Využití digitalizace a automatizace pro šetrné budovy

Technologický rozvoj stavebnictví může posílit hospodářský růst země a pomoci rychleji dobudovat chybějící infrastrukturu a tolik potřebné dostupné bydlení. Statistiky uvádějí, že stavební odvětví je druhým největším průmyslovým ekosystémem v EU, zaměstnávajícím přibližně 25 milionů osob a tvořícím 9,6 % hrubé přidané hodnoty (European Commission, 2023). Bohužel, v posledních letech je tempo růstu produktivity práce ve stavebnictví mnohem nižší než v ostatních odvětvích, v porovnání se zpracovatelským průmyslem zhruba čtvrtinové. V evropském stavebním průmyslu je potřeba dosáhnout celkového zvýšení efektivity inovacemi řídicích i výrobních procesů, zaváděním nových technologií, širším prosazením industrializace, a také snížením energetické i materiálové náročnosti jeho konečných produktů, kterými jsou budovy i infrastruktura.

Digitální technologie ve stavebnictví

Mezi nejčastěji zmiňované digitální technologie ve stavebnictví patří:

BIM (informační modelování budov) – proces tvorby a správy dat o stavbě v průběhu jejího životního cyklu formou informačního modelu, tedy strukturované digitální reprezentace stavby.

Laserové skenování – umožňuje zachycení skutečného stavu objektu pomocí 3D mračna bodů, na jehož základě lze vymodelovat podklad pro další projektování.

Fotogrammetrie – vytvoří 3D model geometrickým zpracováním fotografií stavby z různých úhlů.

Snímkování pomocí dronů – umožňuje díky malým bezpilotním letounům pořizovat z jinak obtížně přístupných míst fotografie, videa či (laserové) mračno bodů, sbírat data pomocí dalších čidel a lokalizovat techniku.

IoT (internet věcí) – síť fyzických zařízení vybavených senzory a připojených k internetu a k dalším zařízením v budově.

Digitální dvojče – je propojením specifického druhu informačního modelu a stavby, přičemž dochází k obousměrnému automatickému přenosu informací: informace o změnách v reálné stavbě jsou pomocí IoT promítnuty do jejího digitálního obrazu, skrz nějž lze naopak ovládat technologie v reálné stavbě. Je-li přenos informací pouze jednosměrný (z reality do digitální reprezentace), nejde o plnohodnotné digitální dvojče, nýbrž o digitální stín.

Pokročilé simulace – umožňují si vyzkoušet a ověřit řešení navrhovaná pro stavbu na digitálním prototypu a tím ušetřit čas i prostředky, snížit zátěž životního prostředí a předpovědět chování staveb a systémů na základě matematických modelů vycházejících z empirických dat a měření.

Robotizace – navádění strojů (zpravidla na základě 3D modelů), mapování stavby a terénu, přístup do obtížně přístupných či nebezpečných částí stavby.

Umělá inteligence a strojové učení – umožní zpracovat a vyhodnotit velké množství dat, zdokonalovat na jejich základě predikční modely a generovat velké množství variant.

Moderní prefabrikace – díky moderním způsobům řízení a digitálního modelování umožňuje individualizovat sériovou výrobu, aniž by výrazně omezovala architektonickou invenci.

Návrh budovy

V návrhové fázi stavebního projektu je klíčové správně stanovit požadavky na parametry budovy z hlediska architektury, konstrukčního řešení, uživatelského komfortu, energetické náročnosti, environmentálních dopadů a mnoha dalších. Požadavky jednotlivých profesí jsou často protichůdné a optimální návrh vyžaduje celou řadu kompromisních řešení, což vyžaduje debatu mezi zúčastněnými stranami a spolupráci mezi zapojenými specialisty. Tuto spolupráci může zajistit informační model stavby (BIM) sloužící jako platforma pro sdílení informací a rozhodování. Také slouží jako podklad pro různé simulace, které umožní predikovat výsledné parametry a chování budoucí stavby. Pomocí generativního navrhování je možné získat velké množství alternativních variant a prozkoumat všechny možné způsoby řešení a také se učit z každé funkční i nefunkční iterace.

