Hier finden Sie die ESRS-Tabelle.
Das eingesetzte digitale Feuchte‑Monitoring unterstützt die Anpassungsfähigkeit von Gebäuden an klimawandelbedingte Risiken, insbesondere zunehmende Starkregenereignisse und langanhaltende Feuchtebelastungen. Durch die frühzeitige Erkennung von Feuchteeintritten werden Substanzschäden vermieden und die Nutzungsdauer der Dachkonstruktion verlängert. Dies reduziert den Bedarf an vorzeitigen Sanierungen und trägt mittelbar zur Senkung material-, transport- und baustellenbedingter Emissionen über den Lebenszyklus des Gebäudes bei.
Das Monitoring ermöglicht eine zustandsbasierte Instandhaltung des Flachdachs. Durch gezielte, kleinräumige Eingriffe anstelle großflächiger Sanierungen werden der Materialeinsatz sowie der Abfallanfall reduziert. Die Verlängerung der Lebensdauer der Dachkonstruktion trägt zur effizienten Nutzung eingesetzter Ressourcen bei und unterstützt die Ziele einer nachhaltigen, lebenszyklusorientierten Gebäudebewirtschaftung.
Das überwachte Flachdach leistet einen Beitrag zur Sicherstellung sicherer und funktionsfähiger Arbeits- und Nutzungsbedingungen in Gebäuden mit kritischer Nutzung.
Durch die Vermeidung ungeplanter Wasserschäden werden Risiken für Beschäftigte, Nutzer und Einsatzkräfte reduziert. Gleichzeitig werden Betriebsunterbrechungen und Nutzungseinschränkungen minimiert, was insbesondere bei sicherheitsrelevanten Einrichtungen zur Stabilität der Leistungserbringung beiträgt.
Die kontinuierliche Zustandsüberwachung des Daches stellt eine objektive, nachvollziehbare Datengrundlage für Betreiberentscheidungen bereit. Diese unterstützt eine risikobasierte Instandhaltungs- und Investitionsplanung sowie die Erfüllung von Betreiber- und Sorgfaltspflichten.
Die dokumentierten Messdaten erhöhen die Transparenz gegenüber Versicherungen, Prüfstellen und Aufsichtsbehörden und stärken die Nachweisfähigkeit im Rahmen von Risiko‑, Nachhaltigkeits- und Investitionsberichten. Damit trägt das System zu einer vorausschauenden, regelkonformen und datenbasierten Governance im Gebäudemanagement bei.
Kritische Gebäude müssen jederzeit funktionieren.
Extremwetter, Starkregen und langanhaltende Feuchtebelastung erhöhen das Risiko verdeckter Schäden. Während Technik‑ und IT‑Systeme permanent überwacht werden, bleibt ein zentrales Bauteil oft unbeachtet: das Flachdach. Dabei ist es die größte Schutzfläche des Gebäudes – und eine der häufigsten Ursachen für Betriebsrisiken und ungeplante Kosten.
Flachdächer sind mehrschichtige Systeme. Feuchtigkeit kann unbemerkt in die Konstruktion eindringen und sich über Monate oder Jahre ausbreiten. Klassische Sichtprüfungen erkennen Schäden häufig erst dann, wenn:
Für Betreiber kritischer Infrastrukturen ist dieses reaktive Vorgehen ein hohes Risiko – technisch wie wirtschaftlich.
Digitales Feuchte‑Monitoring macht das Flachdach zum aktiven Frühwarnsystem. Sensoren überwachen kontinuierlich Feuchte‑ und Temperaturwerte direkt im Dachaufbau – genau dort, wo Schäden entstehen. Abweichungen werden frühzeitig erkannt, lokalisiert und dokumentiert – ohne flächige Öffnung des Daches.
Digitales Feuchte‑Monitoring entwickelt das Flachdach von einem schwer kontrollierbaren Bauteil mit hohen Risiken zu einem aktiv überwachten und steuerbaren Bestandteil des Gebäudeschutzes. Betreiber kritischer Gebäude profitieren von frühzeitiger Schadenserkennung, hoher Betriebssicherheit und einer belastbaren, datenbasierten Grundlage für Wartungs‑ und Investitionsentscheidungen. Gleichzeitig werden ungeplante Sanierungen vermieden, Lebenszykluskosten reduziert und die Nutzungsdauer des Daches verlängert.
