Skip to main content
main-content
Top

About this book

Das Buch befasst sich mit der Kalkulation von Baukosten und Bauzeiten für Auftraggeber und Auftragnehmer in verschiedenen Projektphasen. Am Ende jeder Projekt- und Bauwerksanalyse sind möglichst genaue Angaben zu Zeiten, Kosten und Preisen vorzulegen, die in Abhängigkeit von der Komplexität des Bauobjekts und den Umständen der Leistungserbringung auf einer mehr oder weniger unsicheren Datenbasis stehen. Im Zuge einer Bandbreitenbetrachtung von maßgebenden Inputgrößen kann eine ganzheitliche Perspektive eingenommen werden, wodurch insbesondere Unsicherheiten systematisch Eingang in die Analyse finden. Somit kann die Aussagekraft und Validität konkreter Werte erhöht werden. Durch die Wahl der Bezugsbasis (Werte) wird bestimmt, welche Chancen bzw. Risiken eingegangen werden. Erst die Anwendung probabilistischer Methoden erlaubt die Kalkulation und grafische Darstellung des für die Entscheidungsfindung zentralen Chancen-Risikoverhältnisses.

Im Fokus der Betrachtungen steht die systematische Berücksichtigung von Unsicherheiten bei der Ermittlung von Baukosten und Bauzeiten sowie der Lebenszykluskosten. Ergänzend dazu erfolgt eine detaillierte Darstellung anderer Entscheidungsprozesse für die Projektvorbereitung und Planung (Developer-Rechnung, Baugrundanalyse, Kostenschätzung etc.), die Ausführungsvorbereitung (Kosten- und Preisermittlung, Bewertung der Bauzeit, Ressourcenermittlung, Verfahrensvergleich, Angebotsanalyse, Vergabeentscheidung etc.) und die Bauwerksrealisierung (Baulogistik, Verfahrensauswahl, Bauablaufplanung, Leistungsabstimmung, Beschaffung, Mehrkostenermittlung, Trendanalyse etc.) sowie für das übergeordnete Projektportfoliomanagement.

Table of Contents

Frontmatter

Chapter 1. Einleitung

Zusammenfassung
Ein ökonomisch geführter Baubetrieb erfordert die optimierte Kombination der Produktionsfaktoren. Besonders auf die Bauzeiten und Baukosten nimmt die Auswahl sowie die Art und Weise wie die Produktionsfaktoren miteinander kombiniert werden einen großen Einfluss. Die dazugehörigen Berechnungsansätze sind von Unsicherheiten geprägt, die mit dem Grad der Komplexität und der fehlenden Detailierungstiefe des Bauprojekts zunehmen. Der systematische Umgang mit Unsicherheiten ist daher wesentlich für den Projekterfolg. Es werden die Grundlagen zur Anwendung der Monte-Carlo-Simulation, womit Unsicherheiten stochastische Berücksichtigung finden, beschrieben und deren Nutzen anhand von Praxisbeispielen für verschiedene Projektphasen gezeigt. Der Einsatz der vorgestellten Methoden und Werkzeuge hilft bei der Bewertung und Analyse unsicherer Berechnungsparameter und erleichtert die Entscheidungsfindung. Die Inhalte richten sich besonders an Auftraggeber und Auftragnehmer, Sachverständige, Wissenschaftler, Studierende und baubetrieblich und bauwirtschaftlich interessierte Projektbeteiligte. Die Grundlagenkapitel sind aber nicht nur für Akteure des Bauwesens von Interesse, sondern aufgrund der Universalität mathematischer und statistischer Methoden für darüber hinausgehende Anwendungsmöglichkeiten relevant.
Christian Hofstadler, Markus Kummer

