsentation. Dabei ist jede Ressource eindeutig identifizierbar und wird in einen Gra- phen eingebettet (Borrmann et al., 2021). In einem RDF-Graphen (oder einer generellen Graphdatenbank) werden mehrere dieser Triples zu ei- nem Graphen zusammengefasst, wobei Subjekte und Objekte als Knoten und Prädikate als gerichtete Kanten dargestellt werden. Dadurch wird die Modellierung komplexer Beziehungen zwischen Entitäten ermöglicht, ohne dass eine starre, vordefinierte Struktur wie bei klassischen relationalen Datenbanken erforderlich ist (Borrmann et al., 2021). Graphdaten ermöglichen eine dynamische Erweiterung, bei der neue Informationen flexibel integriert und bestehende Wissensstrukturen kontinuierlich angepasst werden können, ohne das Gesamtsystem zu destabilisieren. Diese Eigenschaft erweist sich insbesondere im Kontext domänenübergreifender Anwendungen, wie sie in der Baubranche bei digitalen Zwillingen zum Einsatz kommt, als von Relevanz. Masterthesis | MSc FHNW VDC | 2025 Matteo Depoli Digitaler Zwilling zur Erhaltung einer Autobahnbrücke 19 Ein Proof of Concept basierend auf Linked Data Abb. 8 : die 3 verschiedene Datenbanktypen Im Gegensatz zu herkömmlichen Autorendateiformaten, insbesondere IFC-STEP, die oft schwer aufzu- schlüsseln oder flexibel anzupassen sind, bieten RDF-basierte Darstellungen wie ifcOWL oder modu- lare Linked Building Data (LBD)-Ontologien eine deutlich höhere Flexibilität (Bucher et al., 2024). Sie ermöglichen eine dezentrale Modellierung, bei der Datenquellen aufgeteilt, neu kombiniere und auch semantisch durch Dritte erweitert werden können, beispielsweise durch zusätzliche Klassen, Ei- genschaften oder Domänenansichten (Borrmann et al., 2021). Des darüber hinaus besteht die Grundlage zur Speicherung von RDF-Daten in diversen Serialisierungs- formaten, zu denen unter anderem Turtle (.ttl), RDF/XML oder JSON-LD zählen. Dies gewährleistet eine umfassende maschinelle Verarbeitbarkeit und Integration in Webtechnologien (Borrmann et al., 2021). 2.2.3 Abfragen mit SPARQL SPARQL ist die standardisierte Abfragesprache für RDF-Daten und ermöglicht die gezielte Extraktion von Informationen aus einem semantischen Graphen (Riegelnig et al., 2023). Es besteht die Möglich- keit, komplexe Datensätze zu definieren, Filter zu setzen und Daten über verschiedene verlinkte Gra- phen hinweg zu kombinieren. Dieser Vorgang ähnelt dem der Joins (Schildknecht, 2024) in relationalen Datenbanken, ist jedoch wesentlich mächtiger und flexibler. Im Gegensatz zu SQL bietet SPARQL erweiterte Möglichkeiten, um Beziehungen zwischen verteilten Datenquellen aufzudecken – selbst dann, wenn deren genaue Struktur im Voraus nicht bekannt ist (Es handelt sich um eine Sprache, die genau für solche Szenarien entwickelt wurde). SPARQL erweist sich als eine geeignete Technologie für dynamische und heterogene Datenumgebun- gen und Anwendungsfälle, wie sie typischerweise in der Baubranche vorliegen (Bucher et al., 2024). Gemäss (Borrmann et al., 2021) kann SPARQL in der Baubranche genutzt werden, um aus einem verknüpften Modell gezielt Informationen zu extrahieren. Dies umfasst beispielsweise alle Bauteile, die mit einem bestimmten Materialtyp, einer Funktion oder einem Prüfvermerk assoziiert sind. Dies fördert datengetriebene Prozesse wie die Erhaltung einer Brücke auf semantischer Ebene. Die konsequente Anwendung von SPARQL bei der Veröffentlichung von strukturierten Daten sowie die Nutzung semantischer Verknüpfungen resultiert in der Generierung eines intelligenten Informationsrau- mes. In diesem Kontext erfolgten eine kontextbezogene Kombination und Analyse von Inhalten aus diversen Quellen. Masterthesis | MSc FHNW VDC | 2025 Matteo Depoli Digitaler Zwilling zur Erhaltung einer Autobahnbrücke 20 Ein Proof of Concept basierend auf Linked Data 2.3 Ontologie Der Einsatz semantischer Technologien ist eine zentrale Voraussetzung für den Aufbau eines digitalen Zwillings für das Erhaltung einer Brücke im Sinne von LD und Ontologien bilden dabei die grundlegende Struktur, auf der semantische Modelle aufbauen. Eine Ontologie (im Kontext von Linked Data) ist eine strukturierte Repräsentation von Wissen, die es erlaubt, Konzepte und ihre Beziehungen in einer Domäne formal zu definieren. Gemäss Gruber (1993), zitiert in (Getuli, 2020),werden Ontologien definiert als «a specification of a conceptualization», womit sie als eine explizite Beschreibung einer Konzeptwelt zu verstehen sind. Aus diesem Grund bildet die Ontologie die Grundlage für die Modellierung von Wissen in einer für Ma- schinen lesbaren und verständlichen Form. Abb. 9 : Zusammenhang zwischen Ontologien und semantischen Strukturen Ontologien sind auch zentral für die semantische Interoperabilität, da sie sowohl die Bedeutung (Sem- antik) von Begriffen als auch deren Beziehungen und logische Einschränkungen maschinenlesbar ma- chen. In Kapitel 2.2.1 wurde bereits auf die Problematik der semantischen Mehrdeutigkeit eingegangen, ins- besondere in der Baubranche. Der Begriff «Bogenbrücke» ist mit einer Varietät an potenziellen Inter- pretationen assoziiert. Zur Lösung dieser Problematik eignen sich Ontologien besonders gut, da sie durch die Definition expliziter Beziehungen und einer klar strukturierten Taxonomie eine eindeutige Be- deutung der verwendeten Begriffe sicherstellen. 2.3.1 Begriffsklärung Im Vorfeld der Analyse spezifischer Ontologien ist es von essenzieller Bedeutung, die Schlüsselbegriffe in den entsprechenden Kontext zu setzen. Dies umfasst insbesondere die Taxonomie, das Thesaurus, die Ontologie selbst und die Topologie. In ontologischen Modellen werden die ersten drei Begriffe sy- nonym verwendet und verwechselt, jedoch weisen sie signifikante Unterschiede auf. Eine Taxonomie ist ein System der Klassifizierung, bei dem Konzepte in eine reine Hierarchie von Ober- und Unterklassen unterteilt werden (Getuli, 2020). Ein Thesaurus erweitert diese Struktur durch die Erfassung von Synonymen und verwandten Begriffen, bleibt aber weniger formal als eine Ontologie. Eine Ontologie formalisiert demnach Konzepte, ihre Eigenschaften und logischen Beziehungen und de- finiert sie in einer maschinenlesbaren Form (vgl. COGITO Project, 2022). Ontologien stellen somit nicht nur eine Sammlung von Begriffen und deren Klassifikation dar, sondern ein vollständiges logisches Modell, das semantische Beziehungen explizit beschreibt und maschinell interpretierbar macht (Borrmann et al., 