Příklad: Optimalizace návrhu technologického centra

Výhody digitalizace a parametrické optimalizace jsme mohli otestovat v rámci projektu technologického centra ­OXYMA, jenž v budoucnu vznikne v areálu původních grafických závodů na Praze 10. Investiční skupina TTC se zde pouští do rozsáhlé rekonstrukce, ve které cíleně akcentuje využití moderních technologií a postupů. Díky tomuto progresivnímu nastavení investora bylo možno zpracovat variantní investiční analýzu energetického řešení projektu spojenou s vyhodnocením environmentálních dopadů životního cyklu celého areálu se zaměřením na uhlíkovou stopu. Studie byla postavena na BIM dokumentaci ke stavebnímu povolení vznikající pod datovou taktovkou partnerské společnosti MFS DX.

Energetická analýza návrhu umožnila navrhnout energetické zdroje a připravit optimalizovanou strategii mnohamilionových investic už v prvotních fázích projektu na základě predikovaných budoucích provozních nákladů energetického managementu celého areálu. 

Použitý model obsahoval dynamické parametry reprezentující celou škálu vstupních okrajových podmínek. Pracoval s několika scénáři provozních podmínek technologického centra a zohledňoval cenové predikce spotového trhu s elektřinou. Byl testován souběh jednotlivých investičních variant kombinujících využití škálovatelných konvenčních investic (tepelná čerpadla, chillery, fotovoltaiky) s lokálními atypickými zdroji energie, jakými je například odpadní teplo z přilehlého datového centra. 

Posouzení environmentálních dopadů projektu bylo díky digitálnímu modelu původní konstrukce i nově navrhované rekonstrukce možné provést ve dvou rovinách. První se soustředila na porovnání dopadů rekonstrukce s variantou, kdy by došlo k odstranění původní budovy a stavbě nové. Druhá se soustředila na optimalizaci materiálové skladby s ohledem na minimalizaci uhlíkové stopy.

Úspora produkce skleníkových plynů díky rekonstrukci stávajících budov byla oproti demolici původních objektů s využitím BIM modelů vyčíslena na 65 %. Konkrétně u objektu A byla vypočtena úspora skleníkových plynů při rekonstrukci přes 12 tisíc tun CO₂ekv, u objektu B pak přes 10 tisíc tun CO₂ekv.

Optimalizace uhlíkové stopy projektu použitých stavebních materiálů automatizovaně čerpala data o konstrukcích a výkazech výměr z informačního modelu budovy, který výrazně zkrátil časovou náročnost výpočtů. Optimalizací bylo docíleno snížení uhlíkové stopy o více než 30 % a byly doporučeny limitní hodnoty potenciálu globálního oteplování (GWP) nejvýznamnějších stavebních materiálů pro výběrové řízení na dodavatele stavby.

Výstavba

Přechod stavebnictví na Průmysl 4.0 spočívá v pokročilé prefabrikaci nebo dokonce automatizované výrobě různých stavebních komponent. To je klíčem k zefektivnění výstavby a řešení zásadních problémů v oboru jako je nedostatek kvalifikované pracovní síly, chybovost, rychlost výstavby, efektivita aj. Zavádění automatizace výrobních úkonů ve stavebnictví vede také ke zvýšené poptávce po digitalizaci předvýrobních procesů, které předcházejí samotné výrobě.

Příklad: Digitalizace předvýrobních a výrobních procesů montovaných dřevostaveb 

V rámci projektu Automation4Timber řešíme ve spolupráci s Fakultou strojní ČVUT zefektivnění předvýrobních i výrobních procesů společnosti RD Rýmařov, která dodává montované dřevostavby. Situace firmy je specifická tím, že celý proces od první komunikace se zákazníkem přes zpracovávání dokumentace pro stavební povolení, zapracovávání případných změn projektu, cenotvorby, přípravy výrobní dokumentace, výroby jednotlivých dílců a následné montáže probíhá v rámci jedné firmy. To přináší jedinečnou příležitost pro výrazné zefektivnění celé dodávky montovaných dřevostaveb pomocí digitalizace na sebe navazujících procesů.