Chapter 2. Grundlagen

Zusammenfassung
Die vertiefte Betrachtung der Grundlagen zu den Themen Chancen, Risiken und Unsicherheiten bietet eine fundierte Basis für das einheitliche Verständnis der Materie und der damit verbundenen Zusammenhänge. Für alle Entscheidungen, die auf Zahlenwerten basieren, hat die gewählte Bezugsbasis eine zentrale Bedeutung. Mit der Entscheidung für einen Wert wird das damit eingegangene Chancen-Risikoverhältnis determiniert. Im vorliegenden Buch nimmt das Chancen-Risikoverhältnis eine zentrale Stellung in der systematischen Betrachtung von Leistungen, Projekten oder Projektportfolios ein. Mit zunehmender Konkretisierung von Projekten werden die Randbedingungen eindeutiger spezifiziert. Trotzdem bleiben Unsicherheiten für die Aussagen über die Zukunft, die in Form von Kalkulationen und Berechnungen getätigt werden, bestehen. Der Grad der Zuverlässigkeit von Aussagen über Zeiten und Kosten für zukünftige Ereignisse hängt wesentlich von der eingesetzten Methodik sowie der Qualität der verwendeten Daten und Informationen ab. Die vermittelten Grundlagen zur Stochastik bilden das fachliche Fundament für die richtige – und damit erst nutzbringende – Anwendung der Monte-Carlo-Simulation.
Christian Hofstadler, Markus Kummer

Chapter 3. Daten, Informationen, Wissen und BIM

Zusammenfassung
Die Qualität von Daten und Informationen bildet die Ausgangsbasis für genaue Berechnungsergebnisse und fundierte Entscheidungsgrundlagen. Daten, Informationen und Wissen bilden das Grundgerüst für die systematische Berücksichtigung von Unsicherheiten im Chancen- und Risikomanagement. Dieses Kapitel beschreibt anhand der Wissenstreppe nach North die Entwicklung von singulären Daten und Informationen hin zu Wissen und letztendlich zum entscheidenden Erfolgsfaktor, der eine einzigartige Stellung am Markt ermöglicht. Wissen wird nur dann vermittelt, wenn Daten und Informationen systematisch vernetzt sind und im Kontext von Erfahrungen und Erwartungen stehen. Beleuchtet wird die Rolle des Informationserzeugers, der maßgeblich bestimmt, in welcher Qualität und Quantität die Informationen dem Nutzer zur Verfügung stehen. Jedes noch so gute BIM-Modell benötigt für die Simulation von Bauzeiten und Baukosten hochqualitative Daten mit den dazugehörigen Informationen (z.B. Entstehung, Randbedingungen). Erst dann ist mit BIM-Modellen der größtmögliche Nutzen für alle Projektphasen und -beteiligten sowie in weiterer Folge für den gesamten Lebenszyklus eines Bauobjekts zu erzielen.
Christian Hofstadler, Markus Kummer

Chapter 4. Chancen- und Risikomanagement

Zusammenfassung
Die Förderung des chancen- und risikobasierten Denkens, das eine wertvolle Basis des effizienten und effektiven Handelns darstellt, steht im Fokus des Kapitels. Das Chancen- und Risikomanagement offeriert ein Repertoire an Werkzeugen und Methoden, um in effizienter Weise die Chancennutzung zu optimieren und Risiken zu bewältigen. Auf übergeordneter Ebene können damit die Unternehmensziele verfolgt werden, während untergeordnet die Projektziele effizient und effektiv erreicht werden können. Das Chancen- und Risikoverhalten der Akteure bestimmt die Anzahl der Aufträge, die einerseits akquiriert und andererseits wirtschaftlich erfolgreich abgewickelt werden. In der Makrobetrachtung bezieht sich das Chancen- und Risikomanagement auf die gesamte Organisation und in der Mikrobetrachtung auf einzelne Projekte. Für einen zeitnahen Überblick über die Kostensituation wesentlicher Projekte ist zwischen den beiden Betrachtungsebenen ein Projektportfoliomanagement zu implementieren. Primäres übergeordnetes Ziel ist die langfristige Sicherung des Unternehmenserfolgs bzw. der Unternehmensexistenz. Für die erfolgreiche Anwendung eines zielorientierten und systematischen Chancen-Risikomanagementprozesses werden im Kapitel Regelkreise dargestellt und beschrieben.
Christian Hofstadler, Markus Kummer