2021). Im Zusammenhang mit Digitalen Zwillingen bilden Ontologien die Grundlage für die Beschreibung realer Brückenbauwerke (einschliesslich ihrer Struktur, ihres Zustands und ihrer funktionalen Beziehungen) und sind ideal für das in Kapitel 2.1.3 beschriebene DT-Konzept. Masterthesis | MSc FHNW VDC | 2025 Matteo Depoli Digitaler Zwilling zur Erhaltung einer Autobahnbrücke 21 Ein Proof of Concept basierend auf Linked Data 2.3.2 Anforderungen an Ontologien Die Effektivität einer Ontologie ist dabei abhängig von ihrer Eignung für den jeweiligen Anwendungsfall sowie von der Erfüllung der entsprechenden Anforderungen. Im Rahmen der Analyse von Brückenkonstruktionen manifestieren sich die zuvor genannten Anforde- rungen in der hohen Komplexität und Vielschichtigkeit der realen Szenarien, die im Rahmen der Repro- duktion zu berücksichtigen sind. Eine ausschliesslich auf der Struktur der Komponenten und deren Attributen basierende Modellierung erweist sich als unzureichend. Stattdessen müssen die dynamischen Sensordaten, die funktionalen und kausalen Beziehungen zwischen den Entitäten und das branchenspezifische Fachwissen (z.B. Ermü- dungsnachweis) explizit und maschinenlesbar modelliert werden (Ren et al., 2019). Darüber hinaus resultieren aus der Notwendigkeit, heterogene Datenquellen zu verknüpfen und in- teroperabel zu machen, weitere Anforderungen wie Dateninterpretation. Ein Verständnis für die Inter- dependenzen der Daten ist daher essenziell. Ein Beispiel ist die gemeinsame Interpretation von Temperatur- und Dehnungsdaten über den gesamten Lebenszyklus einer Brücke. Das Ziel besteht darin, bestehende Ontologien zu identifizieren, die sich durch ihre technische Robust- heit, konzeptionelle Erweiterbarkeit und Praxistauglichkeit für diesen speziellen Anwendungsfall anhand der entsprechenden Anforderungen auszeichnen. Tab. 1 : Anforderungen an Ontologien Anforderungen Beschreibung (Quelle) 1 Interoperabilität Kompatibilität und semantische Verknüpfung mit dem IFC-Standard, um die Integration von Bauwerksinfor- mationen zu erleichtern. (COGITO Pro- ject, 2022) 2 Semantische Eindeutigkeit Eindeutige Definition von Klassen und Relationen, um semantische Mehrdeutigkeiten (siehe Kap. 2.2.1) zu vermeiden. (Getuli, 2020) 3 LD-Kompatibilität Verwendung von RDF als Datenmodell und bevor- zugte Serialisierung in Turtle (.ttl) für eine benutzer- freundliche Linked-Data-Integration. (Bonduel et al., 2020b) 4 Modularität Aufteilung der Ontologie in unabhängige Module (wei- tere kleine Ontologien), die flexibel erweitert werden können. (COGITO Pro- ject, 2022) 5 Brückenspezifische Fach- lichkeit Die Ontologie muss spezifisches Domänenwissen (Brücke, Dehnungsfuge) abbilden (Ren et al., 2019) 6 Integration Sensordaten Einbindung von Sensordaten (z.B. Dehnung, Tempera- tur, Verkehrslasten) zur Zustandsüberwachung. basierend auf Konzept DT, Kap. 2.1.3 7 Verfügbarkeit (online) Die Ontologie musste öffentlich zugänglich, versioniert und maschinenlesbar publiziert sein. (COGITO Pro- ject, 2022) Die zuvor genannten Anforderungen fungieren als Fundament für die anschliessende Evaluation der in Kapitel 2.3.3 analysierten Ontologien und evaluieren, welche davon für die Verwendung im in Kapi- tel 2.1.3 definierten Konzept geeignet sind. Masterthesis | MSc FHNW VDC | 2025 Matteo Depoli Digitaler Zwilling zur Erhaltung einer Autobahnbrücke 22 Ein Proof of Concept basierend auf Linked Data 2.3.3 State of the Art: Ontologie In den letzten Jahren hat die Entwicklung semantischer Modelle in der Baubranche erheblich an Be- deutung gewonnen (COGITO Project, 2022). Insbesondere im Bereich der Brückenerhaltung bieten sie neue Möglichkeiten, Informationen strukturiert, interoperabel und maschinenlesbar darzustellen. Im Rahmen dieser MTH wurden daher verschiedene Ontologien identifiziert und bewertet, die in einem digitalen Zwilling für die Brückenerhaltung eingesetzt werden können. Die Auswahl basiert auf den zuvor definierten Anforderungen (siehe Kapitel 2.3.2) und konzentriert sich auf Ontologien, die Konzepte für den Anwendungsfall wie Bauteile, Sensoren und Dehnungsfugen ab- bilden. Ziel ist es, deren Eignung für den Einsatz im geplanten zukünftigen PoC systematisch zu analy- sieren. Ontologien wie BROT (Hamdan & Scherer, 2020) und die untergeordnete Ontologie BRCOMP (Hamdan & Kozak, 2020a) bieten ein gut strukturiertes Modell zur Beschreibung der Brückenkomponenten (z.B. Überbau, Unterbau e auch Dehnungsfuge) und ihrer topologischen Beziehungen. Aufgrund ihrer Modu- larität und der Möglichkeit der direkten Verknüpfung mit der IFC-Struktur ist eine Integration in die ge- genwärtigen (BIM-)Arbeitsabläufe möglich. Während BROT die statische Struktur der Brücke beschreibt, adressiert die Ontologie BMDO (Zhang et al., 2023) die semantische Modellierung von Zustandsinformationen, Bewertungskriterien und Instand- haltungsmassnahmen. Sie ist durch ihre klare Hierarchisierung in Komponentenebenen und Entschei- dungsregeln leicht verständlich strukturiert. Die Ontologie BMO (Jiang et al., 2023) verfolgt auch ähnli- che Ziele, scheint aber Probleme bei der technischen Umsetzung zu haben. Sie enthält jedoch wesent- liche Konzepte für die Verknüpfung mit den Instandhaltungsmassnahmen einer Brücke. Abb. 10 : BMO-Ontologie in WebVOWL mit Kommentaren Für die Modellierung von sensorischen Zustandsdaten bietet die Ontologie BSHM (Li et al., 2021) eine auf SOSA/SSN (OGC & W3C, 2017) basierende Struktur zur Beschreibung von Sensoren, Beobach- tungen, Zeitreihen und Messgrössen. Laut (Li et al., 2021) wird sie bereits in der Praxis eingesetzt und kann leicht mit strukturellen Ontologien wie BROT kombiniert werden, ist aber nicht online verfügbar. Darüber hinaus bietet die Ontologie SERAF (García-Castro et al., 2023) eine alternative IoT-orientierte Erweiterung für Sensoren zur semantischen Beschreibung von Geräten und Messkontexten. Masterthesis | MSc FHNW VDC | 2025 Matteo Depoli Digitaler Zwilling zur Erhaltung einer Autobahnbrücke 23 Ein Proof of Concept basierend auf Linked Data Für die Integration von Verkehrsdaten kann die DATEX II Roadworks Ontology (Petersen, 2018) ver- wendet werden, die Verkehrsdaten standardisiert und RDF-kompatibel modelliert. Die Ontologie könnte die Verknüpfung von Verkehrsbelastungen mit spezifischen Brückenkomponenten oder Zeitpunkten er- möglichen und damit die Möglichkeiten der Zustandsanalyse erweitern. Danach nimmt die geometrische