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6. Aug 2020

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Wirtschaft

Besser bauen mit dem digitalen Zwilling

Journalist: Katja Deutsch

Wer von seinem Bauvorhaben vorab einen digitalen Zwilling anfertigt, hat nicht nur jederzeit das virtuelle Abbild seines Bauwerkes vor Augen, sondern die Möglichkeit, dessen gesamten Lebenszyklus zu planen. Denn ein digitaler Zwilling umfasst sowohl Entwicklung als auch Fertigung und vor allem Betrieb des Bauwerkes, ganz gleich, ob es sich um ein Gebäude, eine Brücke oder ein Schienennetz handelt. 

Prof. Dr.-Ing. Joaquín Díaz , Technischen Hochschule Mittelhessen in Gießen und BIM-Experte, Foto: Presse

Hat man verschiedene Fachplaner, verwendet jeder Planer seine eigene digitale Abbildung“, sagt Prof. Dr.-Ing. Joaquín Díaz von der Technischen Hochschule Mittelhessen in Gießen. „Deshalb kommen hierbei verschiedene abgeleitete Modelle für jeden einzelnen Planer zum Einsatz.“

Der große Vorteil eines digitalen Zwillings liegt darin, dass man das, was entsteht, schon im Vorfeld simulieren kann – und somit mögliche Problemstellungen entdecken und sich darüber abstimmen kann. 
„Denn hier liegt das größte Problem der Baubranche: Dass Probleme immer erst auf der Baustelle erkannt werden und dann auf der Baustelle gelöst werden müssen, wo-durch sie Kosten verursachen. Die Nutzung eines digitalen Zwillings, bereits im Vorfeld, ermöglicht dagegen die Beseitigung des Problems.“ Den Stufenplan der Bundesregierung „Digital planen, real bauen“ möchte der BIM-Experte deshalb gerne ergänzen zu „Digital planen, dann digital optimieren und danach erst real bauen.“ 
Während man in Dänemark und Schweden immer öfter in interdisziplinären Arbeitsgruppen mögliche Bauprobleme anhand digitaler Abbildungen diskutiert, schätzt Prof. Díaz den Anteil der Planungsbüros in Deutschland, die derzeit unternehmensübergreifend mit digitalen Zwillingen arbeiten, auf weniger als zehn Prozent. „Umgesetzt wird das bisher kaum. Vorzeigeunternehmen ist hierbei die Deutsche Bahn, die erst nach ausgiebiger Prüfung anhand der digitalen Modelle baut. Auch Bundesautobahnen haben ihren digitalen Zwilling, besonders im Brückenbau.“ 

Wie wird der Nachwuchs auf das Arbeiten mit digitalen Abbildern vorbereitet? Professor Joaquín Díaz bestätigt den Universitäten und Hochschulen zwar ein allgemeines Bewusstsein für Digital Twins, doch praktisch werde das Thema vor allem in einzelnen Modulen gelehrt, denn dabei gehe es auch um eine Veränderung der Vermittlung der Inhalte. Auch im Bereich der Lehre lobt der Experte erneut das kleine Dänemark, in dem das so genannte „Problem Based Learning“ gleich über ein ganzes Semester gelehrt wird. Im Gegensatz zur herkömmlichen Ausbildung steht hier das „Problem“, das Bauwerk, im Mittelpunkt und wird von allen Planern gemeinsam betrachtet. Hierbei kommen viele Studierende erstmals auch mit Planungsänderungen und den dadurch verursachten Kosten in Berührung: „Wird ein Detail verändert, steigen oder sinken die Kosten – und vielleicht auch die Statik. Das kann zu Verzögerungen führen, die wiederum Kosten verursachen. Die beste Lösung muss von den Studierenden gemeinsam gefunden werden.“In den seltenen Genuss des durchgängigen Arbeitens mit einem digitalen Ebenbild kommt man derzeit in Deutschland im 5D-Masterstudiengang der Technischen Hochschule Mittelhessen in Gießen. 

