1. Platz: Begüm Saral | Technische Universität München
     AR-geführte Bauausbildung und -ausführung

In dieser Forschungsarbeit wird daher untersucht, wie der Einsatz von AR-Technologien alternative Ausbildungsmethoden ermöglichen könnte. Da sich die derzeitigen architektonischen Modellierungs- und Darstellungsmethoden hauptsächlich auf die Geometrie eines Bauprodukts konzentrieren, zielt diese Forschung außerdem darauf ab, zu untersuchen, wie eine Graph-Map-Datenstruktur, die auf zeitbasierten Aktionen des Bauprozesses basiert, als Modellierungsgrundlage für einen solchen AR-Guide verwendet werden kann.


2. Platz: Noureldeen Nagm und Dominik Leitner | Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen
     Minimierung der Auswirkung von Windlasten auf Turmkräne mithilfe von IoT

Das Projekt greift auf Komponenten zurück, die entweder besonders kostengünstig sind oder bereits in Turmdrehkränen eingesetzt werden. Ziel war es, Nutzende und kranherstellende Unternehmen darauf aufmerksam zu machen, wie man bereits verbaute Sensoren so kombinieren kann (Stichwort: Sensor Fusion), dass ein Mehrwert entsteht, welcher um ein Vielfaches über dem aktuellen Nutzen liegt. Die Daten der Wetterstation und der Hakenkamera werden so aufbereitet, dass der Kranführende bereits vor der Lastaufnahme automatisch darüber informiert wird, ob ein Sicherheitsrisiko durch Wind besteht oder nicht. Eine Übersicht über die Windrichtung und die Ausrichtung der Last wird über das Bediendisplay in der Krankabine ausgegeben.


Der 3. Platz Handwerk und Technik wurde 2023  leider nicht vergeben.

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