Paschal udlejer blandt andet forskallingsforme til at støbe betonvægge og dæk samt understøtningsstilladser til motorvejsbroer, koncertsale, hospitaler og lignende steder. De har i samarbejde med Alexandra Instituttet udviklet en AR-app, der kan visualisere arbejdet med understøtning ude på virkelighedens byggepladser i 3D.
Appen kan downloades til telefonen og gør det muligt for brugeren at opsætte en 3D-model af f.eks. en motorvejsbro med 30.000 komponenter i 1:1 skala, og hvor det samtidig er muligt at gå rundt inden i den. Det er oplagt til designkontrol ved skrivebordet samt på nærmeste parkeringsplads ved 1:1 skala. Men det gør det også muligt for en montør ude på byggepladsen at bevæge sig rundt og se, hvordan tingene skal stå eller kontrollere, at det er monteret korrekt. Derved kan man forebygge ulykker forårsaget af fejlmontage samt understøtte den bæredygtigheds-udvikling, som pågår i byggeriet, da transport til fejlleverancer og tid til udbedring af forkert monterede stilladsdele kraftigt minimeres.
Kunderne har taget rigtig godt imod AR-appen, forklarer Jim Koldborg, CFO/CIO hos Paschal-Danmark A/S:
– Det giver stor værdi, at man kan se stilladskonstruktionen fra forskellige vinkler i såvel miniature-størrelse på skrivebordet samt i 1:1 størrelse på deres egen byggeplads – præcis der, hvor den fysiske stilladsunderstøtning vil blive monteret kort tid efter. Det gør det muligt at afprøve forskellige scenarier og betyder, at man kan forudse om den 3D-model, man har designet og monteret, giver udfordringer i den fysiske verden, forklarer han.
Med de større konstruktioner har en af udfordringerne været, at 3D-modellernes position godt kan “drive”, når man går rundt med sin telefon over længere afstande. Næste skridt er derfor at gøre AR-appen så præcis, at den matcher den fysiske verden med få centimeters nøjagtighed og fastholder 3D-modellens position ved kontinuerlig re-kalibrering af indsættelsespunkterne.
– Hvis man forestiller sig, at man har et stillads, der er 200 meter langt på den ene led, som telefonen er rettet ind efter, og samtidig bevæger dig 50 meter ned ad gaden, så er der stor sandsynlighed for, at modellen driver. Jo større modellen er, des større chance er der for, at det du ser på telefonen ikke matcher virkeligheden. For at kunne lave ordentlig kontrol er vi nødt til at sørge for at 3D-modellen matcher enheden i den virkelige verden helt ned til 3-5 centimeters nøjagtighed, forklarer han.
Løsningen ligger i at kigge på computer vision, forklarer Jim Koldborg:
– Med computer vision og deep machine learning kan man gå ind og genkende nøglemateriel og bruge det til at lave en kalibrering af 3D-modellens placering. Det er både relevant i forhold til montage. Men også til kontrol. Og når vi finder afvigelser, så skal man kunne markere dem inde på telefonen og samtidig kunne sende det tilbage til designeren, der så kan vurdere, hvad der er ok, og hvad der skal rettes, forklarer han.
Appen har indtil nu været finansieret gennem to InnoBooster-ansøgninger samt egenfinansiering. De er netop nu i gang med ansøgning nummer tre på en halv million kroner, der skal være med til at sikre, at 3D-modellens placering stabiliseres og fastholdes præcist “oven på” det fysisk opstillede materiel, samt at indleje et system til kontrol og identifikation af fundne afvigelser og dokumentation af disse.
– Den helt store fordel i at samarbejde med en forskningsinstitution er, at her er alle fagnørderne fra de beslægtede teknologier samlet i ét hus, og samtidig ligger kompetencerne på forkant af det, der sker inden for hver af deres felter. Det betyder, at man hurtigt kan afsøge og finde det strategisk samt lavpraktiske optimale “miks” af teknologier. Som virksomhed kan vi fejle og hurtigt afprøve nogle ting, og dermed finde det rigtige spor, hvilket sikrer at vi med vores få ressourcer kan udvikle innovative top-of-class apps og digitale services, som er levedygtige på den lange bane, slutter han.
