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Home » INTERGEO 2026 » ARC-GREENLAB – Reale Brücken digital verstehen

Home » INTERGEO 2026 » ARC-GREENLAB – Reale Brücken digital verstehen

ARC-GREENLAB – Reale Brücken digital verstehen

  • 03. Sep. 2026

Moderne Messmethoden und digitale Zwillinge unterstützen Erhalt und Erneuerung von Brücken. Für ARC-GREENLAB kommt es dabei entscheidend darauf an, den Nutzen der jeweiligen Projekte zu Beginn festzulegen.

Der Begriff digitaler Zwilling ist in Infrastrukturprojekten omnipräsent. Gleichzeitig sind die Möglichkeiten der Vermessung heutzutage sehr groß. Wie baut man also DZ auf und wie können sie den größten Nutzen stiften? Die Berliner Firma ARC-GREENLAB hat in den vergangenen Jahren viele Infrastrukturprojekte, gerade im Bereich Brücken, realisiert, bei denen ein DZ realisiert wurde. Aber kein Projekt glich dem anderen. „Wir können eine Definition erstellen: Ein digitaler Zwilling ist ein fortschreibbares digitales Abbild eines realen Bauwerks, das Geometrie, fachliche Eigenschaften, Dokumente, Zustandsinformationen und gegebenenfalls Messzeitreihen eindeutig miteinander verknüpft“, sagt Fabian Götzel, Teamleiter CAD & BIM bei ARC-GREENLAB. Ein 3D-Modell könne dabei ein wichtiger Bestandteil sein, ohne verlässliche Referenzierung, Aktualisierung und fachliche Nutzung bleibe er jedoch nur ein digitales Bestandsmodell.

Infrastruktur im Fokus: Brücken

Der Erneuerungs- und Instandhaltungsbedarf der Brückeninfrastruktur lässt sich nicht allein durch mehr Einzelprüfungen bewältigen. Erforderlich ist eine nachvollziehbare Informationskette vom Messwert über das Modell bis zur Maßnahme. Digitale Zwillinge können diese Kette unterstützen. „Ihr Wert liegt darin, Veränderungen früh zu erkennen, räumliche und zeitliche Zusammenhänge sichtbar zu machen, fundierte Entscheidungen zu ermöglichen und vorhandene Ressourcen gezielter einzusetzen“, sagt Götzel. Doch wie genau sieht ein DZ aus? Für ARC-GREENLAB ist die Beantwortung der Frage projektabhängig. „Die zentrale Frage lautet nicht, wie detailreich ein Modell aussieht. Entscheidend ist, welche Entscheidungen mit welchen Daten unterstützt werden sollen“, so Götzel. Je nach Aufgabe kann das Ergebnis ein hochdetailliertes BIM-Modell, eine georeferenzierte Punktwolke, ein Monitoring-Dashboard oder eine Kombination dieser Bausteine sein. Der benötigte Informationsumfang muss aus dem Anwendungsfall abgeleitet werden.

Vom Messwert zum digitalen Zwilling

Am Anfang eines DZ steht die Festlegung des Nutzens eines DZ. Für Planung und Ersatzneubau werden beispielsweise andere Informationen benötigt als für Bauüberwachung, Zustandsbewertung oder langfristiges Monitoring. Aus dem Ziel folgen Messverfahren, Genauigkeitsanforderungen, Detaillierungsgrad, Aktualisierungszyklus und Übergabeformate. „Eine pauschale Forderung nach maximaler Detailtiefe führt häufig zu großen Datenmengen, ohne den Informationswert im gleichen Maß zu erhöhen“, sagt Wieland Busse, Teamleiter GIS bei ARC-GREENLAB.

Die Qualität der späteren Auswertung wird bei der Erfassung festgelegt. Festpunktfelder, Passpunkte und ein einheitliches Koordinaten- und Höhensystem bilden das räumliche Rückgrat. Je nach Objekt und Zugänglichkeit kommen terrestrisches Laserscanning, Tachymetrie, GNSS, Nivellement, Mobile Mapping, bildbasierte Verfahren oder dauerhaft installierte Sensorik zum Einsatz. Für belastbare Vergleiche müssen Messzeitpunkt, Verfahren, Genauigkeit und Transformationsschritte dokumentiert sein.