Beschreibung eine zentrale Rolle ein, insbesondere in Bezug auf die Verknüpfung mit 3D/BIM-Modellen. Ontologien wie ifcOWL (Pauwels et al., 2017) und FOG/OMG (Bon- duel et al., 2020a) ermöglichen eine semantische Repräsentation von Geometrien, Formaten, Einheiten und deren Herkunft. Diese Konzepte sind von essenzieller Bedeutung für die Verankerung von Geo- metriedaten in einem auf LD basierenden Zwilling. Darüber hinaus existieren weitere ergänzende Ontologien wie BrIM (Xiao et al., 2022), die den Fokus auf die Vollständigkeit von Informationsmodellen einer Brücke legt, sowie BrMontology (Ren et al., 2019) und CBRPMO (Wu et al., 2021) ,die regelbasierte Entscheidungslogiken im Instandhaltungsprozess einer Brücke abbilden. Für den Bereich der normkonformen Beschreibung von Bauwerksdaten sind ASB-ING (Gobels & Beetz, 2021) und die daraus entwickelte BIontology (Zhang et al., 2022) von Rele- vanz. Beide Verfahren gestatten eine strukturierte Erfassung von Brückenelementen und Prüfberichten. Es ist jedoch anzumerken, dass sie gemäss nur deutschem Standard erfolgen. Daneben stehen für die Modellierung von Infrastrukturnetzen geeignete Ontologien zur Verfügung: Die Ontologie INTO (Bartnitzek & Hamdan, 2024) und auch EUROTL (AM4INFRA, 2018) können die topo- logischen Beziehungen innerhalb linearer Infrastrukturen wie Strassen modellieren und lassen sich mit Brückenmodellen verknüpfen, um die Lage im Netzkontext korrekt zu erfassen. Die vorliegende Vielfalt an Ontologien demonstriert die Bandbreite potenzieller Modellierungsansätze und betont die Relevanz einer konzeptuellen Auswahlstrategie, die auf die spezifischen Anforderungen eines digitalen Zwillings im Brückenbereich abgestimmt ist. Es ist schon evident, dass keine Ontologie sämtliche Anforderungen vollständig erfüllen kann. In einer späteren Phase wird daher ein modularer Ansatz verfolgt, bei dem verschiedene Ontologien kombiniert oder angepasst werden können. Jedoch wird zunächst eine Zusammenfassung der Ontologien in tabellarischer Form vorgenommen, um einen allgemeinen Überblick zu erlangen. Die Analyse und der Vergleich der Ontologien erfolgten an- hand von Kriterien und auf der Grundlage der in Kapitel 2.3.2 genannten Anforderungen. Tab. 2 : Kriterien zur Analyse von Ontologien Kriterium Anforderung der Kap. 2.3.2 K1 Brückenspezifisch Mit Dehnungsfugen? (expansion joint) Die Ontologie muss spezifisches Domänenwissen (Brücke, Dehnungsfuge) abbilden K2 Sensordaten Integration möglich? Integration von Sensordaten (z.B. Dehnung, Tem- peratur, Verkehrslasten) K3 Verfügbarkeit Online oder nur Paper? Die Ontologie sollte online öffentlich zugänglich sein. K4 LD-Kompatibilität Datenserialisierung (TTL, N-Triples, usw.) Ist die TTL-Datei korrekt geschrieben? Ontologie in Turtle (.ttl) und korrekt geschrieben K5 Semantische Eindeutigkeit? Eindeutige Definition von Klassen und Relationen K6 Interoperabilität Kompatibel mit IFCBridge-Logik? Kompatibel und semantisch (Logik) verknüpft mit dem IFCBridge-Standard 4.3 K7 Modularität Ist das sinnvoll? ist so aufgebaut, dass zusätzliche Module (Ontolo- gien) hinzugefügt werden können Masterthesis | MSc FHNW VDC | 2025 Matteo Depoli Digitaler Zwilling zur Erhaltung einer Autobahnbrücke - Ein Proof of Concept basierend auf Linked Data 24 Tab. 3 : Ontologien im Vergleich 1 2 3 4 5 6 7 8 BrMontology BROT (-Framework) CBRPMO BrIM ASB-ING BIontology BMDO BMO --- Name Bridge Maintenance Ontology Bridge Topology Ontology Concrete Bridge Rehabilitation Project Management Ontology Bridge Information Model Ontology ASB-ING Ontology Bridge Inspection Ontology Bridge Maintenance Domain Ontology Bridge Maintenance Ontology --- Anwendungsfall Entscheidungspro- zesse in der Brücken- instandhaltung Kein (generelle Repräsen- tation von Brücken) Instandsetzungspro- jekte von Betonbrü- cken. Vollständigkeitsprü- fung von Brückeninfor- mationsmodellen Brücken- und Tunnelin- spektionsdaten (Ontologie-Version von ASB-ING) Effizienz und Genauig- keit der Brückeninspek- tion Instandhaltung von Brücken. Brückeninstandhaltung --- Autoren Guoqian Ren Rui Ding Haijiang Li Al-Hakam Hamdan Scherer Raimar Chengke Wu Peng Wu Jun Wang Rui Jiang Mengcheng Chen Yang Xiao Zongjian Li Qin Zhao Yaqin Chen Hao Li Anne Göbels Jakob Beetz Yang Zhang Yuhong Liu Guangting Lei Shengyu Liu Peng Liang Yang Zhang Jia Liu Kepeng Hou Yali Jiang Haijiang Li Gang Yang --> Jahr (Release) 2019 2020 (2022) 2021 2022 2021 (2022) 2022 2023 2023 (v4.0) --- Land Vereinigte Kingdom (UK) / China Deutschland Australien / China China Deutschland (DE) China China China / UK --- Basiert auf JTG/T H21-2011 (Chinesischer Stan- dard) BOT-Ontologie 11 Handbücher und 52 Fallstudien in China, Nordamerika und Australien Chinesischer Standard ASB-ING Bauwerksdaten in DE JTG/T H21-2011 (Chinesischer Stan- dard) Chinesischer Standard Standards für China und das Vereinigte Kingdom K1 Brückenspezifisch Mit Dehnungsfugen? (expansion joint) JA JA JA (JA) JA JA JA JA K2 Sensordaten Integration möglich? Nein nicht direkt Nein nicht vorhanden nicht direkt nicht direkt (JA) (JA) K3 Verfügbarkeit Online oder nur Paper? Nein, nur Paper JA1 2 Nein --- JA3 4 Nein Nein JA5 K4 LD-Kompatibilität Datenserialisierung (TTL, N-Triples, usw.) nicht klar JSON-LD, RDF/XML, N-Trimples, TTL nicht klar nicht klar JSON-LD, RDF/XML, N-Trimples, TTL (in RDF) Datei nicht öffentlich JSON-LD, RDF/XML, N-Trimples, TTL Ist die TTL-Datei korrekt geschrieben? --- JA --- --- JA --- --- Nein, Fehler in der Syntax K5 Semantische Eindeutigkeit? (JA) JA (sauber definiert) wenig strukturiert JA JA JA JA (sauber) Nein, Inkonsistenzen in der Struktur K6 Interoperabilität Kompatibel mit IFCBridge-Logik? Nein JA Nein JA JA Nein Nein Nein K7 Modularität Ist das sinnvoll? eingeschränkt JA Nein Nein, schon definiert Nein, zu gross Nein, zu spezialisiert Nein Nein 1 Ontology Specification Draft: Bridge Topology Ontology 2 GitHub: GitHub - Alhakam/brot: The Bridge Topology Ontology (BROT) allows the definition of bridge constructions including aggregated zones and components as well as their topological relations. 