Chapter 5. Methoden des Chancen- und Risikomanagements in den Projektphasen

Zusammenfassung
Um komplexe Systeme zu verstehen, zu beschreiben und zu beherrschen ist eine Differenzierung in Teilsysteme, die anhand logischer Beziehungen verknüpft sind, essenziell. In der Bauwirtschaft kann dies anhand der Einteilung in Projektphasen für die Vorbereitung, Bauausführung und den Betrieb von Bauwerken realisiert werden. Im Kapitel werden die in der Praxis weit verbreiteten fünf Projektphasen (PPH) vorgestellt, die in weiterer Folge mit den im Buch gezeigten Praxisbeispielen in Beziehung gesetzt werden (Anwendung auf PPH 1 bis PPH 4). In frühen Projektphasen sind die Bandbreiten von Werten für Mengen-, Produktivitäts- und Kostenansätze höher, da hier noch mit einer größeren Anzahl von möglichen Einflussfaktoren auf das Gesamtprojekt zu rechnen ist. In späteren Projektphasen wird das Bauprojekt immer konkreter (zunehmende Planungstiefe) und die Beeinflussbarkeit durch den Auftraggeber sinkt. Basierend auf unsicheren Parametern und Zahlenwerten oder nur groben Schätzungen sind Entscheidungen zu treffen. Mit der Anwendung der Monte-Carlo-Simulation wird der systematische Umgang mit Unsicherheiten ermöglicht.
Christian Hofstadler, Markus Kummer

Chapter 6. Grundlagen der Monte-Carlo-Simulation

Zusammenfassung
Studierende, Forscher und besonders Praktiker sehen in wahrscheinlichkeitstheoretischen Berechnungen oftmals eine – scheinbar unüberwindbare – mathematische Herausforderung und lassen sich deshalb von deren Anwendung abschrecken. Im Kapitel wird dem entgegenwirkend zunächst der Unterschied zwischen der Monte-Carlo-Methode und -Simulation verdeutlicht und die Monte-Carlo-Simulation in die Teilbereiche der Mathematik eingeordnet. Weiters erfolgt die wichtige Differenzierung zwischen Iteration und Szenario. Es wird grundlegend unter Berücksichtigung von Zusammenhängen gezeigt, wie die Monte-Carlo-Simulation funktioniert und wie sie sinnvoll und systematisch angewendet werden kann. Ausgangsbasis bildet ein mathematisches Vorverständnis und das für die jeweilige Problemstellung erstellte Berechnungsmodell. Die Basiskenntnisse, die dem Verständnis der nachfolgenden Kapitel dienen und zum Mitdenken und eigenständigen Anwenden anregen, werden anhand von Beispielen vermittelt. Bandbreiten, Verteilungsfunktionen sowie Korrelationen haben für die Monte-Carlo-Simulation entscheidende Bedeutung. Die Auswirkungen unterschiedlicher Verteilungsfunktionen und Korrelationen auf die Ergebnisse werden veranschaulicht und interpretiert. Wie bei allen Softwareprogrammen hängt die Qualität der Berechnungsergebnisse vom Know-how und besonders Know-why der Anwender ab.
Christian Hofstadler, Markus Kummer

Chapter 7. Anwendung von Monte-Carlo-Simulationen

Zusammenfassung
Die Voraussetzungen und Grundlagen für die praxisnahe Anwendung sowie der zielgerichtete und nutzbringende Einsatz von Monte-Carlo-Simulationen stehen im Zentrum dieses Kapitels. Es wird klar herausgearbeitet, dass die Anwendung nur dann einen Mehrwert bringt, wenn ‚realitätsnahe‘ Verteilungsfunktionen mit projektspezifisch relevanten Eingangswerten für die unsicheren Inputparameter eingesetzt werden. Steht eine kontextbezogene Datenbasis aus der Praxis (Empirie) zur Verfügung, ist mittels Datenfitting eine direkte Überführung in eine Verteilungsfunktion möglich und die Ergebnisse zukünftiger Simulationen weisen ein höheres Aussageniveau auf. Aus der Baupraxis explizit abgeleitete Verteilungsfunktionen für Aufwandswerte sowie für Mengenabweichungen werden angeführt und kommentiert. In gleicher Weise erfolgt eine Darstellung und Erläuterung von Korrelationskoeffizienten für die Eingangsparameter zur Berechnung des Gesamt-Aufwandswerts für Stahlbetonarbeiten. Neben der richtigen Modellierung und realitätsnahen Auswahl der Verteilungsfunktionen sowie deren Eingangswerten wird auf die so wichtige Interpretation der Simulationsergebnisse eingegangen. Abschließend wird hervorgehoben, dass die aus einem Histogramm gewählte Bezugsbasis (Wert) in weiterer Folge das damit eingegangene Chancen-Risikoverhältnis repräsentiert.
Christian Hofstadler, Markus Kummer

