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Die beste Dachschneeberäumung ist die, die Sie sicher vermeiden können. Mit unserem modularen Schneemanagement sorgen Sie dafür, die Risiken durch Schneelasten auf Dachflächen optimal einschätzen und minimieren zu können.

Bestandteile des modularen Schneemanagements

Von den konzeptionellen Grundlagen, der Gebäudestatik, dem Monitoring und Prognose von Schneelasten, Reporting bis zum Auslösen und Durchführen von Dachschneeberäumungen. Effizientes modulares Schneemanagement begrenzt Risiken, Aufwand und Kosten und ermöglicht die effektive Überwachung auch großer Gebäudeportfolios.

 

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Bestandteile des modularen Schneemanagements

  • Berücksichtigung von Gebäudestatik und Zustand des Tragwerkes als Grundlage für die Bewertung der Auswirkungen von Schneelasten
  • optimale Beräumungsstrategie nach DGUV I 212-002
  • umfassender, schneller Zugriff auf notwendige Ressourcen (Technik und Dienstleisternetzwerk)
  • Schneelastmonitoring mittels Fernüberwachung und manueller Schneelastmessungen
  • abgestimmte Informationswege zu den Gebäudeverantwortlichen

Bestandteile des modularen Schneemanagements

  • Erstellung und Übermittlung der aktuellen Schneelastsituation
  • Prognose der Entwicklung von Schneelasten zuverlässig bis zu 7 Tage im Voraus
  • Erstellung von Entscheidungsvorlagen
  • Aktivierung der Ressourcen und Durchführung/Überwachung/Auswertung von Dachschneeberäumungen

Schneelogistikkonzept

Effektiv, sicher, vorbereitet: Ein Schneelogistikkonzept liefert objektive und reproduzierbare Entscheidungsgrundlagen. Mit einem praxisnahen Schneelastkonzept bereiten wir Sie und Ihr Dach optimal auf den Winter vor.

Berücksichtigung von Zustand und Statik des Tragwerks
Festlegung von Informationswegen und Beräumungsstrategie
Praxisnahe Handlungs- empfehlungen und individuelle Sicherungsstrategie gegen Absturz
Faktenbasierte Entscheidungsgrundlagen für effektives sicheres Arbeiten

Jede Entscheidung über Maßnahmen zur Dachschneeberäumung benötigt Fakten. Wir liefern sie.


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Schneelastmonitoring

Bevor der Schnee Sie kalt erwischt:
Unser Frühwarnsystem.

Bevor Sie – häufig aus Angst vor möglichen Schäden – eine teure und aufwändige Dachschneeberäumung veranlassen, sollten Sie die realen Risiken kennen. Die Fernüberwachung von Dachschneelasten mit der Risikoleitstelle Schneelasten stellt deutschlandweit ein einzigartiges, leistungsfähiges Frühwarnsystem dar.

  • lückenlose Beobachtung und Auswertung aktueller Schneelasten auf Basis von Wetterdaten und automatisierten Schneemessungen
  • Prognose von Schneelasten mit Hilfe von Wettermodellen
  • Abgleich mit standortspezifisch definierten Schwellenwerten (Alarm- und Grenzwerten)
  • Aktivierung von individuell festgelegten Alarmierungen
  • zeitnahe Bewertung durch Experten und Einleitung erforderlicher Maßnahmen zur Gefährdungsbeseitigung

Manuelle Schneelastmessung

Unser Monitoring-System – die lückenlose Beobachtung und Auswertung aktueller Schneelasten auf Basis von Wetterdaten und automatisierten Schneemessungen – ergänzen wir grundsätzlich um manuelle Schneelastmessungen vor Ort.

Mit entsprechender Expertise und geeigneter Messtechnik wird die tatsächliche Schneehöhe und Schneelast auf dem Dach aufgenommen. Ein weiterer wichtiger Parameter stellt die Schneeverteilung auf den Dachflächen dar, die insbesondere bei Wind und durch Dachaufbauten sehr inhomogen sein kann. Daraus ergeben sich häufig erforderliche Priorisierungen von Teildachflächen, was bei der anzuwendenden Beräumungsstrategie zwingend berücksichtigt werden muss. Nur auf der Basis der repräsentativen Gesamtbelastung und der Schneeverteilung lassen sich die Auswirkungen der Lasten auf die Gebäudestatik sicher bewerten.