3 Ontology Specification Draft: ASB-ING Ontology 4 GitHub: GitHub - AnneGoebels/ASB-ING_Ontology 5 Ontology Specification Draft: Bridge Maintenance Ontology (BMO) https://alhakam.github.io/brot/ https://github.com/Alhakam/brot https://annegoebels.github.io/asb/core/ https://github.com/AnneGoebels/ASB-ING_Ontology https://jyl61.github.io/BMO/ Masterthesis | MSc FHNW VDC | 2025 Matteo Depoli Digitaler Zwilling zur Erhaltung einer Autobahnbrücke 25 Ein Proof of Concept basierend auf Linked Data 2.3.4 Konzeptuelle Auswahl Die in diesem Kapitel präsentierte Modellierung stellt eine konzeptionelle Auswahlentscheidung dar und bildet die Grundlage für die spätere PoC-Umsetzung. In diesem Abschnitt wurde eine vollständige Im- plementierung nicht realisiert. Stattdessen erfolgt die Dokumentation und Validierung in Kapitel 5 (Re- sultaten) anhand des konkreten Anwendungsfalls (Fallstudie Schwarzwaldbrücke). Auf Basis der Analyse bestehender Ontologien (Anhang. X.9) wurde ein modulares Konzept für den digitalen Zwilling entwickelt. Die vorliegende Konstruktion vereint spezifisches Wissen bezüglich Brü- ckenbauwerken mit semantisch beschriebenen Sensordaten und ermöglicht zudem die Anbindung an den IFC-Standard. Abb. 11 : Konzeptionelle Ebene des Digital Twin Die Bausteine der für PoC vorgeschlagenen Architektur basieren auf dem BROT-Framework (Hamdan & Scherer, 2020), das eine klare und erweiterbare Taxonomie der Brückenkomponenten beschreibt. In der vorliegenden Untersuchung wird die Ontologie dahingehend definiert, dass brot:Bridge als Basis dient und Beziehungen über brot:hasComponent strukturiert werden (brot:Joint). Die vorliegende Struk- tur erweist sich als besonders geeignet für die Modellierung realer Brücken, da sie eine semantisch klare Abbildung der funktionalen und topologischen Integration einzelner Elemente ermöglicht. Im Hinblick auf die semantische Repräsentation von Sensordaten, wie etwa Temperatur-, Dehnungs- oder Verkehrslastmessungen, findet die Ontologie SOSA/SSN (OGC & W3C, 2017) Anwendung. Die vorliegende Ontologie ermöglicht die Verwendung von Sensoren (sosa:Sensor). Die Kombination von BROT und SOSA ermöglicht somit eine präzise Kopplung zwischen physischer Struktur und Zustand, ohne die strukturelle Integrität des Modells zu beeinträchtigen. Die Integration dieser beiden Ontologien erfolgt über eine Brückenontologie namens IfcBridgeOWL. Die Funktion dieser kleinen Ontologie besteht in der gezielten Verknüpfung von Konzepten aus IFC 4.3 mit Entitäten aus BROT und SOSA. Die zentrale Klasse IfcBridge wird beispielsweise durch rdfs:sub- ClassOf mit brot:Bridge verbunden, wodurch die geometrisch-funktionale Struktur des IFC-Modells in ein semantisch angereichertes Brückenverständnis überführt wird. Masterthesis | MSc FHNW VDC | 2025 Matteo Depoli Digitaler Zwilling zur Erhaltung einer Autobahnbrücke 26 Ein Proof of Concept basierend auf Linked Data Die Verwendung von rdfs:subClassOf anstelle von owl:equivalentClass wurde bewusst gewählt. Wäh- rend owl:equivalentClass eine vollständige semantische Gleichheit zwischen zwei Klassen postuliert (inklusive aller Eigenschaften und Einschränkungen), erlaubt rdfs:subClassOf eine flexiblere Modellie- rung. Diese Wahl ermöglicht eine kontrollierte Spezialisierung: IFC-Elemente bewahren ihre charakte- ristischen Eigenschaften bei gleichzeitiger Einbindung in das semantische System. In dem vorliegenden Konzept wurde bewusst auf die Nutzung der Ontologie ifcOWL (Pauwels & Terkaj, 2016) verzichtet. Obwohl eine direkte Übersetzung des EXPRESS6-Schemas in OWL vorliegt, ist eine gezielte domänenspezifische Anwendung aufgrund der Grösse, Komplexität und semantischen Redun- danzen (vgl. Pauwels et al., 2017) des Modells ifcOWL weniger geeignet. Stattdessen erlaubt das hier entwickelte Mapping über ifcBridgeOWL eine leichtere, strukturierte Verknüpfung relevanter Konzepte, wobei insbesondere auch zusätzliche Informationsquellen wie das buildingSMART Data Dictionary (bSDD) berücksichtigt werden. Abb. 12 : Visuelle (in WebVOWL) und konzeptionelle Darstellung des Digital Twin Die Sensoren in IfcSensor werden als Unterklasse (rdfs:subClassOf) von sosa:Sensor typisiert und über die Eigenschaft hasSensor mit der Bridge verknüpft, während die Dehnfugen als IfcDiscreteAccessory im IFC-Modell abgebildet und mit brot:Joint verknüpft werden. Auch in diesem Fall wird eine Verknüpfung von rdfs:subClassOf zwischen IfcDiscreteAccessory und brot:Joint vorgenommen, da IfcDiscreteAccessory verschiedene Typen von Bauzubehör (nicht aus- schliesslich Dehnungsfugen) umfassen kann, während brot:Joint eine klare semantische Bedeutung aufweist. Wie in Abb. 12 dargestellt, zeigt die Visualisierung die resultierende Ontologiestruktur inklusive Verer- bungshierarchien und semantischen Objektbeziehungen. Diese visuelle und konzeptionelle Modellierung (aber auch in Turtle-File) bildet die Grundlage für einen LD-basierten digitalen Zwilling, der Informationen über die Struktur und die Sensoren einer Brücke in einem einheitlichen semantischen Modell verknüpft. 6 EXPRESS: Datendefinitionssprache (Data Definition Language) für den IFC-Standard Masterthesis | MSc FHNW VDC | 2025 Matteo Depoli Digitaler Zwilling zur Erhaltung einer Autobahnbrücke 27 Ein Proof of Concept basierend auf Linked Data 2.4 Werkzeuge Die Realisierung eines digitalen Zwillings bedingt die Bewältigung einer Vielzahl technischer Aufgaben, um die Erfüllung des gesamten semantischen Informationsmodells zu gewährleisten. Dieser Prozess beinhaltet die Modellierung, Abfrage und Visualisierung von Informationen. Wie bereits im Kapitel 2.1.3 dargelegt, konstituiert sich der digitale Zwilling nicht lediglich aus einem geometrischen 3D-Modell, sondern integriert zudem semantische Sensordaten. Um diesen digitalen Schatten strukturiert aufzubauen, werden verschiedene Werkzeuge benötigt, die jeweils eine Kernaufgabe innerhalb des Datenworkflows übernehmen. Dazu gehören Werkzeuge zur Modellierung und Validierung von Ontologien, zur Integration und Speicherung von Daten im RDF-For- mat, zur Abfrage über SPARQL sowie zur Visualisierung von Geometrie und semantischen Beziehun- gen. Tab. 4 : Zentrale Aufgaben und deren Funktion Aufgabe Funktion 1 Modellierung und Validierung der Ontologie Erstellung und Test der OWL-konformen Ontologie inkl. Strukturprüfung 2 Datenintegration (RDF) und -speicherung Ablage, Verknüpfung und semantische Speicherung von Linked Data / RDF 3 SPARQL-Abfragen und Datenanalyse Formulierung und Ausführung von SPARQL-Abfragen auf der RDF-Datenbank 4 Visualisierung (Ontologie) Graphische Darstellung semantischer Strukturen (TBox & ABox) 5 Visualisierung (IFC-Modell) Darstellung von IFC-basierten Brückenmodellen mit semanti- scher Anreicherung Die in der Tab. 4 