Munich 26–27 Nov 2024

26. November 2024 15:00 - 15:30 Deutsch

AI und die Smart Construction Platform – Mittels AI die Nutzung der CDE verbessern

BIM World MUNICH 2024
Congress Stage 1

Presenters

Joachim Bause (speaker), Dr. Oliver Geibig (moderator)

Details

**Deutsch**

Bei steigenden Baukosten und hohen Zinsen steht die Bauindustrie vor großen Herausforderungen, die eine intelligente Nutzung von Ressourcen und Technologie erfordern, um die Effizienz zu steigern und Risiken zu minimieren. Die Zukunft des digitalen Bauens zeigt, wie künstliche Intelligenz (KI) und datenbasierte Plattformen das Bauwesen optimieren können. Integrierte Plattformen ermöglichen fundierte Entscheidungen, eine frühzeitige Risikovorsorge und einen effizienten Ressourceneinsatz, sodass Bauprojekte sicherer und produktiver werden. Die Oracle Smart Construction Platform schafft eine vernetzte Umgebung, in der digitale Zwillinge zur kontinuierlichen Verbesserung der Projektqualität beitragen. Zudem werden konkrete Einsatzbeispiele für KI und maschinelles Lernen vorgestellt, die Prozesse wie Projektplanung, Sicherheitsmanagement und Risikobewertung unterstützen und nachhaltig optimieren.

 

**English**

With rising construction costs and high interest rates, the construction industry faces significant challenges, making the intelligent use of resources and technology essential to increase efficiency and minimize risks. The future of digital construction shows how artificial intelligence (AI) and data-driven platforms can optimize the construction sector. Integrated platforms enable informed decision-making, early risk mitigation, and efficient resource allocation, making construction projects safer and more productive. Oracle’s Smart Construction Platform creates a connected ecosystem where digital twins contribute to the continuous improvement of project quality. Additionally, practical applications of AI and machine learning are presented, supporting and sustainably optimizing processes such as project planning, safety management, and risk assessment.