Präzise Baukosten-Prognose durch KI
Verbessern Sie die Genauigkeit Ihrer Kostenberechnungen um 25% und vermeiden Sie teure Budgetüberschreitungen
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Die Kostenschätzung für Bauprojekte ist notorisch ungenau. Sie basiert oft auf groben Kennzahlen und den Erfahrungswerten weniger Experten. Unvorhergesehene Preissteigerungen bei Materialien oder eine Fehleinschätzung von Aufwänden führen regelmäßig zu massiven Budgetüberschreitungen, die Projekte unrentabel machen können.
Eine KI-Plattform für "Predictive Costing" analysiert die detaillierten Abrechnungsdaten von hunderten oder tausenden abgeschlossener Bauprojekte. Sie lernt die wahren Kostentreiber und deren komplexe Zusammenhänge. Für ein neues Projekt kann die KI auf Basis weniger Parameter (z.B. Gebäudetyp, Standort, Ausstattungsstandard, BIM-Modell) eine extrem präzise und detaillierte Kostenprognose erstellen. Das System kann auch die Preisentwicklung für wichtige Materialien vorhersagen und vor Kostenrisiken warnen.
Quelle: Laut SCHUFA Holding AG - Offizielle Quelle (SCHUFA Holding AG)
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Die Kostenschätzung für Bauprojekte ist notorisch ungenau
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Eine KI-Plattform für "Predictive Costing" analysiert...
Eine KI-Plattform für "Predictive Costing" analysiert die detaillierten Abrechnungsdaten von hunderten oder tausenden abgeschlossener Bauprojekte....
Analyse historischer Projektdaten
Lernt aus den Ist-Kosten abgeschlossener Projekte, um zukünftige Kosten präzise zu prognostizieren
Detaillierte Kostenschätzung
Liefert eine detaillierte Prognose auf Ebene einzelner Gewerke und Bauteile
Prognose von Materialpreisen
Sagt die zukünftige Preisentwicklung für Stahl, Beton, Holz etc. voraus
Risiko-Analyse
Identifiziert die größten Kostenrisiken in einem Projekt
Benchmarking
Vergleicht die prognostizierten Kosten mit ähnlichen, bereits realisierten Projekten
Zeitersparnis
Durchschnittliche Reduzierung des manuellen Aufwands in diesem Bereich.
Implementierung: 8-12 Wochen
Kosteneinsparung
Messbare Reduzierung der operativen Betriebskosten.
Amortisation: 6-9 Monate
Projektmanagement Bau
Projektsteuerer
Herausforderung
Wiederkehrende Budgetüberschreitungen bei den gemanagten Projekten führten zu Unzufriedenheit bei den Bauherren und schmälerten die eigene Marge.
Lösung
Einführung einer KI-Kostenprognose-Software, die mit den Abrechnungsdaten aller Projekte der letzten 10 Jahre trainiert wurde.
Ergebnisse
- Die durchschnittliche Abweichung zwischen Kostenprognose und Endabrechnung sank von 15% auf unter 5%.
- Kostenrisiken konnten viel früher identifiziert und durch Planungsanpassungen gemindert werden.
- Die Kundenzufriedenheit und die Anzahl der Folgeaufträge stiegen signifikant.
Implementierung in 7 Schritten
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