thws ConStructAI Hackathon: Keynotes
Hi!
Wir arbeiten gerade mit Hochdruck hinter den Kulissen daran, ein großartiges Line-up an Keynote-Themen und Speaker:innen zusammenzustellen. Schon bald teilen wir alle Details mit euch – bleibt dran und freut euch auf etwas Besonderes!
Alle Keynote Speeches werden auf Deutsch gehalten | All keynote speeches will be held in German
13:00 - 13:30 | Impuls-Keynote: Bericht zum Bauen aus Berlin
13:30 - 14:30 | Die Roadmap zur KI-getriebenen Baustelle
Beton trifft Byte: Die Roadmap zur KI-getriebenen Baustelle
Theorie ist gut, Umsetzung ist besser. Während in der Forschung bereits beeindruckende Ergebnisse mit 3D-Scans und KI-gestützter Fehlererkennung erzielt werden, stellt sich für viele Unternehmen die Frage: Wie fangen wir an? In dieser Keynote räumt Lars Fichtel mit dem KI-Hype auf und zeigt den realistischen Weg von der ersten Punktwolke bis zur automatisierten Qualitätssicherung. Der Fokus liegt dabei nicht nur auf der Technik, sondern auf der notwendigen Innovation innerhalb der Unternehmensstrukturen.
Die Keynote geht auf folgende Aspekte ein:
- Praxis-Check 3D-Vision: Wie aus Laserscans und Fotos durch 3D-Anomalieerkennung ein automatischer Soll-Ist-Abgleich wird – und warum das heute schon die Fehlerkosten senkt.
- Innovation braucht Infrastruktur: Welche Voraussetzungen Unternehmen schaffen müssen (Datenkultur, Hardware, BIM-Reife), damit KI-Tools nicht als Insellösungen verpuffen.
- Der Faktor Mensch: Wie man Teams für den kulturellen Wandel gewinnt und warum KI den Bauleiter nicht ersetzt, sondern ihm den Rücken für die wesentlichen Aufgaben freihält.
- Roadmap zur Implementierung: Schritt-für-Schritt-Ansatz vom Pilotprojekt zur skalierbaren Lösung
Lars Fichtel zeigt praxisnah auf, dass die größte Hürde für KI im Bauwesen selten der Algorithmus ist, sondern der Mut, bestehende Prozesse neu zu denken. Er liefert die Impulse, wie Unternehmen heute den Grundstein für die Baustelle von morgen legen.
Personenbeschreibung:
Lars Fichtel ist wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand am Center for Artificial Intelligence (CAIRO.thws) der THWS und dem Lehrstuhl für Informatik IV (Computer Vision) der Universität Würzburg. In seiner Forschung konzentriert er sich darauf, Computern das „räumliche Sehen" beizubringen, um Anomalien in 3D-Daten präzise zu identifizieren. Als Bindeglied zwischen akademischer Spitzenforschung und praktischer Anwendung berät er Unternehmen dabei, wie sie neueste Technologien im Bereich Computer Vision gewinnbringend in ihre Arbeitsabläufe integrieren. Sein Ziel ist es, die Unternehmen durch intelligente, datengesteuerte Prozesse effizienter und nachhaltiger zu gestalten.