Dachschneeberäumung

In der Risikoleitstelle Schneelast treffen aktuelle Wetterdaten auf gewissenhafte Analysen, effiziente Vorbereitung und ein deutschlandweites Dienstleisternetzwerk mit Man Power. Dienstleister für die Durchführung der Dachschneeberäumung werden bereits auf der Grundlage der Prognose von Schneelasten informiert, in Bereitschaft versetzt und kommen nach dem Auslösen der Dachschneeberäumung durch den Auftraggeber schnell zum Einsatz.

Unser Ziel und Anspruch:

Die Gewährleistung bzw. Wiederherstellung der statischen Sicherheit des Gebäudes – bei gleichzeitig geringstmöglicher Beeinflussung Ihrer Geschäftsprozesse.

FROST-RISK

Verbundprojekt "Dachflächen-Risikomodell für ortsbezogenes Schneemanagement" (FROST-RISK)

DLR Projektträger – KMU‑innovativ – Laufzeit: Juni 2025 – November 2027

1. Das Problem

Der Klimawandel verändert die Winterlandschaft in Deutschland grundlegend. Während die Zahl der Schneetage sinkt, steigt gleichzeitig die Intensität von Niederschlagsereignissen und die Häufigkeit extremer Frost‑/Eis­phasen. Gebäude – insbesondere große Logistik‑, Industrie‑ und Gewerbebauten mit flachen oder leicht geneigten Dächern – sind dadurch einem bislang unzureichend quantifizierten Risiko ausgesetzt:

  • Normale Baustatik‑Grenzen beruhen auf historischen Durchschnittswerten und berücksichtigen weder die neuen klimatischen Extremwerte noch lokale Abweichungen.
  • Lokale Schwankungen von Schneehöhen, Windverhältnissen und Schneeverwehungen führen zu erheblichen Abweichungen zwischen prognostizierten und tatsächlichen Belastungen.
  • Unzureichende Überwachung: Aktuelle Messmethoden (einzelne Sensoren, z.B. Schneewaagen) liefern punktuelle Daten, die kaum repräsentativ für große Dachflächen sind.
  • Fehlende digitale Entscheidungsunterstützung: Es existieren keine adäquaten Software‑Tools, die Echtzeit‑Sensorik, Wettermodelle und bauliche Gebäudedaten integrieren, um ortsbezogene Schneelasten zu prognostizieren und Maßnahmen frühzeitig auszulösen.

Diese Diskrepanz zwischen physikalischer Belastung und verfügbarer Information führt zu unerwarteten Schäden, Produktionsausfällen und hohen Versicherungsansprüchen – ein signifikantes wirtschaftliches sowie gesellschaftliches Problem.

2. Der Lösungsansatz

FROST‑RISK entwickelt eine hochmoderne, lernende Risikomodell‑Lösung. Die Kernkomponenten sind:

  • Datenerfassung und Integration (automatische Sensorik, manuelle Messungen, Satelliten- und Wetterdaten, …),
  • Datenfusion & Feature Engineering (Fusion  von Bild-, Zeit‑ und Standortdaten,  Daten‑Quality‑Checks, …),
  • Machine‑Learning‑Modellierung (z.B. Bildanalyse, …),
  • Echtzeit‑Prognose & Alerting (Monitoring, Benachrichtigungen bei kritischen Lasten, …).

Der Ansatz ist nicht nur ein technisches System: Er integriert Wissenschaft (Statistik, Baustatik, Klimamodellierung) und Praxis (Bauingenieurwesen, Facility Management). Durch die Methodik wird das Modell kontinuierlich an neue Daten angepasst – so entsteht ein selbstlernendes Schneelastmanagement.

3. Ziele

  • Zuverlässige Modelle gegenüber klassischen Prognosen (z.B. der Schneelast), 
  • ortsbezogenen Schneelast‑Prognoseplattform mit Echtzeit-Alerts,
  • Lernendes Prognose-Modell
  • Reduzierung von Schäden durch Schneelasten

4. Projektpartner

  • Schneelogistik GmbH (Praxis Koordination, Pilotobjekte, historische Daten)
  • innosaxess GmbH (IoT  und Netzwerkinfrastruktur, Sensorintegration)
  • Institut für Digitale Technologien (IFDT) (ML Modellierung, Architektur, wissenschaftliche Evaluation)