92% Safety Score
    Real-Time
    Computer Vision
    Construction

    KI-Baustellentracker: Berichte automatisch

    Wir haben ein Computer-Vision-System entwickelt, das tägliche Baustellenfotos analysiert, um Bauphasen und Sicherheitskonformität zu erkennen und strukturierte Fortschrittsberichte automatisch zu erstellen.

    AI construction progress tracking — split screen showing construction site with computer vision bounding boxes detecting scaffolding, workers with helmets, and building structure, alongside dashboard with 70% overall progress, stage detection breakdown, and 92% safety compliance score

    Das Problem: Fortschrittsberichte sind subjektiv und langsam

    Bauleiter machen jeden Tag Fotos. Dutzende. Aber aus diesen Fotos strukturierte Fortschrittsberichte zu machen ist manuelle, subjektive Arbeit.

    So läuft es typischerweise:

    • Der Bauleiter geht über die Baustelle — Macht 50–100 Fotos mit dem Handy
    • Zurück am Schreibtisch — Schreibt den Bericht aus dem Gedächtnis und anhand der Fotos
    • Subjektive Schätzungen — „Der Rohbau ist etwa 60–70% fertig" (sind es 60 oder 70?)
    • Sicherheit fällt hinten runter — Konformität über Hunderte Fotos zu verfolgen ist schwer
    • Berichte hinken hinterher — Bis der Bericht die Beteiligten erreicht, ist er 2–3 Tage alt

    Bei einem Projekt mit 20 aktiven Baustellen ist das eine Vollzeitstelle nur fürs Berichteschreiben. Und die Datenqualität schwankt — jeder Bauleiter schätzt anders.

    Was wäre, wenn die Fotos den Bericht selbst schreiben könnten?


    Was wir entwickelt haben

    Ein KI-System, das tägliche Baustellenfotos nimmt und daraus automatisch strukturierte Fortschrittsberichte erzeugt — mit Phasenerkennung, Sicherheitsbewertung und Vergleich über die Zeit.

    So funktioniert es

    1. Foto-Upload Bauleiter laden ihre Tagesfotos über eine einfache mobile Oberfläche hoch. GPS-Tags gruppieren die Fotos nach Zone (Gebäude A — Ostflügel, Parkhaus usw.).

    2. Erkennung der Bauphase Unser Computer-Vision-Modell erkennt, in welcher Phase sich jeder Bereich befindet:

    PhaseWas die KI erkennt
    FundamentAushub, Schalung, Bewehrung, Betonage
    RohbauStahl-/Holzkonstruktion, Träger, Stützen
    GebäudehülleWände, Dach, eingebaute Fenster
    Haustechnik (Rohinstallation)Sichtbare Leitungen, Rohre, Kanäle
    AusbauTrockenbau, Anstrich, Böden, Ausstattung

    Jede Phase bekommt einen Fertigstellungsgrad anhand sichtbarer Belege — keine Schätzung.

    3. Sicherheitskonformität Das System prüft jedes Foto automatisch auf:

    • Schutzausrüstung — Tragen die Arbeiter Helm, Weste, Schutzbrille?
    • Gerüstsicherheit — Geländer vorhanden, korrekt aufgebaut
    • Ordnung — Schutt, Stolperfallen, Materiallagerung
    • Beschilderung — Sicherheitsschilder sichtbar und lesbar

    Gesamtwert für die Sicherheit pro Zone und Tag.

    4. Vergleich über die Zeit Das System vergleicht die heutigen Fotos mit denen der Vorwoche aus derselben Zone. Es beziffert die Veränderung — „Rohbau Ostflügel von 45% auf 68%" — mit visueller Überlagerung.

    5. Berichterstellung All das wird zu einem strukturierten Bericht:

    • Gesamtfortschritt des Projekts: 70%
    • Aufschlüsselung pro Zone mit Fotos
    • Sicherheitskonformität: 92% (markierte Probleme hervorgehoben)
    • Fortschritt gegenüber der Vorwoche
    • Risikohinweise (Bereiche hinter dem Zeitplan)

    Was daran schwer war

    Unordentliche Fotos aus der Praxis

    Baustellenfotos entstehen nicht unter Laborbedingungen. Schlechtes Licht, Regen, Staub, schräge Winkel. Wir brauchten ein Modell, das all das verkraftet.

    „Fortschritt" definieren

    Wie sieht ein zu 65% fertiger Rohbau aus? Wir haben eng mit Bauleitern gearbeitet, um für jede Phase visuelle Maßstäbe festzulegen, und das Modell an ihren Experteneinschätzungen kalibriert.

    Einheitlichkeit über Baustellen hinweg

    Dieselbe Rohbauphase sieht bei einem Wohnhaus anders aus als bei einem Bürohochhaus. Wir haben Phasenmodelle gebaut, die sich an den Projekttyp anpassen.


    Ergebnisse

    KennzahlManuelle BerichteUnser System
    Berichtsaufwand2–3 Stunden pro Baustelle5 Minuten Prüfung
    Genauigkeit Fortschritt±15% Abweichung±5% Abweichung
    Erkannte Sicherheitsprobleme~60%92%
    BerichtsfrequenzWöchentlichTäglich
    ObjektivitätJe nach PersonEinheitlich

    Für einen Generalunternehmer mit 15 aktiven Baustellen:

    • Vorher: 1 Projektkoordinator in Vollzeit fürs Berichtswesen (45 Stunden pro Woche)
    • Nachher: 2 Stunden Prüfung pro Tag für alle Baustellen
    • Wirkung: Probleme im Schnitt 3 Tage früher erkannt, 40% weniger Sicherheitsvorfälle

    Für wen das gedacht ist

    • Generalunternehmer mit mehreren Baustellen gleichzeitig
    • Bauherren, die den Fortschritt sehen wollen, ohne auf die Baustelle zu fahren
    • Sicherheitsbeauftragte, die Helme und Westen über alle Baustellen prüfen
    • Kreditgeber, die vor der nächsten Auszahlung einen Fortschrittsnachweis brauchen
    • Versicherer, die Baustellenrisiko und Sicherheit bewerten

    Erleben Sie es live

    Laden Sie Ihre eigene Datei hoch und erhalten Sie sofort echte KI-gestützte Ergebnisse.

    Live-Demo testen

    Automatisierte Baustellenberichte gewünscht?

    Wir entwickeln KI-Systeme, die aus Baustellenfotos und visuellen Inspektionen verwertbare Daten extrahieren. Sprechen wir über Ihr Projekt.