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gaeco ekkodale

Problemstellung

Gebäudedaten liegen heute zunehmend in semantischen Graphdatenbanken vor – doch wer sie abfragen will, braucht bislang entweder eine formale Abfragesprache wie SPARQL oder muss sich durch komplexe grafische Oberflächen klicken. Für Facility Manager, Projektverantwortliche und andere nicht-technische Nutzer bleibt der Zugang zu den eigenen Gebäudedaten damit praktisch versperrt.

„Ich verwalte ein Portfolio von zwölf Gebäuden und will einfach nur wissen, welche Mietverträge dieses Jahr auslaufen – oder wie viele meiner Objekte noch mit Erdgas heizen. Früher musste ich dafür jemanden aus der IT-Abteilung fragen oder mich durch endlose Tabellen und Klickmenüs kämpfen. Jetzt tippe ich meine Frage einfach ein und bekomme sofort eine Antwort – inklusive Informationen aus den hinterlegten Dokumenten."

Forschungsfrage

Wie kann ein KI-gestütztes Gesprächsinterface den Zugang zu vernetzten Gebäudedaten (strukturiert + unstrukturiert) quantifizierbar effizienter machen als klassische Oberflächen?

 

Ansatz und Methodik

  • Entwicklung von ConversationalBIM: domänenspezifisches, KI-gestütztes Gesprächsinterface für BIM-Portfoliodaten
  • Dual-Storage-Architektur: strukturierte Daten in GraphDB (RDF/SPARQL), unstrukturierte Dokumente in Qdrant (Vektorsuche)
  • Multi-Agenten-System: Orchestrator-Agent delegiert Anfragen an spezialisierte Agenten (RDF Query Agent, RAG Agent)
  • Echtzeit-Datensynchronisation über Apache Kafka aus dem ZIM-Forschungsprojekt (PortfolioBIM)
  • Two-Phase Grounding: zuverlässige SPARQL-Generierung durch dynamische Schema-Analyse – verhindert Halluzinationen
  • Technologie: Python, FastAPI, PydanticAI, RDFLib, React (Microfrontend)
  • Einbettung in Design Science Research Methodology (DSRM)

Ergebnisse und Bewertung

  • 43–68 % kürzere Aufgabenerledigungszeit gegenüber grafischen Node-Link-Browsern und tabellenbasierten Oberflächen (KLM+R-Analyse)
  • Abfragen, die mehrere Entitäten oder Dokumente kombinieren, waren in klassischen Oberflächen für die meisten Nutzer praktisch nicht durchführbar – im Gesprächsinterface konsistent lösbar
  • Deutliche Reduktion kognitiver und operativer Belastung laut qualitativer Nutzerbewertung
  • Proof of Concept für die Demokratisierung des Zugangs zu komplexen Gebäudedaten ohne technische Vorkenntnisse
  • Offen für Weiterentwicklung: multimodale Eingaben, Echtzeit-Sensoranbindung, produktive Integration in PortfolioBIM

Relevanz für gaeco

Die Vision von „KI-ready Data“ wird bei gaeco greifbar: Informationen werden so strukturiert, dass sie direkt in PortfolioBIM im ZIM-Kontext eingebunden werden können. Für Fachanwender entsteht dadurch ein neuer Zugang zu BIM-Wissen – ohne technische Hürden wie SPARQL. So wird aus komplexen Daten eine Grundlage für schnelle, fundierte Entscheidungen in Betrieb, Portfolio- und Nachhaltigkeitsprozessen.

Relevanz für hugo

ConversationalBIM liefert einen konkreten Baustein für hugos Vision als modularer „Operating Layer" für Planungsbüros: Die Chat-Oberfläche macht BIM-Wissen – Gebäudedaten, Normen und Produktdokumentationen – ohne technische Vorkenntnisse für alle Teammitglieder direkt abfragbar. Wo hugo Unternehmenswissen zentral verfügbar macht und Routineaufgaben automatisiert, zeigt diese Arbeit, wie sich genau dieses Versprechen auf die Welt komplexer Gebäudedaten übertragen lässt.

Was ist gaeco?

gaeco ist das semantische Datenprodukt von ekkodale - eine Plattform, die Bauprojektdaten maschinenlesbar und systemübergreifend verknüpfbar macht. Diese Arbeit legt eine direkte technische Grundlage dafür: Sie zeigt, wie BIM-Metadaten mithilfe von Ontologien so strukturiert werden, dass gaeco Standards nicht nur abbildet, sondern in bearbeitbare Wissensstrukturen überführt.

Mehr über gaeco erfahren ↗

 

Wir bedanken uns für die erfolgreiche Zusammenarbeit und den wertvollen Beitrag zur KI-gestützten Nutzung semantischer Gebäudedaten. Die Arbeit liefert wichtige Impulse für den niedrigschwelligen Zugang zu BIM-Wissen und die Weiterentwicklung von gaeco als KI-ready Datenplattform.

 

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