Vyhodnocení stávajícího stavu předvýrobních procesů

Aby bylo možné celý proces optimalizovat, musel být nejprve proveden podrobný rozbor a vyhodnocení současného stavu. Klíčem ke sledování procesů byla cesta zakázky přes jednotlivá oddělení společnosti a také tok informací a dat. Proces začíná od prvního kontaktu se zákazníkem, nastavení konfigurací klienta, vytvoření stavební dokumentace pro stavební povolení, vytvoření výrobní dokumentace až po přenos dat pro výrobní stroje do výrobního závodu. Výsledkem analýzy byl procesní diagram, který představoval celý pracovní postup s identifikací jednotlivých kroků, jejich vstupů a výstupů a použitých nástrojů a datových formátů.

Vyhodnocení stávajících předvýrobních procesů odhalilo několik příležitostí pro zlepšení automatizace a pokroku v digitalizaci pracovního postupu při komunikaci s klienty, v přípravě digitálních modelů od klientských konfigurací až po zhotovení výrobních dat a dále v procesu řízení nákladů a tvorby cen.

Digitalizace klientských konfigurací

Vyhodnocení struktury a nezbytných kroků v komunikaci s klienty vedla k rozhodnutí, že výběr nejoblíbenější části portfolia rodinných domů bude nabízen prostřednictvím webového konfigurátoru. Ten pomůže uřídit širokou škálu zákaznických možností a umožní také automatizované generování specifikací, které jsou přílohami smluv. Všechny specifikace, které jsou nabízeny prostřednictvím webového konfigurátoru, byly kompletně digitalizovány. To znamená, že pro každou konfiguraci klienta bude k dispozici sada digitálních modelů představujících všechny nabízené varianty, což pomůže při vytváření digitálních dat pro prefabrikaci komponent domů a také při přípravě dokumentace pro proces stavebního povolení.

Digitální model 

Významným krokem byl návrh nového softwarového řešení. Pro komunikaci s klientem a tvorbu dokumentace pro stavební povolení byla zvolena platforma ArchiCAD a pro výrobní dokumentaci a komunikaci s CNC stroji byl použit software SEMA. Jako informační most mezi ArchiCAD a SEMA je použit datový formát IFC, jenž s sebou nese kromě geometrie i řadu negrafických údajů, které jsou pro efektivní převod potřebné. Součástí zavádění je i přechod na jednotnou klasifikaci a značení dílců a použitých stavebních výrobků. Součástí navrženého řešení je i provazba modelů na interní cenové databáze umožňující průběžnou automatickou aktualizaci kalkulací cen nabízených modelových domů.

Ověření navržených procesů

Dalším krokem bylo navržení plánu přechodu od stávajících procesů do maximálně digitalizované podoby a otestování proveditelnosti digitálního toku dat od konfigurace klienta přes detailní návrh stavebních dílů, jejich digitální předání do výroby, zkušební výrobu dílců až po testování jejich kvality vůči výrobním standardům.

Nejprve byl vybrán typický dům, který byl právě v procesu objednávání klientem. Byl vymodelován v ArchiCAD a každá z jeho částí byla v modelu popsána podle vypracovaného interního klasifikačního systému. Po dokončení byl model vyexportován z ArchiCAD do formátu IFC a automaticky importován do softwaru SEMA, pomocí kterého byla vygenerována data pro výrobní stroje. Ta byla do strojů načtena, komponenty byly vyrobeny a podrobeny kontrole kvality. Bylo zjištěno, že vyrobené dílce plně vyhovují výrobnímu postupu a nárokům montáže a nic nebrání jejich zavedení do výroby. Následné srovnání efektivity nového procesu s původním postupem prokázalo významnou časovou úsporu, menší chybovost a lepší kontinuitu dat.