Mobile Multisensorsysteme erlauben eine schnelle Erfassung linearer Infrastruktur und reduzieren Eingriffe in den Verkehr. Statische Verfahren bleiben dort erforderlich, wo hohe Genauigkeit, verdeckte Bauteile oder komplexe Geometrien im Vordergrund stehen. Beide Ansätze sind keine Gegensätze. Sie ergänzen sich, wenn die jeweiligen Stärken gezielt eingesetzt und über gemeinsame Referenzpunkte verbunden werden.

Modellierung, Semantik und GIS-Kontext

Aus Punktwolken und Messungen entsteht zunächst Geometrie. Erst die Zuordnung zu fachlich interpretierbaren Objekten macht daraus ein Informationsmodell. Bauteile wie Überbau, Lager, Widerlager, Stützen, Fugen oder Entwässerung erhalten eindeutige Kennungen und Eigenschaften. Der Detaillierungsgrad muss den Verwendungszweck abbilden. Für Objektplanungen von Brücken- und Ingenieurbauwerken kann ein LoD 200 (Level of Detail) ausreichen. „Für die Rekonstruktion und/oder Erhalt historischer Stahltragwerke können Profilgeometrien, Nieten, Lager und Fugen in LoD 400 erforderlich sein“, so Götzel.

BIM beschreibt das Bauwerk objektbezogen. GIS ordnet es in sein räumliches und funktionales Umfeld ein. Dazu gehören Verkehrswege, Leitungen, Baugrund, angrenzende Bebauung, Umleitungsbeziehungen, Schutzbereiche und weitere Bauwerke. Durch die Verknüpfung beider Sichtweisen wird aus dem isolierten Modell ein Bestandteil des Infrastrukturnetzes. Genau diese Verbindung ist für Priorisierung und Betriebsplanung wesentlich.

Datenarchitektur und Qualitätssicherung

In der Praxis liegen relevante Informationen in unterschiedlichen Systemen vor. „Ein tragfähiger digitaler Zwilling muss die Quellen nicht zwangsläufig in eine einzige Datei überführen“, so Busse. Er benötigt vielmehr stabile Identitäten, nachvollziehbare Verknüpfungen und geregelte Aktualisierungsprozesse.

Für jedes Datenobjekt sollten demnach mindestens Quelle, Erfassungszeitpunkt, Koordinatenbezug, Genauigkeit, Bearbeitungsstand, Verantwortlichkeit und zulässige Verwendung dokumentiert werden. Versionierung und Änderungsnachweise sind unverzichtbar. „Ohne diese Informationen kann eine anschauliche Visualisierung eine Genauigkeit suggerieren, die fachlich nicht abgesichert ist“, sagt der GIS-Experte.

Automatisierung ist insbesondere bei wiederkehrenden Verarbeitungsschritten sinnvoll: Registrierung und Klassifikation von Punktwolken, Übernahme von Sensordaten, Plausibilitätsprüfung, Berechnung abgeleiteter Größen, Kartendarstellung und Berichtserstellung. KI-Verfahren können Muster und Anomalien hervorheben. Sie ersetzen jedoch weder das Messkonzept noch die ingenieurfachliche Bewertung. Training, Validierung und dokumentierte Fehlergrenzen müssen zum jeweiligen Datenbestand passen.

Fünf Praxisregeln für DZ

1. Der Anwendungsfall bestimmt Messverfahren und Modellierungstiefe.
2. Ein konsistenter Raum- und Zeitbezug ist wichtiger als die maximale Datenmenge.
3. BIM und GIS erfüllen unterschiedliche, komplementäre Aufgaben.
4. Automatisierung benötigt transparente Qualitätskontrollen.
5. Ein digitaler Zwilling entfaltet seinen Nutzen erst durch geregelte Aktualisierung und Einbindung in reale Entscheidungsprozesse.

Fallbeispiel Siemensbahn:
Hochdetaillierte Geometrie meets Baugeschichte

Modellierung der historischen, teils noch genieteten Hochbahn in Berlin. Foto: ARC-GREENLAB

Die Siemensbahn im Nordwesten Berlins wurde von Siemens & Halske als S-Bahn-Strecke errichtet und ist seit 1980 außer Betrieb. Im Rahmen des Projekts i2030 soll die Verbindung reaktiviert werden. Rund um den Haltepunkt Wernerwerk wurden 48 Abschnitte der historischen Stahlviadukte präzise aufgenommen. „Die Aufgabe bestand nicht allein darin, die heutige Geometrie zu erfassen. Auch historische Pläne, technische Zeichnungen und archivierte Unterlagen mussten in die Rekonstruktion einbezogen werden“, sagt Fabian Götzel, Teamleiter CAD & BIM.