dargestellten Aufgaben konstituieren in ihrer Gesamtheit die Grundlage für die in Ka- pitel 2.1.3 präsentierte technische Realisierung des digitalen Schattens. Im weiteren Verlauf dieses Ka- pitels werden die jeweils verwendeten Werkzeuge für die einzelnen Aufgaben beschrieben und in den Kontext des PoCs eingeordnet. Abb. 13 : Visualisierungsprozess der Aufgaben Eine Ausnahme bildet die Aufgabe der Ontologiemodellierung, bei der das Werkzeug Protégé (Stanford University, 2020) direkt eingesetzt wurde, da das verwendete Werkzeug in der Literaturrecherche der Ontologie (Kap.2.3.3) zu finden ist. Dieses wurde insbesondere für die strukturelle Validierung eingesetzt und ermöglichte eine regelba- sierte Prüfung der Ontologie. Aufgrund seiner limitierten Visualisierungsfunktionen wurde es für andere Aufgaben nicht weiterverwendet. Masterthesis | MSc FHNW VDC | 2025 Matteo Depoli Digitaler Zwilling zur Erhaltung einer Autobahnbrücke 28 Ein Proof of Concept basierend auf Linked Data 2.4.1 Graphdatenbanken Die Verwaltung semantischer Daten erfordert spezialisierte Datenbanksysteme, die komplexe Bezie- hungen zwischen Informationen effizient abbilden können (Borrmann et al., 2021). Eine Graphdaten- bank (Graph Database) erweist sich in diesem Zusammenhang als besonders geeignet, da sie Infor- mationen nicht in Tabellenform, sondern als Netzwerk (Graph) von Knoten und Kanten modelliert. Die vorliegende Struktur gestattet die Administration dynamischer, vernetzter Datenmodelle, wie sie im Kontext von Bauwerksinformationsmodellen, Zustandsdaten und semantisch angereicherten Objektin- formationen evident werden (Bonduel et al., 2020b). Ein spezieller Typ dieser Systeme ist der Triplestore, der auf dem RDF basiert (Borrmann et al., 2021). Dabei werden Daten als Triple gespeichert, das heisst, sie werden als Subjekt, Prädikat und Objekt gespeichert. Diese Form eignet sich insbesondere für die Verwaltung von Ontologien (COGITO Project, 2022) und die Verknüpfung unterschiedlicher Informationsquellen über standardisierte Schnittstellen. Mittels der Abfragesprache SPARQL besteht die Möglichkeit, gezielte Anfragen an die Datenstruktur zu stellen. In der Schweiz nutzen öffentliche Institutionen wie Swisstopo, die Bundeskanzlei oder das LINDAS- Projekt (Interview X.10) bereits dedizierte Triplestore-Infrastrukturen, um Verwaltungsdaten im RDF- Format bereitzustellen. Gemäss (BAR, 2025a) konstituiert ein Triplestore ein zentrales Element für die Arbeit mit Linked Data, da er dazu dient, strukturierte Daten zu speichern und mittels SPARQL-Queries zur weiteren Nutzung zu machen. Innerhalb der Bundesverwaltung finden derzeit drei verschiedene Tools Anwendung: Stardog, Fuseki und Virtuoso (BAR, 2025a). Abb. 14 : Linked Data Tripestores der Bundesverwaltung, in Anlehnung an (BAR, 2025a) Auch gemäss den Ergebnissen der Literaturrecherche zu Ontologien (Kap. 2.3) lassen sich einige po- tenzielle Anwendungen für Graphdatenbanken ableiten. Im Rahmen des Projekts COGITO wird der Einsatz von GraphDB als zentrales Werkzeug für die Ver- waltung des semantischen digitalen Zwillings hervorgehoben (COGITO Project, 2022). Im Rahmen des TwinGen-Projekts (Borrmann et al., 2022) findet GraphDB Anwendung bei der Kombination geometri- scher und semantischer Daten. In den Artikeln von (Bonduel et al., 2020b) wird zudem der generische Einsatz von Triplestores wie Blazegraph untersucht, insbesondere hinsichtlich der Integration geometrischer Datenmodelle. Darüber hinaus wurde im Kontext der Ontologie SODIA (Jäkel et al., 2025) der Triplestore Stardog präzise erwähnt und eingesetzt. Demgegenüber wird von (Borrmann et al., 2021) Apache Jena aus- drücklich für SPARQL-Abfragen empfohlen. Die aufgeführten Beispiele demonstrieren, dass neben den Triplestores der öffentlichen Verwaltung auch spezialisierte Systeme wie GraphDB, Stardog und Apache Jena in Anwendungen in der Baubran- che zum Einsatz kommen. Masterthesis | MSc FHNW VDC | 2025 Matteo Depoli Digitaler Zwilling zur Erhaltung einer Autobahnbrücke 29 Ein Proof of Concept basierend auf Linked Data Die nachfolgende Tabelle präsentiert eine Übersicht über die gefundene und ausgewählte Triplestore, deren Lizenzmodelle, SPARQL-Unterstützung sowie dokumentierte Einsatzbereiche: Tab. 5 : Ausgewählte Triplestores im Vergleich Triplestore Lizenz SPARQL Verbreitung Quelle 1 Apache Jena Fuseki Open Source ✔+ Verwaltung + Baubranche swisstopo (BAR, 2025a) 2 Blazegraph Open Source ✔-- geringe Verbrei- tung (Bonduel et al., 2020b) 3 GraphDB Frei (für Forschung) / proprietär ✔+ Baubranche (COGITO Project, 2022) (Borrmann et al., 2022) 4 Stardog Proprietär ✔++ generell (auch Baubranche) LINDAS (BAR, 2025a) 5 Virtuoso kommerziell ✔ Verwaltung Bundeskanzlei (BAR, 2025a) Nach dem Vergleich der in Tab. 5 dargestellten Triplestores wurde, GraphDB (Ontotext, 2025) als Lö- sung für den in dieser MTH entwickelte PoC ausgewählt. Die Entscheidung basiert auf einer Kombina- tion aus praktischer Einsetzbarkeit, funktionalem Umfang und bereits vorhandener Anwendungserfah- rung (mit GraphDB). Apache Jena Fuseki (Apache Software, 2025) überzeugt als quelloffene Lösung mit solider SPARQL- Unterstützung, wobei die Bedienung primär über eine einfache Oberfläche erfolgt. Dieser Aspekt erweist sich als vorteilhaft bei der Administration von Ontologiemodellen. Für forschungsnahe Anwendungen stellt Fuseki eine valide Grundlage dar, hinsichtlich der Benutzerfreundlichkeit und Integrationsfähigkeit jedoch nicht das Niveau professioneller Plattformen erreichend. Gemäss der in der Literaturrecherche wird Blazegraph als leichtgewichtiger RDF-Store beschrieben, der sich für einfache Abfragen eignet. Zum gegenwärtigen Zeitpunkt befindet sich das Projekt nicht mehr in der aktiven Entwicklungsphase (GitHub, 2020). Darüber hinaus sind moderne Instrumentarien für Administration und Visualisierung nicht vorhanden, was den langfristigen Einsatz des Projekts ein- schränkt. Stardog (Stardog Union, 2025) findet in aktuellen Ontologieprojekten wie LINDAS (BAR, 2025a) An- wendung und zeichnet sich durch ein breites Spektrum an semantischen Funktionen aus. Hinsichtlich der Anwendung im akademischen Umfeld ist festzustellen, dass das Produkt mit einer Lizenz verbunden ist. Virtuoso (OpenLink Software, 2024) wurde für die Verwendung in grossen LD-Umgebungen sowie für die Bereitstellung offener Verwaltungsdaten konzipiert (BAR, 2025a). Im öffentlichen Sektor findet es