Proces digitalizace a automatizace firemních procesů spočívá v následujících krocích:

• Vyhodnocení stávajícího stavu procesů, technologií a systémů;
• Návrh a diskuze změn, definování konkrétních měřitelných cílů digitální transformace směřujících k dosažení větší efektivity a zlepšení zákaznické zkušenosti;
• Optimalizace procesů a jejich převod do digitální podoby, propojení nových digitálních nástrojů a technologií s existujícími systémy, zajištění integrovaného toku dat a informací napříč firmou;
• Používání digitálních platforem pro správu projektů, vytváření metadat, ukládání a správa dat, implementace bezpečnostních opatření;
• Vyhodnocení implementovaných digitálních řešení, následné optimalizace a vyladění procesů pro dosažení lepších výsledků;
• Vzdělávání a školení zaměstnanců o nových digitálních nástrojích a procesech.

Správa a provozování budov

Při optimalizaci provozu budovy je cílem zajistit uživatelský komfort při současném efektivním využití zdrojů zejména z hlediska spotřeby energie a dopadu na životní prostředí.

Výzkum v této oblasti se zaměřuje na stanovení scénářů provozu, vycházejících ze znalosti chování uživatelů, vývoj pokročilých simulačních modelů a jejich zdokonalování na základě empirických dat (získaných mimo jiné ze senzorů IoT) a implementaci pokročilých způsobů řízení – včetně digitálních dvojčat. Nástroje AI, jako jsou genetické algoritmy a prediktivní analýzy, se využívají k optimalizaci provozu, včasné detekci anomálií a dynamickému přizpůsobování podmínek v budově.

Příklad: Zefektivnění provozu díky práci se spotovými cenami a prediktivnímu řízení

Probíhající dekarbonizace energetiky a její modernizace, která je charakterizována stále větším využitím obnovitelných zdrojů ve výrobě, s sebou přináší i mnohem větší volatilitu zejména na krátkodobých trzích s elektrickou energií. Tato volatilita reflektuje nerovnováhu mezi poptávkou a výrobou při uzavírání trhu jeho operátorem OTE. Zejména denní trh OTE (tzv. “spot”) funguje v hodinovém rozlišení a nabízí zákazníkům, kteří mají průběhová měření spotřeby, využívat tzv. dynamický cenový tarif silové elektřiny. Díky této rozdílné ceně v čase jsou odběratelé motivováni k přesunu své spotřeby do „levnějších“ hodin mimo odběrové špičky, což se pozitivně odráží na celkovém provozu elektrizační soustavy, a není tedy nutné v takové míře využívat podpůrných služeb k udržení výkonové rovnováhy v soustavě.

Systémy v budovách, které se největší měrou podílí na jejich energetické spotřebě, jsou zejména vytápění, chlazení, větrání a ohřev teplé vody. Chytrým prediktivním řízením (neboli MPC, z angl. model predictive control) těchto systémů lze dosáhnout významných úspor. Tento způsob řízení je založen zejména na predikci budoucí potřeby tepla (resp. chladu či větrání) a informaci o cenách elektrické energie, které daný dynamický tarif nabízí. Spolu s provozními informacemi ohledně aktuálního stavu budovy a jejího využití optimalizuje provoz daných zařízení (např. tepelné čerpadlo / chiller s akumulací) tak, aby byly minimalizovány náklady na elektrickou energii (optimalizační kritérium).

Takovéto pokročilé řízení chladicího systému budovy, jehož schéma je uvedeno na obr. 5, bylo otestováno v rámci projektu „Comfygrid“ (Vývoj nástrojů pro optimální energetickou odezvu budov na požadavky chytré sítě a jejich dopad na energetický trh a životní prostředí, nedatováno). Jednalo se o kancelářskou budovu v Praze v ulici Vyskočilova, pro jejíž chiller byly v cloudu ČVUT UCEEB každých 10 minut optimalizovány řídicí zásahy tak, aby došlo ke kýžené minimalizaci nákladů.

