Die Planungsprozesse im Holztafelbau sind oft zeitaufwendig und erfordern vielfältige manuelle, iterative Arbeits- bzw. Bearbeitungsschritte bei Konstruktion und Bemessung. Dies führt zu einer häufig ressourcenintensiven Planung und möglicherweise zu suboptimalen Ergebnissen im Kontext eines möglichst sparsamen Materialeinsatzes. Insbesondere die zahlreichen, inhaltlich eng verknüpften manuellen Vorgänge bei der Konzeption individualisierter Holztafeln stellen eine große organisatorische, sowie ingenieurmäßige Herausforderung dar.

Das Ziel des Forschungsprojektes ist es, eine Planungsmethodik unter Verwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) zu entwickeln. Diese soll konstruktive, statische und fertigungstechnische Elemente in automatisierbaren Prozessschritten integrieren. Durch die Entwicklung des ML-gestützten Planungstools sollen die bisherigen Vorgänge vereinfacht und beschleunigt werden. Dabei wird insbesondere auf das Interlocking Dowel System (IDS) fokussiert, eine innovative Bauweise, die die Verwendung von Holzwerkstoffplatten und winklig verschränkten Holz-Stab-Dübeln ohne zusätzliche metallische Verbindungsmittel vorsieht. Dazu wird maschinelles Lernen (ML) zur Inferenz von geeigneten Teillösungen und dem Zusammensetzen dieser zu gewünschten lastaffinen Strukturen genutzt. Der Fokus liegt dabei auf der Frage, inwieweit Algorithmen des ML in CAD-Software und parametrische Geometriemodelle integriert werden können und präzisere und effizientere Konstruktionen von monomaterialen Wandelementen ermöglichen.

Die Forschungsarbeit wird durch die enge Zusammenarbeit von FLEX (Forschung, Lehre und Experiment) und LaBP (Laboratory for Biosignal Processing) vorangetrieben. Beide Forschungsgruppen sind an der HTWK Leipzig ansässig. LaBP leitet das Projekt organisatorisch und ist für das Training, die Entwicklung und Implementierung von maschinellen Lernmethoden im Rahmen des Projekts verantwortlich. FLEX bringt seine Expertise in die digitale Planungs- und Fertigungsmethodik ein, insbesondere in die Verknüpfung von maschinellem Lernen in CAD-Software, robotischer Fertigung und parametrische Geometriemodelle. Die Zusammenarbeit zwischen FLEX und LaBP gewährleistet eine umfassende Nutzung von übergreifenden Fachkenntnissen und Ressourcen, um das Projektziel effektiv zu erreichen.

Das Forschungsprojekt ist Teil der Aktivitäten des HolzBauForschungsZentrum Leipzig. Dieses verfügt über robotische Fertigungstechnik, um die entwickelten Konzepte praktisch umzusetzen. Die organisatorischen Aspekte, wie die Koordination der verschiedenen Arbeitspakete und die Ressourcenallokation, werden von dem interdisziplinären Team in vertrauensvoller Zusammenarbeit umgesetzt. Regelmäßige Treffen und Fortschrittsberichte dienen der Fortschrittskontrolle, im Sinne eines kontinuierlichen Abgleichs der Arbeiten mit den definierten inhaltlichen und zeitlichen Zielen.

Das Projekt wird aus Mitteln des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz finanziert. Die Förderlinie INNO-KOM fokussiert darauf, die Innovationskraft von Unternehmen und Forschungseinrichtungen zu stärken, sowie die Entwicklung und Verbreitung innovativer Produkte und Dienstleistungen zu fördern. Es unterstützt die innovative Leistungsfähigkeit gemeinnütziger Industrieforschungseinrichtungen, um so die Innovationskraft strukturschwacher Regionen Deutschlands nachhaltig zu stärken. Das Forschungs- und-Transferzentrum (FTZ) an der HTWK Leipzig stellt den organisatorischen Rahmen für das Projekt zur Verfügung.

Keywords: Holzbau, Nachhaltigkeit, Robotik, Machine Learning, KI, Optimierung, Parametrik, Simulationen, FEM, Versuche, IDS