Anwendung, jedoch ist es aufgrund der komplexen technischen Anforderungen an Einrichtung und War- tung, insbesondere in Verbindung mit domänenspezifischen 3D-Modellen, als weniger geeignet zu be- trachten (sieh auch Interview X.10). Zusammenfassend lässt sich argumentieren, dass GraphDB (Ontotext, 2025) aus den folgenden Grün- den gewählt wurde: Es vereint die Vorzüge einer robusten semantischen Datenbank mit einer intuitiven Web-Benutzeroberfläche und einer klaren Struktur. In Projekten wie TwinGen (Borrmann et al., 2022) und (COGITO Project, 2022) wurde GraphDB erfolgreich eingesetzt, um Ontologien mit geometrischen und infrastrukturellen Informationen zu verknüpfen. Darüber hinaus ermöglicht die kostenlose Suchver- sion eine einfache Nutzung im akademischen Kontext. Masterthesis | MSc FHNW VDC | 2025 Matteo Depoli Digitaler Zwilling zur Erhaltung einer Autobahnbrücke 30 Ein Proof of Concept basierend auf Linked Data 2.4.2 Tools zur SPARQL Ein zentrales Element dieser Masterthesis, die Ontologien und semantische Modelle zum Gegenstand hat, ist die Abfrage von Informationen über SPARQL. Gemäss der Empfehlung von (Borrmann et al., 2021) wird für die Abfrage von LD in der Baubranche speziell Apache Jena (Apache Software, 2025) empfohlen. Jena umfasst Komponenten zur SPARQL- Abfrage von RDF-Daten. Für die vorliegende Masterarbeit wurde jedoch GraphDB (Ontotext, 2025) als zentrales Tool ausgewählt (Kap. 2.4.1). GraphDB stellt standardkonforme SPARQL-Endpunkte bereit und ermöglicht sowohl einfache SELECT- als auch komplexe CONSTRUCT-Abfragen über eine Web- Oberfläche durchzuführen und zu visualisieren. In Protégé (Stanford University, 2020) besteht ebenfalls die Option, SPARQL-Abfragen lokal auszufüh- ren. Die vorliegende Funktionalität wird mittels eines Plugins aktiviert und dient in dieser MTH insbe- sondere der Validierung von Ontologien sowie der Überprüfung aufgrund begrenzter Visualisierungs- funktionen und Performance. Darüber hinaus wurden im Rahmen der Literaturrecherche weitere visuell unterstützende SPARQL- Tools identifiziert. Hier ist insbesondere der SPARQL-Visualizer in (Bonduel et al., 2020b) zu nennen. Dieses Open-Source-Tool von (Rasmussen, 2022) bietet eine anschauliche Darstellung von SPARQL- Tripeln und eignet sich insbesondere zur interaktiven Analyse von 3D-räumlichen und semantischen Beziehungen. Ein besonders praxisrelevantes Beispiel für den Einsatz von SPARQL in der öffentlichen Verwaltung ist LINDAS (BAR, 2025b). LINDAS stellt Verwaltungsdaten im RDF-Format über standardisierte SPARQL- Endpunkte zur Verfügung. Im Rahmen der Linked Data Meetups (Nov 2025 und Feb. 2025) wurde LINDAS mehrfach als Best-Practice-Plattform vorgestellt und es verwendet das browserbasierte Tool YASGUI (Yet Another SPARQL GUI), das eine intuitive Oberfläche für SPARQL-Abfragen bietet (Zazuko GmbH, 2025a). Es ermöglicht die Eingabe und Ausführung von Abfragen direkt im Browser mit Syntaxhervorhebung, Autovervollständigung und verschiedenen Optionen zur Anzeige der Ergebnisse (Interview X.10). Es wird zudem darauf verwiesen, dass YASQUI auch in lod.opentransportdata.swiss zum Einsatz kommt (siehe dazu Anhang X.6) Abb. 15 : Ergebnisse einer SPARQL-Abfrage opentransportdata Masterthesis | MSc FHNW VDC | 2025 Matteo Depoli Digitaler Zwilling zur Erhaltung einer Autobahnbrücke 31 Ein Proof of Concept basierend auf Linked Data 2.4.3 Visualisierung und Viewer Ein zentraler Aspekt des MTH-Proposals besteht in der Entwicklung eines PoC, der sowohl die 3D- Visualisierung der zu Bauobjekte als auch die Darstellung der Ontologien in einem einzigen gemein- samen System integriert. Das Ziel dieses kombinierten Visualisierungskonzepts besteht darin, eine verbesserte Interaktion mit dem digitalen Schatten zu ermöglichen und somit ein initial benutzerfreundliches Tool zur Verfügung zu stellen. Für die Visualisierung von semantischen Modellen stehen online verschiedene Werkzeuge zur Verfü- gung, die sich in ihrer Funktionalität unterscheiden. In der vorliegenden Masterarbeit werden je nach Zielsetzung, die in der Regel die Darstellung der ontologischen Struktur (TBox) oder konkreter Instan- zen (ABox) ist, verschiedene Tools verwendet, die sich hauptsächlich aus der vorangegangenen Lite- raturrecherche zur Ontologie ergeben haben. Im Rahmen der Literaturrecherche zur Ontologie wurde wiederholt konstatiert, dass WebVOWL (MIT License, 2019) häufig als Instrument zur Visualisierung der TBox genutzt wird. Die Webanwendung präsentiert Ontologieklassen, Hierarchien und Eigenschaften in Form eines interaktiven Graphen. Auch in dieser MTH findet sie Anwendung, insbesondere zur strukturellen Überprüfung von Ontolo- gien (vgl. Abb. 10). Zur Visualisierung spezifischer ABox-Daten können GraphDB Desktop (Ontotext, 2025) oder Web- Protégé (Stanford University, 2020) herangezogen werden. Es konnte festgestellt werden, dass beide über eine integrierte Visualisierungsfunktion verfügen. Mittels dieser Funktion ist es möglich, die Resul- tate von SPARQL-Abfragen in Form eines Graphen oder einer Tabelle darzustellen. Es konnte jedoch auch festgestellt werden, dass die Funktionalitäten der beiden Tools lediglich für einfachere ABox ge- eignet sind. Für die Kombination von Geometrie- und Ontologiedaten wurden im Wesentlichen zwei Werkzeuge identifiziert (in der bestehenden Literaturrecherche). Von besonderem Interesse ist der TwinGenViewer, der im Rahmen des TwinGen-Projekts entwickelt wurde (Borrmann et al., 2022) und der andere Viewer mit Fokus auf ABox ist der Linked Data Viewer (Göbels, 2023). Beide bieten eine visuelle Navigation und die Interaktion erfolgt über eine grafische Benutzeroberfläche, die strukturierte RDF-Daten mit Kon- textinformationen darstellt. Die nachfolgende Tabelle präsentiert eine kompakte Übersicht über die Funktionalitäten der fünf Vie- wer-Tools: Tab. 6 : Funktionsvergleich der fünf Viewer-Tools Tool TBox ABox 3D-Geometrie 3D-Semantik 1 WebVOWL 1.1.7 ✔ X X ✔ (Ontologie) 2 GrapDB Desktop 11.0.0 ✔ (teilweise) X ✔ 3 WebProtégé 4.0.2 ✔ ✔ (mit Plugin) X ✔ 4 TwinGenViewer X ✔ ✔ X 5 Linked Data Viewer X ✔ (teilweise) X Die Analyse der Funktionalitäten zeigt, dass keines der Werkzeuge alle Anforderungen gleichzeitig er- füllt. Je nach Visualisierungsziel wurden daher gezielt kombinierte Werkzeuge eingesetzt. Im folgenden Kapitel wird diese konkrete kombinierte Werkzeugauswahl für das PoC ausgewählt. Masterthesis | MSc FHNW VDC | 