Webtool zur risikobasierten-probabilistischen Lebenszyklus-kostenanalyse auf Basis digitaler Gebäudemodelle – BIM2pLCC/Webtool for riskbased-probabilistic life cycle cost analysis based on digital building models – BIM2pLCC
Author(s): |
Eric Spinnräker
Nicolas Pauen Alexander Schnitzler Jérôme Frisch Christoph van Treeck |
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Medium: | journal article |
Language(s): | German |
Published in: | Bauingenieur, February 2019, n. 2, v. 94 |
Page(s): | 37-44 |
DOI: | 10.37544/0005-6650-2019-02-23 |
Abstract: |
Im Vergleich zu anderen produzierenden Industrien stagniert im Bauwesen die Arbeitsproduktivität je Erwerbstätigem seit Jahren. Trotz der in der Praxis zunehmenden digitalen Planung mithilfe von Building Information Modeling (BIM), liegen die Gründe unter anderem in der unzureichenden Standardisierung und der damit einhergehenden fehlenden Automatisierung von Prozessen und Berechnungen. Resultat dessen sind weiterhin punktuelle und deterministische Baukostenberechnungen, welche meist auch erst zu späten Planungsphasen erfolgen. Neben der unzureichenden Identifikation und Kommunikation von Chancen und Risiken, schließt die meist fehlende Berücksichtigung der Nutzungskosten eine ganzheitliche Betrachtung und Optimierung von Gebäuden aus. Das vorgestellte webbasierte Tool BIM2pLCC (engl.: BIM to probabilistic Life-Cycle-Costing; de: BIM zur probabilistischen Lebenszykluskostenrechnung) stellt diesbezüglich eine Lösungsmöglichkeit zur effizienten Berechnung von probabilistischen Lebenszykluskosten bei unterschiedlichen Informationsstand dar. Durch die gewählte Implementierung können die Kostenberechnungen sowohl mithilfe von drei Eingangsparametern und der statistischen Anreicherung von (Kosten-)Kennwerten, als auch auf Basis von BIM-Modellen mit unterschiedlichem Informationsgehalt durchgeführt werden. Hierdurch kann eine fortlaufende probabilistische Lebenszykluskostenanalyse in den Planungsprozess integriert und Planungsentscheidungen vor einem wesentlich besseren Informationshintergrund getroffen werden. |
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data sheet - Reference-ID
10553618 - Published on:
21/01/2021 - Last updated on:
19/02/2021