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FE 04.0367/2026/MGB - Entwicklung und Optimierung von statistischen Verfahren zur Qualitätssi-cherung in der Zustandserfassung und -bewertung (ZEB) im

Bundesanstalt für Straßen- und Verkehrswesen, Referat Z2

Frist
50 Tage · 03. Nov. 2026
Leistung
— · CPV 73000000
Region
Deutschland
Quelle
Unterschwelle (national)
Veröffentlicht
14. Sept. 2026
Bekanntmachung
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Leistungsgegenstand

Die Qualitätssicherung der ZEB in den Teilprojekten 1 bis 3 basiert auf drei Säulen: der zeitbefriste-ten Betriebszulassung der Messsysteme durch die BASt, der Eigenüberwachung durch die TP1-3-Auftragnehmer sowie den Kontrollprüfungen. Das Teilprojekt 4 ergänzt dieses System durch Plausi-bilitäts- und Vollständigkeitsprüfungen der Mess- und Bilddaten, die jedoch nur begrenzte Aussa-gen zum Gesamtqualitätsniveau erlauben. Die Kontrollprüfungen werden ca. alle 2.000 Messkilometer durchgeführt, was bei einer Prüfstre-ckenlänge von zwei Kilometern einem Stichprobenumfang von 0,1 % des Messkontingents ent-spricht. Dabei müssen Prüfstrecken einen mittleren Zustandswert zwischen 2,0 und 4,0 aufweisen, wodurch sehr gute und sehr schlechte Abschnitte von der Überprüfung ausgeschlossen werden. Im Jahr 2015 wurde in Bayern erstmals ein Zufallsstichprobenverfahren erprobt, das Fehlerstreube-reiche für das Gesamtnetz ermittelte. Darauf aufbauend führte der TP4-Auftragnehmer erstmalig in 2019 stichprobenhafte Untersuchungen mit 5 % Stichprobenumfang durch, bei denen eigene Scha-denscodierungen mit den TP3-Werten verglichen wurden. Hauptziel des Projektes ist die Entwicklung eines statistischen, zufallsbasierten Verfahrens zum Nachweis der Fehlerstreubreite im TP3 für verschiedene Straßenkategorien. Das Verfahren soll Stichprobenumfang und Toleranzen festlegen, Rückschlüsse auf die Gesamtnetzqualität ermögli-chen und Aussagen zur erreichbaren, geforderten und vorliegenden Auswertequalität liefern. Es soll in bestehende Prüfprozesse integriert werden und systematische KI-bedingte Fehler erkennbar machen. Dies ermöglicht statistisch abgesicherte Qualitätsinformationen, reduziert Fehlauswertun-gen, zeigt Korrekturbedarf auf und steigert die Auswertequalität nachhaltig.

KI-Angebotsentwurf

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