Chapter 8. Einfluss der Projektvorlaufzeit und der Bauzeit auf die Projektziele

Zusammenfassung
Qualität, Zeit, Kosten, Quantität, Störungsanfälligkeit und Prozessqualität stellen für jedes Projekt die maßgebenden Entscheidungs- bzw. Gestaltungsvariablen dar, welche genauer analysiert werden müssen, um ein Bauobjekt ausreichend bewerten zu können. Im Kapitel wird die Bedeutung der Projektvorlaufzeit und der veranschlagten Bauzeit für den Projekterfolg hervorgehoben. Sind die Zeiten zu kurz, entstehen Produktivitätsverluste, Störungen, Fehler, Qualitätseinbußen und Mehrkosten. Die Grundlagen zum Produktionssystem und zur Produktivität werden ausführlich dargestellt. Besonders wird auf den Zusammenhang zwischen Bauzeit und Produktivität eingegangen.Quantitativ wird gezeigt, welche Auswirkungen auf die Produktivität zu erwarten sind, wenn die Bauzeit, im Vergleich zu einer ‚normalen‘ Bauzeit, zu lang oder zu kurz vorgegeben wird. Weiters werden die Folgenfür die Baukosten betrachtet, wenn von der ‚normalen‘ Bauzeit abgewichen wird. Eine ‚normale‘ Bauzeit liegt dann vor, wenn die Art, Anzahl und Kombination der Produktionsfaktoren dazu geeignet ist, den Baubetrieb auf der Baustelle ohne Überschreitung von Grenzen zu Produktivitätsverlusten wie geplant umzusetzen.
Christian Hofstadler, Markus Kummer

Chapter 9. Anwendungsbeispiele – Auftraggeber

Zusammenfassung
Die Monte-Carlo-Simulation wird auf Aufgabenstellungen aus der Praxis für die Sphäre des Auftraggebers angewendet. Die gezeigten Methoden und Anwendungsschemata können in adaptierter Form auf die Aufgabenstellungen der Auftragnehmer bzw. in ihrer grundsätzlichen Struktur auch von anderen am Bau beteiligten Akteuren angewendet werden.
Folgende Beispiele im Buch sind in erster Linie für die Sphäre des Auftraggebers ausgearbeitet:
  • Projektvorbereitung (PPH 1)
    • Developer-Rechnung
    • Lebenszykluskostenbetrachtungen
  • Planung (PPH 2)
    • Lebenszykluskostenberechnungen
    • Baugrundanalyse
    • Kostenschätzung/-berechnung
  • Ausführungsvorbereitung (PPH 3)
    • Kostenanschlag
    • Bauzeitermittlung
    • Angebotsanalyse
    • Vergabeentscheidung
  • Ausführung (PPH 4)
    • Trendanalyse
  • Übergeordnetes Portfoliomanagement
Christian Hofstadler, Markus Kummer

Chapter 10. Anwendungsbeispiele – Auftragnehmer

Zusammenfassung
Die Monte-Carlo-Simulation wird auf Aufgabenstellungen aus der Praxis für die Sphäre des Auftragnehmers angewendet. Die gezeigten Methoden und Anwendungsschemata können in adaptierter Form auf die Aufgabenstellungen der Auftraggeber bzw. in ihrer grundsätzlichen Struktur auch von anderen am Bau beteiligten Akteuren angewendet werden.
Folgende Beispiele im Buch sind in erster Linie für die Sphäre des Auftragnehmers ausgearbeitet:
  • Ausführungsvorbereitung (PPH 3)
    • Mengenunsicherheiten/Mischpreiskalkulation
    • Makrobetrachtung für die Anzahl der Arbeitskräfte
    • Ermittlung der erforderlichen Geräteanzahl
    • Chancen- und Risikoregister
    • Bauzeitermittlung
    • Grober Verfahrensvergleich
    • Grobe Vorhaltemengenermittlung
    • Kalkulation (Nullkalkulation)
    • Beurteilung des Kalkulationsrisikos
    • Preisermittlung für das Angebot
  • Ausführung (PPH 4)
    • Logistik/Anzahl der Transporte
    • Abstimmung von Geräteketten
    • Verdichtungsleistung im Erdbau
    • Verfahrensauswahl
    • Fertigungsablaufplanung
    • Lagerhaltung von Baustoffen
    • Aggregation von Produktivitätsverlusten
    • Ermittlung der Vorhaltemengen
    • Beschaffungsoptimierung
    • Trendanalyse
    • Einflüsse der Witterung
    • Mehrkostenermittlung
  • Übergeordnetes Portfoliomanagement
Christian Hofstadler, Markus Kummer

Backmatter

Additional information