2025 Matteo Depoli Digitaler Zwilling zur Erhaltung einer Autobahnbrücke 32 Ein Proof of Concept basierend auf Linked Data 2.4.4 Werkzeugauswahl Das ultimative Ziel bei der Auswahl der Tools war die Entwicklung einer integrierten PoC-Lösung, die verschiedene Datenebenen des digitalen Zwillings sowohl visuell als auch funktional zusammenführt. Dieser Ansatz gründet auf dem in Abb. 16 dargestellten Konzept und fokussiert sich auf drei vertikal angeordnete Ebenen. Abb. 16 : Skizze des Proof of Concept mit Beschreibung Die vorliegende Kombination aus Visualisierung, semantischer Struktur und Abfragemöglichkeiten zielt darauf ab, eine interaktive und intuitive Navigation durch die digitalen Brückendaten zu ermöglichen. Für die Implementierung des vorliegenden Konzepts wurden drei primäre Werkzeugkomponenten se- lektiert, die sich in ihrer Funktionalität ergänzen. Für die Umsetzung wurde der TwinGenViewer (Göbels, 2022) ausgewählt, da er eine webbasierte Dar- stellung von 3D-Modellen auf IFC-Basis ermöglicht und bereits im TwinGen-Projekt (Borrmann et al., 2022) speziell für Brückenkonstruktionen eingesetzt wurde. Für die semantische Struktur wird WebVOWL (MIT License, 2019) verwendet, das OWL-Ontologien interaktiv darstellt und sich daher besonders für die Analyse und Kommunikation ontologischer Inhalte eignet. Für die Ausführung der SPARQL-Abfragen wurde YASGUI (Zazuko GmbH, 2025a) gewählt. YASGUI wird direkt mit dem SPARQL-Endpunkt von GraphDB (Ontotext, 2025) verbunden, der in diesem Fall ausschliesslich als Triplestore fungiert. Die Wahl der Werkzeuge erfolgte auch unter anderem aufgrund der Tatsache, dass es sich bei Twin- GenViewer, WebVOWL und YASGUI um Open-Source-Projekte handelt, die der Öffentlichkeit zur Ver- fügung stehen und eine aktive Kontrolle über GitHub erfahren. Masterthesis | MSc FHNW VDC | 2025 Matteo Depoli Digitaler Zwilling zur Erhaltung einer Autobahnbrücke 33 Ein Proof of Concept basierend auf Linked Data 3 Methodik Die vorliegende MTH verfolgt einen iterativen und forschungsbasierten Ansatz zur Entwicklung und Va- lidierung eines semantischen digitalen Schattens einer Autobahnbrücke und es folgt einer zweistufigen Methodik. Zunächst wurde eine Literaturrecherche durchgeführt, um bestehende Ontologien und LD-Werkzeugen zu identifizieren und zu evaluieren. Auf dieser Grundlage wurde ein Proof of Concept konzipiert, reali- siert und validiert. Die Forschungsfragen und der thematische Ansatz wurden anhand einer Pyramidenstruktur entwickelt, die in Anhang X.7 dargestellt ist und die Beziehung zwischen Zielen, Anwendung und Nutzung der Ontologie veranschaulicht. 3.1 Literaturrecherche Die Literaturrecherche fungierte als methodische Grundlage für die Beantwortung der initialen Frage- stellungen (Kap. 1). Das Ziel des MTHs bestand darin, den Stand der Technik (STAR) der Ontologien (siehe Kap. 2.3) und der derzeit verfügbaren semantischen Technologien systematisch zu erfassen (siehe Kap. 2.4). Zu diesem Zweck wurde ein zweistufiger Ansatz verwendet, der aus einer strukturierten ontologischen Recherche (Systematic Literature Review) und einer ergänzenden Recherche zu Technologien und Knowledge-Graph-Tools (semi-qualitative Recherche) bestand. Zunächst wurde Google Scholar (Google, 2024) genutzt. Die vorliegende Suchmaschine fungierte nicht nur als Instrument zur Identifizierung relevanter Suchbegriffe, sondern wurde zudem zur Umsetzung der drei Suchstrategien A, B und C (siehe Anhang X.8) genutzt. Im Anschluss wurde die identische Suchstrategie (A, B und C) auf die wissenschaftlichen Datenbanken ScienceDirect (Elsevier B.V., 2025) und Web of Science (Clarivate, 2025) angewendet. Die verwendeten Stichwortkombinationen sowie die Anzahl der gefilterten Ergebnisse sind in Anhang X.7 dokumentiert. Abb. 17 : Methodisches Vorgehen bei der Literaturrecherche zur Ontologie Masterthesis | MSc FHNW VDC | 2025 Matteo Depoli Digitaler Zwilling zur Erhaltung einer Autobahnbrücke 34 Ein Proof of Concept basierend auf Linked Data Die Abbildung veranschaulicht das dreistufige Vorgehen: Zunächst wurde eine umfassende Literatur- recherche durchgeführt, gefolgt von einer strukturierten Filterung der Ergebnisse und einer Inhaltsana- lyse. Im ersten Schritt wurden die relevanten Datenbanken / Suchmaschine ausgewählt (Google Scholar, ScienceDirect und Web of Science), ein Referenzzeitraum festgelegt (2014/2019–2024) und die zuvor entwickelten Suchstrategien angewendet (Anhang X.7). Im Schritt 2 erfolgte eine Filterung der Ergebnisse anhand des Inhalts der Abstracts, der Relevanz des Volltexts und der Referenzen (snowballing). Im dritten Schritt erfolgte eine Evaluation der übrigen Literatur hinsichtlich der Struktur und Anwendung bestehender Ontologien. Die Analyse ergab insgesamt 13 Artikel, die für das Kapitel 2.3 von Relevanz sind und als Grundlage für die weitere Bearbeitung dienen. Im Anschluss daran wurde eine semi-qualitative Recherche nach den zu verwendenden Werkzeugen durchgeführt. Das Ziel bestand darin, Technologien für die PoC-Entwicklung zu identifizieren. Die in der Literatur angeführten Werkzeuge wurden in drei Gruppen unterteilt: Graphdatenbanken, SPARQL-Tools und Viewers. Im Rahmen einer Evaluation wurden diese anhand ihrer Lizenzbedingun- gen (Open Source/Studentenlizenz) und ihrer funktionalen Eignung für den konkreten Fall bewertet. Abb. 18 : Prozess zur Auswahl der Werkzeuge Der dreistufige Prozess ist in Abb. 18 dargestellt. Die finale Entscheidung für den PoC basierte auf der optimalen Kombination von Archivierungs-, Abfrage- und Visualisierungstools. 