Bauwerke wie Industrieanlagen und Brücken sind teils enormen Belastungen und Abnutzungen ausgesetzt. In der Konsequenz können aus zunächst eher unscheinbaren oder für das menschliche Auge sogar unsichtbaren kleineren Mängeln langfristig fatale Folgen entstehen. Diese Folgen stellen weltweit die Wirtschaft und Regierungen vor große finanzielle und sicherheits-technische Herausforderungen:

Nämlich Schäden zu erkennen und präventiv durch regelmäßige Kontrollen das Schlimmste zu verhindern. Drohnen revolutionieren die Inspektion von Infrastrukturen und Bauwerken. Sie generieren jedoch große Mengen an unstrukturierten und damit vielfach ineffizient genutzten Inspektionsdaten. Tausende Einzelbilder sind dabei in einem langwierigen Prozess von Ingenieuren zu inspizieren.

Softwarelösung mit künstlicher Intelligenz
Das Kasseler Unternehmen Twinsity mit den beiden Softwarearchitekten und Gründern, Uwe und Fabien Chalas, hat nach jahrelanger kundennaher Entwicklung mit Twinspect eine intuitive und intelligente Softwarelösung auf den Markt gebracht, die den Inspektionsprozess bei Industrieanlagen, Bauwerken und Brücken voll digitalisiert und damit sicherer, einfacher und schneller macht. Hinter Twinspect verbirgt sich ein Cloud-basiertes Softwaresystem, das kleinste Schadstellen identifiziert und analysiert. Das ermöglicht die leistungsstarke und interaktive Echtzeit-Visualisierung von realitätsgetreuen und fotorealistischen digitalen Zwillingen der echten Objekte und die damit verbundene Verknüpfung mit den Originalbildern der Drohnenbefliegung.

Dabei sorgt die künstliche Intelligenz der Softwareplattform für eine effiziente Auswertung und Aufarbeitung der Inspektionsdaten, womit kleinste Schäden oder Veränderungen leicht identifiziert, markiert und analysiert werden können. Das Softwaresystem lernt durch die künstliche Intelligenz permanent neu dazu und verbessert die Qualität der Ergebnisse. Twinspect ist integrativer Bestandteil jedes Inspektionsprozesses und erlaubt es Teams, gemeinsam mit allen Stakeholdern an Inspektionsprojekten zu arbeiten. Darüber hinaus automatisiert die neuartige Software die Erkennung von vorhandenen Schäden und minimiert folglich die Gefährdung sowie Belastung von Menschen und Materialien. Im Bereich der Predictive Maintenance können Bauwerke regelmäßig kosteneffizient und schnell überprüft sowie ihre Substanz ausgewertet werden, um möglichst frühzeitig etwaige Schäden

und Anomalien zu erkennen.

Darüber hinaus ermöglicht der Einsatz der Machine-Learning-Technologien die permanente Optimierung des Erkennungs- und Analysesystems von Twinspect in Präzision und Schnelligkeit. Millimetergenaue Präzisionsmessungen werden direkt im digitalen Zwilling der Bauwerke und den hochdetaillierten Inspektionsbildern der Drohnen vorgenommen, woraus ein automatisch generierter Inspektionsbericht mit visueller Dokumentation und Trendanalysen erstellt wird.