Angesichts zunehmender klimatischer Belastungen sowie steigender Anforderungen an Verfügbarkeit, Sicherheit und Wirtschaftlichkeit ist das überwachte Flachdach ein zukunftsorientierter und wirtschaftlich sinnvoller Betreiberstandard.
Text: Bauder | Bild: Agnes Mutschler ©
Am 19. September lud Bauder zu einem Round Table ins Produktionswerk in Bruck an der Leitha ein, um über das innovative Null-Grad-Dach zu diskutieren. Experten aus der Branche sprachen über die Vorteile und Risiken dieser gefällelosen Dachkonstruktionen, die zunehmend als Lösung für Klimawandel und Wassermanagement in Städten gelten.
Bauder, in Kooperation mit führenden Partnern, hat es sich zur Aufgabe gemacht, solche Dachspezifikationen weiterzuentwickeln. Im Fokus standen Retentions-Gründächer, die Wasser effizient speichern und kontrolliert abgeben. Diese Dachsysteme spielen eine Schlüsselrolle bei der Abfederung von Starkregen-Ereignissen und der Förderung von Verdunstungskühlung in urbanen Gebieten.
Der Round Table bot eine Plattform für Planer, Architekten und Verarbeiter, um über die rechtlichen, technischen und praktischen Anforderungen zu sprechen. Dabei wurden auch zukünftige Schritte diskutiert, um die Rechtsgrundlage für die Nutzung von Null-Grad-Dächern in Österreich zu verbessern.
Bauder übernimmt mit seinen innovativen Lösungen eine Vorreiterrolle und unterstützt seine Partner durch Schulungen und umfassende technische Beratung.
Der mehrseitige Bericht über den Round Table ist in der aktuellen E-Paper-Ausgabe der Dach Wand ab Seite 30 nachzulesen. Sie finden die digitale Ausgabe hier: Dach Wand E-Paper.
Hier geht es zur Bildergallerie.
Städte sind für rund drei Viertel des weltweiten Co2-Ausstoßes*) verantwortlich. Extreme Wetterereignisse mit Stürmen, Starkregen- und Hagelereignissen werden häufiger und stärker. Hitzewellen und langandauernde Trockenperioden werden zu großen Herausforderungen. Wir können den Klimawandel nicht verhindern, nur Beiträge zur Dekarbonisierung leisten.
Für die Zukunft wird es sowohl strategisch erforderlich sein, die thermische und micro-klimatische Entwicklung der urbanen Zonen und Regionen zu erfassen und visualisieren.
Die Visualisierung regionaler Klimadaten schafft Basis für
Voraussetzung ist die flächendeckende Erhebung der Micro-Klimadaten in der Region.
Energie effiziente LoRaWAN Sensoren mit langjährger (> 10 Jahre) Laufzeit zur Erfassung der urbanen
Temperatur-, Luftdruck; O3; Co2 Messdaten.
regionalen Hitzekarten
langfristige Klimadaten Dokumentation
ESG – Nachweis
Früherkennung von urbanen Hitze Hot-Spots
Datenbasis für Klima Städteplanung
Transparenz und Bürgervertrauen
Ab Mai 2024 können open bmonc® Kunden österreichweit die Messdaten über das LoRaWAN Netzwerk von Hutchison Drei Austria transportieren.
Es bleibt Ihre Wahl, ob Sie ein privates open bmonc® Campus-Gateway oder das österreichweit verfügbare LoRAWAN-Carrier-Netzwerk verwenden. Mit der benutzerfreundlichen open bmonc®-Applikation können sie beliebige LoRa-Sensoren mit der open bmonc® Plattform verbinden.
Österreichweit wird hohe Gebäude Durchdringung und energieeffiziente Datenübertragung sichergestellt. Vor allem für Städte und Gemeinden, Energieversorger, Industrie sowie im Bereich des Facility Managements eröffnen sich dadurch neue Einsatzmöglichkeiten.
Unsere Kunden können dank der erweiterten open bmonc® und Hutchison Drei Infrastruktur österreichweit LoRA-Sensoren an die benutzerfreundliche open bmonc®-Plattform anbinden. Es ist Ihre Entscheidung ob sie weiterhin private bmonc®-Gateways oder den transparenten LoRa-Carrier als Verbindung auswählen.