Entlang des Baufelds wurde ein Festpunkt- und Passpunktnetz eingerichtet. Auf und unter den Viadukten erfolgte ein systematisches terrestrisches Laserscanning. Auf dieser Grundlage wurden in Autodesk Revit hochdetaillierte Bauteilmodelle erstellt. Die Modellierung erreichte abhängig von der Aufgabenstellung LoD 400.

Der digitale Zwilling übernimmt hier die Funktion eines Bauwerksgedächtnisses. Er verbindet den vermessenen Zustand mit konstruktiver Logik und histo-rischen Informationen. Das ist bei fast hundert Jahre alten Stahlkonstruktionen relevant, weil Umbauten, Reparaturen und Abweichungen vom ursprünglichen Planungsstand häufig nur in verteilten Unterlagen dokumentiert sind.

Die Revit-Modelle und projektbezogenen Dokumente wurden über Autodesk Construction Cloud und ArcGIS GeoBIM mit dem räumlichen Umfeld verknüpft.

Der Digitale Zwilling ist eine Art Bauwerksgedächtnis. Foto: ARC-GREENLAB

 

Fallbeispiel Berlin-Lichtenberg:
Abstrahiertes BIM-Modell für die Planung im urbanen Kontext

Die Eisenbahnüberführungen Wartenbergstraße und Tasdorfer Straße haben eine Nutzungsdauer von etwa 100 Jahren erreicht und sollen ersetzt werden. Neben den eigentlichen Bauwerken sind Gleislage, Straßenraum, Leitungen, Gelände und angrenzende Bebauung zu berücksichtigen. Der räumliche Kontext ist Teil der Planungsaufgabe.

Im Auftrag der SSF Ingenieure AG wurden tachymetrische Aufnahmen und planungsbegleitende Vermessungen durchgeführt. Aus Punktwolkendaten entstanden BIM-Bestandsmodelle in LoD 200.

Das Beispiel zeigt, dass ein geringerer Detaillierungsgrad kein Qualitätsmangel ist. Für die frühe Planung sind Bauwerksvolumen, Achsen, Höhen, lichte Höhen und lichte Weiten, Gelände und Leitungsbeziehungen oft wichtiger als kleinste konstruktive Details. Modellierungstiefe und Messgenauigkeit müssen getrennt betrachtet werden: Die Genauigkeit der Vermessung ist nicht mit dem Detaillierungs- oder Informationsgrad des BIM-Modells gleichzusetzen. Ein räumlich präzises Modell kann bewusst vereinfacht modelliert und semantisch reduziert sein, sofern es die Anforderungen des jeweiligen Anwendungsfalls erfüllt.

Modellierung der Überführung Wartenbergstraße in LOD200. Foto: ARC-GREENLAB

Fallbeispiel Havelbrücke an der BAB A10:
Mobile Mapping ohne Verkehrsbeeinflussung

Die Havelbrücke wurde im Zuge der Instandsetzung per Mobile Mapping erfasst. Foto: ARC-GREENLAB

Die Havelbrücke an der BAB A10 wurde mit einem fahrzeugmontierten Multisensorsystem erfasst. Das System kombiniert Laserscanner, Kameras und Positionssensorik. Die Datenaufnahme konnte bei Geschwindigkeiten bis zu 80 km/h erfolgen.

Der wirtschaftliche Nutzen entsteht daher erst durch eine weitgehend standardisierte Verarbeitung: Trajektorien werden geprüft, Messfahrten registriert, Punktwolken klassifiziert und relevante Objekte extrahiert. Automatisierte und KI-gestützte Verfahren können bei Klassifikation, Objekterkennung und Vorauswahl auffälliger Bereiche unterstützen. Die fachliche Bewertung und die Qualitätssicherung bleiben jedoch erforderlich.

Das Verfahren eignet sich besonders für eine schnelle und flächenhafte Bestandsaufnahme sowie für wiederholte Befahrungen.

ARC-GREENLAB GMBH – HALLE B6 STAND D009

www.arc-greenlab.de

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