3.1.1 Snowballing Zur Ergänzung der systematischen Recherche wurde die snowballing-Methode verwendet. Es konnte festgestellt werden, dass ein signifikanter Anteil der evaluierten Ontologien nicht unmittelbar über Stichwortsuchen aufgefunden wurde, sondern erst durch Analyse von Verweisen in wissenschaftli- chen Artikeln oder GitHub-Repositorys identifiziert werden konnte. Die Analyse der Zitate in den Arbeiten von (Bartnitzek & Hamdan, 2024) ermöglichte die Identifizierung we- niger bekannter Ontologien. Ein unterstützendes Instrument war (Connected Pa- pers, 2025), das thematisch verwandte Texte und Au- toren visuell darstellte (Brückenontologie). Diese explorative Methodik ermöglichte es, zusätzli- che Arbeiten zu berücksichtigen, die mit klassischen Suchstrategien nur schwer zu finden gewesen wären. Abb. 19 : Screenshot of Connected Papers Masterthesis | MSc FHNW VDC | 2025 Matteo Depoli Digitaler Zwilling zur Erhaltung einer Autobahnbrücke 35 Ein Proof of Concept basierend auf Linked Data 3.2 Expertinterviews Um eine methodische Grundlage zu schaffen und die theoretischen und konzeptionellen Grundlagen des PoC zu validieren, wurden insgesamt vier Experteninterviews durchgeführt. Die Durchführung der Interviews erfolgte in Form von semi-strukturierten Interviews, auch bekannt als semi-qualitative For- schungsinterviews (Pfeiffer, 2019). Diese Methodik ermöglichte es, einer strukturierten Leitlinie (für die Interviews) zu folgen und gleichzei- tig flexibel auf neue Erkenntnisse zu reagieren. Zunächst wurden zwei Interviews mit Experten aus dem Bereich «Linked Data» durchgeführt. Im Rahmen des Interviews wurden die Grundlagen semantischer Technologien, RDF-Modelle und On- tologien vertieft sowie deren Einsatz in föderalen Datenarchitekturen (öffentliche Verwaltung) diskutiert. Es wurde betont, dass RDF eine hervorragende Grundlage für die Modellierung offener, interoperabler Wissensgraphen bildet, insbesondere bei der Verwendung offener Formate wie Turtle. Ein Expert*in (Interview X.9) betonte die Relevanz der Wiederverwendung bestehender Vokabulare und Ontologien in der Baupraxis, um Redundanzen und Komplexität zu minimieren. Darüber hinaus wurde auf die Relevanz der Datenharmonisierung (und auch Semantik), insbesondere im Kontext des Um- gangs mit Sensordaten (beispielsweise Verkehrsdaten) und Bauwerksinformationen, hingewiesen (siehe Anhang X.10). Abb. 20 : Iterativer Prozess des Verständnisses mittels Interviews der Linked Data Nach der Entwicklung des Konzepts wurden ein Interview (Anhang X.11) und eine Validierungsbespre- chung (PoC) mit David Bucher, dem Thesis-Experten dieser Arbeit, durchgeführt. Der Schwerpunkt der Untersuchung lag auf der Bewertung des methodischen Ansatzes (concept), der Auswahl geeigneter Ontologien sowie der praktischen Umsetzbarkeit eines digitalen Schattens unter Verwendung von RDF und SPARQL. Die Diskussion über die semantische Integration von Sensordaten, die ontologische Abbildung und on- tologische Light-Approaches (Wiederverwendung der Ontologien) im Vergleich zu komplexeren Sche- mata wie IfcOWL (Pauwels & Terkaj, 2016) erlangte eine besondere Bedeutung. Das Gespräch lieferte entscheidende Impulse für die ontologische Architektur und die Modellie- rungstiefe des PoC. In einer abschliessenden Validierungsbesprechung wurden schliesslich die entwickelten Konzepte va- lidiert und es erfolgte eine kurze Überprüfung der Konsistenz des ontologischen Modells sowie des Mapping zwischen IFC und bestehenden Ontologien. Masterthesis | MSc FHNW VDC | 2025 Matteo Depoli Digitaler Zwilling zur Erhaltung einer Autobahnbrücke 36 Ein Proof of Concept basierend auf Linked Data Abb. 21 : Double Diamond für die PoC-Validierung mit dem Thesis-Expert Des Weiteren wurde ein weiteres Interview mit einem Experten (Anhang X.12) auf dem Gebiet der Brü- ckenermüdung, (qualifiziert durch ASTRA) durchgeführt. Ziel war es, die Bautechnische Relevanz des ausgewählten Anwendungsfalls aus Sicht der aktuellen Praxis / Projektierung zu validieren. Es wurde insbesondere darauf hingewiesen, dass die Integration von realen Sensordaten (WIM-Daten, Dehnung, Verkehr) in ein digitales Modell (oder auch DT) künftig präzisere und weniger konservative Ermüdungsnachweisen ermöglichen könnte (siehe Kap. X.1). Abb. 22 : Interviews zur Verständigung über die Ermüdungsnachweise Die Erkenntnisse und Ergebnisse aus allen vier Interviews wurden kontinuierlich in die Entwicklung des Konzepts (und Varianten) sowie in die Priorisierung der Modellierungselemente der Brücke integriert. Die vollständigen Protokolle (Fragen und Antworten) der Interviews mit Einverständniserklärung und Unterschrift sind im Anhang dokumentiert. Masterthesis | MSc FHNW VDC | 2025 Matteo Depoli Digitaler Zwilling zur Erhaltung einer Autobahnbrücke 37 Ein Proof of Concept basierend auf Linked Data 3.3 Fallstudie Für die vorliegende Masterthesis wurde die Schwarzwaldbrücke (A2) in Basel als konkrete Fallstudie ausgewählt. Ziel war die Entwicklung und Validierung eines semantisch angereicherten digitalen Schattens einer Brücke (Proof of Concept). Die Wahl einer realen Brücke erfolgt auf Basis diverser Überlegungen, so- wohl aus technischer als auch aus methodischer Sicht. Die Schwarzwaldbrücke (Abb. 23) ist eine klassische Balkenbrücke, deren Errichtung zwischen 1971 und 1973 erfolgte (ASTRA, 2020). Zum Zeitpunkt der Arbeiten betrug ihr Alter somit über 50 Jahre. Der hier beschriebene Brückentyp stellt den mit Abstand am häufigsten im nationalen Strassennetz der Schweiz anzutreffenden Brückentyp dar (siehe auch Kap. 5.2.2). Aufgrund der klar und übersichtlichen Struktur, die sich aus dem statischen System ergibt, lässt sich dieser Brückentyp besonders einfach in 3D-Darstellungen modellieren, wobei die Vorgaben des IFC- Schemas (IFC 4X3_ADD2, 2025a) zu befolgen sind. Dabei ist zu berücksichtigen, dass der Fokus dieser Masterthesis nicht ausschliesslich auf der 3D-Mo- dellierung liegt, sondern insbesondere auf ihrer Semantik. Abb. 23 : Foto der Schwarzwaldbrücke Aus bautechnischer Sicht ist die Schwarzwaldbrücke von signifikanter Relevanz, da sie im Rahmen des ASTRA-Erhaltungsprojekts Osttangente Basel (ASTRA, 2020) bereits konkrete Probleme bei den Dehn- fugen aufwies. Im Jahr 2020 wurden die Fahrbahnübergänge auf der Seite Grossbasel saniert. Eine Analyse der Dichtungsprofile ergab, dass diese Verschleisserscheinungen aufwiesen. Zudem wurde eine Korrosion der Stahlteile festgestellt (ASTRA, 2020). Schäden dieser Art sind ein charakte- ristisches Merkmal von älteren Brücken, die einer hohen Verkehrsbelastung ausgesetzt sind. Sie weisen auf eine fortschreitende Ermüdung hin, die in dieser MTH eine zentrale Rolle spielt. Aus methodischer Perspektive ist die gewählte Fallstudie von zentraler Relevanz. Die Gültigkeit eines PoC ist an seine praktische Anwendbarkeit geknüpft. Er muss in einem realistischen Kontext überprüft werden, um seine Relevanz zu gewährleisten (Köhler, 2020). Die Anwendung auf diese spezifische Brücke, die durch bekannte Eigenschaften, Alter, Struktur und dokumentierte Schäden charakterisiert ist, generiert präzise den erforderlichen Validierungsrahmen (siehe auch Kap. 5.6.1). Gemäss (Köhler, 2020) erlauben Fallstudien in frühen Entwicklungsphasen eine gezielte Überprüfung der Machbarkeit