Überprüfen Sie Ihren Standort. open bmonc® LaRaWAN Netzwerk Verfügbarkeit.
Das Gateway empfängt Funksignale von den LoRaWAN-Endgeräten (Nodes) und leitet sie an den LoRaWAN-Netzwerkserver weiter (Uplink). Gleichzeitig sendet das Gateway Daten vom Netzwerkserver an die Endgeräte zurück (Downlink). Für die Kommunikation mit den Endgeräten bzw. LoRaWAN-Sensoren verwendet das Gateway das LoRaWAN-Protokoll. Die Verbindung vom Gateway (Funk-Basisstationen) zum Netzwerkserver (LNS) wiederum erfolgt entweder über Ethernet, WLAN oder LTE (4G). Dabei ist ein Gateway in der Lage, Daten von Tausenden von Sensoren zu empfangen.
Authentifizierung und Verschlüsselung sind obligatorisch. Im Gegensatz zu vielen anderen IoT-Technologien bietet die LoRaWAN-Spezifikation Anwendungsanbietern bereits eine dedizierte Ende-zu-Ende-Verschlüsselung. Die Daten werden komplett verschlüsselt übertragen. Zum Einsatz kommt hierbei eine AES-Verschlüsselung entsprechend den Sicherheitsmaßnahmen für drahtlose Netzwerke nach IEEE 802.15.4.
Die Spezifikation definiert zwei Schichten der Kryptographie:
Indoor-Gateways sind für den Einsatz in geschlossenen Räumen konzipiert. Sie sind meist etwas kleiner und leichter zu installieren als Outdoor-Gateways, vergleichbar mit WLAN-Access-Points. Indoor-Gateways bieten eine begrenzte Reichweite, die von der Gebäudegeometrie und der verwendeten Baumaterialien beeinflusst wird.
Outdoor-Gateways hingegen sind für den Einsatz im Freien und zur Flächenversorgung ausgelegt. Sie sind robuster, wetterfest und bieten eine größere Reichweite als Indoor-Gateways. Outdoor-Gateways werden häufig zur flächendeckenden Netzabdeckung installiert. Hierbei sind sie in der Lage, Daten von Sensoren über größere Entfernungen und auch unter schwierigen Umgebungsbedingungen zu empfangen.
Die Wahl des richtigen Gateway-Typs hängt von den Anforderungen des jeweiligen Einsatzgebietes ab.
open bmonc® nachhaltiges, Solarpanel gestütztes LoRaWAN Gateway.
Das KONA Photon LoRaWAN® Gateway ist eine Zero Footprint Einzelmodul-Lösung. Das Solarpanel lädt die eingebauten Batterien auf, um genügend Energie für alle praktischen Einsätze unter allen Umweltbedingungen zu liefern. Es verfügt über ein integriertes 3G/4G-Modem und GPS sowie Unterstützung für externe LoRa- und Funkantennen für eine bessere Abdeckung.
open bmonc® ist mithilfe der Tektelic Gateway Technologie bestrebt, Produkte von höchster Qualität mit hoher Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit zu Verfügung zu stellen, um unseren Kunden niedrige Gesamtbetriebskosten zu garantieren. Das Tektelic Photon Gateway bietet eine zuverlässige und sichere Kommunikation mit der Fähigkeit, schnell und einfach auf große Installationen zu skalieren.
Die Digitalisierung betrifft heute alle Branchen und Unternehmen. Messdaten stellen die Basis für die Digitalisierung der Geschäftsprozesse dar. Die Integration von IoT-Messdaten in Ihre Geschäftsmodelle ist ein entscheidender Schritt im Digitalisierungsprozess. Die Menge an Daten ist enorm. Nur moderne Auswerte- und Datenanalysetools können den Wert der Daten visualisieren und zum unternehmerischen Mehrwert machen.
Open bmonc® Business Analytics setzt auf die Dienste der AWS-Cloud und QuickSight.