Testování probíhalo tři měsíce v období červenec-září 2022 bez narušení komfortu vnitřního prostředí. Srovnáme-li virtuální vyúčtování silové energie tohoto období (07-09/2022) za pomoci spotových cen oproti stejnému referenčnímu období v roce 2020, kdy nebylo aplikováno takovéto prediktivní řízení, klesla jednak spotřeba chilleru o 26 % a náklady na jeho provoz klesly dokonce o 30 %. Ukázka provozních dat řídicího algoritmu z jednoho dne případové studie je uvedena na obr. 6.

Příklad: Algoritmus pro zlepšení ekonomiky bateriového úložiště

Kombinací ekonomických následků pandemie viru COVID-19, neplánované odstávky jaderných elektráren ve Francii, a hlavně ruského útoku na Ukrajinu se do té doby klidný trh s elektřinou v roce 2022 destabilizoval do míry dovolující uživatelům distribuční sítě krátkodobou (intradenní) energetickou a ve výsledku i finanční spekulaci.

V reakci na tuto situaci jsme s partnerskou firmou AERS vyvinuli algoritmus pro chytrá bateriová úložiště, který dovoluje optimalizovat nákup a prodej elektřiny na spotovém trhu tak, aby maximalizoval potenciál využití kapacity úložišť s přihlédnutím k měnícím se podmínkám každého nového dne. Algoritmus je provozován v cloudu a bateriovým úložištím na základě výpočtů posílá řídicí pokyny s informací, zda nabíjet z fotovoltaiky, nakupovat ze sítě, nebo naopak spotřebovávat uloženou energii či ji prodávat za výhodnou cenu zpět do sítě.

Výsledkem běhu tzv. evolučního algoritmu je optimální časový profil provozu baterie vygenerovaný na základě několika miliónů testovaných scénářů chování úložiště, napojeného na dynamické ceny elektřiny. Definice provozu baterie je nicméně až posledním úkolem optimalizační úlohy, jenž musí v prvním kroku předpovědět provoz budovy. Jak pro predikci spotřeby, tak i výroby jsme vyvinuli a dále vylepšujeme samostatné dílčí bloky prediktivních algoritmů. Spotřebu predikujeme buď zjednodušeně bez zapojení uživatele, pro větší provozy jsme vyvinuli nástroj využívající benefity neuronové sítě, naučené na plánovači směn a chování uživatelů. Detailní předpověď výroby elektřiny z fotovoltaiky stanovujeme na základě předpovědi pohybu oblačnosti pomocí našeho softwaru PV Forecast, který zároveň nabízíme jako samostatnou online službu.

Evoluční algoritmus, stojící na těchto dvou predikčních „nohou“, dovoluje koncovému uživateli distribuční sítě optimalizovat provoz systému budovy jako celku a dlouhodobě efektivně snižovat náklady na elektřinu i s přihlédnutím k nutné amortizaci jednotlivých komponent.

Přechod na chytré algoritmy se ukazuje být relevantní i z hlediska dlouhodobé investiční strategie v zajímavých, ale přeci jen poměrně nejistých dobách přechodu na obnovitelné zdroje energie. Systém obhospodařovaný takovou službou totiž umí přirozeně eliminovat a ve výsledku i využít změn v chování tuzemského energetického mixu, mezi které patří například hojně diskutované negativní ceny elektrické energie.

Konec životnosti staveb

Na konci životnosti stavby (nebo její části) získává na významu nakládání s odstraňovanými materiály a prvky v souladu s principy cirkulární ekonomiky. Proto je důležité provést takzvaný předdemoliční audit, tedy správně identifikovat materiály v budově, možnosti nakládání s nimi a jejich potenciál druhotného využití a navrhnout nejvhodnější způsob dekonstrukce či demolice budovy. Třídění materiálů již v místě umožní zamezit vzniku zbytečného odpadu. Důležitá je také bezpečnost – jednak identifikace a likvidace nebezpečných materiálů, jednak bezpečný postup demolice či dekonstrukce. Informace potřebné pro uplatnění principů cirkulární ekonomiky v průběhu celého životního cyklu stavby sdružuje materiálový pasport stavby (“Building Material Passport” (European Commission, 2020)). Aktuálně vznikající koncept materiálových katastrů poskytne odhad o množství stavebních materiálů v budovách podle jednotlivých stavebních typologií a umožní plánovat druhotné využití stavebních materiálů v širším měřítku města a vnímat existující stavební fond jako zásobárnu stavebních materiálů (IOER, 2023).

