Präzise Baukosten-Prognose durch KI

Verbessern Sie die Genauigkeit Ihrer Kostenberechnungen um 25% und vermeiden Sie teure Budgetüberschreitungen

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60%
Zeitersparnis
25%
Kostensenkung
6-9 Monate
Amortisation
Modern apartment building facade representing real estate property management

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)

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

60%

Durchschnittliche Reduzierung des manuellen Aufwands

Implementierung: 8-12 Wochen

Kosteneinsparung

25%

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

Häufige Fragen

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