AWS bietet die breiteste Auswahl an Analytic Services an. Open bmonc® bietet Ihnen eine von der Messdatenerfassung, Datenübertragung, über die Datenspeicherung (strukturiert oder unstrukturierte Data Lakes) an. Ihre Basisdaten können mithilfe von QuickSight und mittels moderner Machine Learning (ML) Methoden, im besten Preis-/ Leistungsverhältnis, und mit voller Skalierbarkeit analysiert werden. Ihr Nutzen ist, dass sie wichtige Erkenntnisse für die Geschäftsprozesse daraus generieren. open Bmonc® Analytics Services sind darauf ausgelegt, große Datenmengen zu verarbeiten und viele manuelle und zeitraubende Aufgaben zu automatisieren.
open bmonc® Business Intelligence basiert auf AWS IoT-Analytics und Quicksight.
open bmonc® AWS IoT-Analytics ist ein vollständig verwalteter Service, der die Ausführung und Operationalisierung anspruchsvoller Analysen an IoT-Massendaten erleichtert. Modernste Analysemethode für IoT-Daten, die dadurch gewonnenen Einblicke helfen Ihnen, bessere und fundiertere Entscheidungen für Ihre IoT- und Machine Learning-Anwendungen zu treffen.
open bmonc® AWS IoT-Analytics ist ein vollständig verwalteter Service, der Analysen operationalisiert und automatisch skaliert, um IoT-Daten bis in Petabyte-Bereiche zu unterstützen. Mit open bmonc® IoT-Analytics können Sie die Daten von Millionen von Geräten analysieren und schnelle, reaktionsstarke IoT-Anwendungen entwickeln, ohne einen Gedanken an die Hardware- oder Infrastrukturverwaltung verschwenden zu müssen.
IoT-Daten sind im höchsten Maße unstrukturiert.
Damit eignen sie sich nicht für herkömmliche Analyse- und Business Intelligence-Tools, die für die Verarbeitung strukturierter Daten konzipiert sind. IoT-Daten stammen von Geräten, die oft relativ verrauschte Prozesse aufzeichnen (z. B. Temperatur, Bewegung oder Schall). Die Daten von diesen Geräten können häufig erhebliche Lücken, beschädigte Nachrichten und falsche Messwerte aufweisen, die vor der Analyse bereinigt werden müssen. Darüber hinaus sind IoT-Daten oft nur im Zusammenhang mit Daten von Drittanbietern aussagekräftig.
open bmonc® AWS IoT-Analytics automatisiert.
Jeden der komplexen Schritte, der mit der Analyse der Daten von IoT-Geräten einhergeht. Open bmonc® IoT Analytics filtert, transformiert und erweitert IoT-Daten, bevor sie in einem Zeitreihendatenspeicher zur Analyse gespeichert werden. Hierzu können Sie den Service so einrichten, dass er nur die tatsächlich benötigen Daten von Ihren Geräten erfasst, die Daten mittels mathematischer Umwandlungen verarbeitet und sie dann durch gerätespezifische Metadaten wie Gerätetyp und Standort ergänzt, bevor er die verarbeiteten Daten im Speicher ablegt.
Auswertung der in open bmonc® gewonnenen IoT-Daten.
Sie können die Daten durch ad-hoc- Abfragen oder mit der integrierten SQL-Query-Engine analysieren und komplexere Analysen und Machine Learning Inferenzen ausführen. IoT Analytics vereinfacht die ersten Schritte mit Machine Learning durch vorgefertigter Modelle für häufige IoT-Anwendungsfälle. Auch Ihre eigene benutzerdefinierte Analyse können Sie, in einem Container verpackt in open bmonc® IoT Analytics ausführen.
Auswertung der in open bmonc® gewonnenen IoT-Daten.
Sie können die Daten durch ad-hoc- Abfragen oder mit der integrierten SQL-Query-Engine analysieren und komplexere Analysen und Machine Learning Inferenzen ausführen. IoT Analytics vereinfacht die ersten Schritte mit Machine Learning durch vorgefertigter Modelle für häufige IoT-Anwendungsfälle. Auch Ihre eigene benutzerdefinierte Analyse können Sie, in einem Container verpackt in open bmonc® IoT Analytics ausführen.
Integration Ihrer IoT Messdaten in die Geschäftsprozesse
Verknüpfung unterschiedlichster Datenquellen zu einer unternehmensweiten Gesamtsicht
Leistbare und skalierbare Business Analytics Werkzeuge
Automatisierung der Datenanalyse
Wissensgewinnung durch Insides (Anomalien, predictive Maintenence)
Erkennung von Anomalien und Trends durch AWS Forecasting Tools
kosteneffiziente Analysen durch Maschine Learning und KI aus der AWS Cloud Technologie
