Scan-to-Value: Wie Reality Capture und KI das Anlagenmanagement für Industrieanlagen neu definieren

Die Realitätserfassung liefert ein zuverlässiges Abbild dessen, was physisch vorhanden ist. Ihr Nutzen steigt, wenn diese Realität mit den technischen Informationen verknüpft wird, die Menschen täglich für den Betrieb, die Instandhaltung und die Weiterentwicklung industrieller Anlagen nutzen.

Auf der INTERGEO 2026 stellte Laurent Bourgouin, CEO von Samp, gemeinsam mit NavVis im Standtheater „Scan-to-Value“ vor: Wie Reality Capture zur Grundlage für Industrial Asset Intelligence werden kann.

Im Mittelpunkt steht „Shared Reality“, die Lösung von Samp zur Zusammenführung von Realitätsdaten aus dem Außeneinsatz und technischen Informationen.

Die KI-gestützte Asset-Erkennung identifiziert Industrieanlagen innerhalb der Realitätserfassung und hilft dabei, physische Anlagen mit ihren technischen Daten abzugleichen. Dies bietet allen Teams einen einheitlichen operativen Kontext, der auf den tatsächlichen Gegebenheiten vor Ort basiert.

Während sich Anlagen weiterentwickeln, hilft „Shared Reality“ dabei, die 3D-Realität und die technischen Informationen mit den aktuellen Bedingungen vor Ort abzugleichen.

Das Ergebnis geht über 3D hinaus: „Industrial Asset Intelligence“ für die Menschen, die Industrieanlagen betreiben, warten und weiterentwickeln – und zunehmend auch für agierende KI und Robotik.

Sehen Sie sich unten die vollständige Keynote von Laurent Bourgouin auf der INTERGEO 2026 an.

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In bestehenden Raffinerie-, petrochemischen, chemischen und Offshore-Verarbeitungsanlagen stellt die Pflege spezieller „Inspektionsisometrien“ einen der ressourcenintensivsten und fehleranfälligsten Aufwandsfaktoren im Asset Integrity Management (AIM) dar. Seit Jahrzehnten betrachten Anlagenbetreiber 2D-CAD-Isometrien (Computer-Aided Design) von Rohrleitungssystemen als das verbindliche Medium für die Kartierung von Zustandsüberwachungsstellen (Condition Monitoring Locations, CMLs), die Definition von Korrosionsschleifen und die Durchführung von Arbeitsabläufen im Rahmen der risikobasierten Inspektion (Risk-Based Inspection, RBI) gemäß API 570 und API 580/581.

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