Příklad: Využití BIM pro druhotné využití stavebních materiálů

Digitalizaci konce životního cyklu staveb s cílem maximalizovat druhotné využití stavebních prvků a materiálů se věnujeme v rámci projektu TISMIC (Tools for Increasing use of Secondary Materials In Construction). V něm pro tvorbu předdemoličního auditu používáme BIM, ze kterého získáváme geometrické informace o rozměrech stavebních prvků a množství materiálů i informace o materiálovém složení, stáří a stavu prvků a způsobu jejich zabudování. Doplnění podkladů pro předdemoliční audit a BIM model zejména u staveb s chybějící, nedostatečnou či nespolehlivou projektovou dokumentací umožňuje laserové skenování a fotogrammetrie. Strukturovaná databáze informací nám umožňuje propojit informace z původní výkresové dokumentace, stavebně technických průzkumů, ­materiálového katastru (viz níže) a dalších zdrojů. BIM modely mohou usnadnit také plánování postupu dekonstrukce. Jde-li o dekonstrukci pouze částečnou (typicky odstranění obalových a kompletačních konstrukcí a ponechání nosné konstrukce), BIM model lze využít také jako projekční podklad.

Závěr

Digitalizace a automatizace ve stavebnictví mohou být ve spojení s informačními modely budov úspěšně využity k efektivnějšímu využívání zdrojů a snižování dopadu budov na životní prostředí. Uvedené příklady demonstrují potenciál digitálních nástrojů pro snížení času potřebného pro optimalizaci návrhu budovy a snižování uhlíkové stopy, pro zrychlení a celkového zefektivnění výroby prefabrikovaných staveb, pro snížení provozních nákladů na elektřinu a v neposlední řadě i k efektivní recyklaci stavebních materiálů.

Poděkování:

Tato práce vznikla díky podpoře projektů: TAČR Théta II TK02010164, „Vývoj nástrojů pro optimální energetickou odezvu budov na požadavky chytré sítě a jejich dopad na energetický trh a životní prostředí“; TAČR TREND 3 FW03010555, „Digitalizace a automatizace výrobních procesů energeticky efektivních montovaných dřevostaveb”; MŠMT INTER-EXCELLENCE II, INTER-COST LUC23046 „Udržitelné a bezpečné použití druhotných surovin jako základ pro cirkulární vystavěné prostředí“.

Případové studie do článku připravili: 

Ing. Jakub Diviš, Ph.D., Ing. Tomáš Bäumelt, Mgr. Ing. Josef Haber a Ing. Julie Železná, Ph.D.

Zdroje

[1] European Commission (2020). Material Passports, BAMB2020. Načteno z https://www.bamb2020.eu/topics/materials-passports/

[2] European Commission (2023). Transition Pathway for Construction

[3] IOER. (2023). Material Cadastres. Načteno z https://ioer-isbe.de/en/resources/material-cadastres

[4] Předpověď slunečního osvitu (nedatováno), (ČVUT UCEEB) Získáno 9. 8. 2024, z https://wp2.pvforecast.cz/

[5] Vývoj nástrojů pro optimální energetickou odezvu budov na požadavky chytré sítě a jejich dopad na energetický trh a životní prostředí. (nedatováno). (ČVUT, ELPRAMO s.r.o.) Získáno 9. 8. 2024, z https://www.uceeb.cz/cz/vyvoj-nastroju-pro-optimalni-energetickou-odezvu-budov-na-pozadavky-chytre-site-a-jejich-dopad-na-energeticky-trh-a-zivotni-prostredi/