2. Apr 2026

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Business

Kein Roboter zum Gelddrucken, aber ein starker Wächter: KI bei Banken

Künstliche Intelligenz kann im Bankwesen schon ziemlich viel – aber eigenständig Geld drucken oder wundersam vermehren, das kann sie (noch) nicht. Banken setzen KI heute flächendeckend in mehreren Bereichen ein, allen voran in der Betrugsprävention, wo Fraud Detection mittlerweile Branchenstandard ist. KI-gestützte Systeme analysieren Transaktionen von Kundinnen und Kunden in Echtzeit, erkennen und stoppen auffällige Transaktionen und Zahlungsanweisungen in der Regel sofort, und reagieren innerhalb von Sekunden auf neue Angriffsszenarien. Gerade, weil sich Betrugsmaschen ständig weiterentwickeln, ist die Adaptionsgeschwindigkeit in diesem Bereich besonders hoch. Solche Systeme werden in Zukunft weiter optimiert werden, wodurch Banken Routineaufgaben mehr und mehr automatisieren können. Das eröffnet neue Möglichkeiten für personalisierte Kundenberatung, schnellere Analysen – etwa bei Kreditentscheidungen – und insgesamt bessere Kundenerlebnisse. Banken nutzen KI auch immer öfter, um internes Wissen für ihre Mitarbeitenden zu strukturieren, aufzubereiten und schneller zugänglich zu machen. Ziel ist es, Informationen effizienter zu nutzen und Entscheidungsprozesse zu beschleunigen. Im Vergleich zur Betrugsprävention befindet sich dieser Bereich jedoch noch in einer stärkeren Wachstumsphase, auch wenn die Entwicklung hier aktuell sehr dynamisch verläuft. >Der Mensch muss weiterhin die Kontrolle über kritische Prozesse behalten und klare Grenzen setzen. Es gibt unzählige Anbieter von bankenspezifischer KI. Viele davon decken nur bestimmte Anwendungsfelder ab, weshalb Banken häufig mehrere KI-Systeme parallel einsetzen. Auch, wenn Banken langjährige Erfahrung im Umgang mit sensiblen Daten haben, kann die Auswahl passender KI-Tools herausfordernd sein, denn die Lösungen müssen regelkonform sein, Change Compliance- und Datenschutzrichtlinien beachten, außerdem sollten die Daten innerhalb Europas bleiben und nicht unkontrolliert in andere Rechtsräume fließen. Erhöht KI im Bankwesen nun die Sicherheit – oder eher das Risiko für Betrug und Verlust? Grundsätzlich beides. Denn einerseits verbessert KI die Fähigkeit, Betrug frühzeitig zu erkennen und zu verhindern, andererseits entstehen neue Gefahren, insbesondere durch autonome KI-Agenten. Je mehr Entscheidungsfreiheit diese Systeme erhalten, desto größer ist das Risiko, dass sie Sicherheitsvorgaben umgehen oder manipuliert werden. Deshalb gewinnt das Prinzip „Human in the Loop“ beziehungsweise „Human in the Lead“ an Bedeutung: Der Mensch muss weiterhin die Kontrolle über kritische Prozesse behalten und klare Grenzen setzen. Auch im Finanzmarkt insgesamt sind automatisierte Prozesse kein neues Phänomen. Mechanismen wie algorithmischer Handel oder Stop-Loss-Orders können bereits heute Kettenreaktionen auslösen. KI könnte solche Effekte künftig verstärken, stellt aber nicht die ursprüngliche Ursache dar. Wohin wird sich KI im Bankwesen entwickeln? Eigenständig Geld drucken wird sie hoffentlich niemals – doch sie wird als umfassendes System im Hintergrund immer besser in den Bankenalltag integriert werden. Der Mensch wird im Bankwesen jedoch in zentralen Bereichen immer die Oberhand behalten, besonders bei der letzten Kontrolle und beim direkten Kundenkontakt – denn hier können aufmerksame Bankangestellte besser als jede KI als Sicherheitsschranke wirken, die ihre betagten Kundinnen davor schützen, auffällige Transaktionen hoher Summen vorzunehmen. >Banken nutzen KI auch immer öfter, um internes Wissen für ihre Mitarbeitenden zu strukturieren, aufzubereiten und schneller zugänglich zu machen.