INNOVATION SCOUT · IMPULSPROFIL

Generative Planungsverfahren und Optimierung

Generative Planungsverfahren erzeugen und vergleichen Entwurfsvarianten unter definierten Zielen und Randbedingungen. KI kann Strukturen erzeugen, Simulationsergebnisse durch gelernte Näherungen abschätzen oder Modellwerkzeuge steuern. Die fachliche Prüfung bleibt eine eigenständige Aufgabe.

Um was geht es bei Generative Planungsverfahren und Optimierung?

Mehr Fläche, geringerer Energiebedarf und gute Aufenthaltsqualität führen nicht zwangsläufig zur selben Entwurfsvariante. Generative Planung macht einen beschriebenen Lösungsraum durchsuchbar und seine Zielkonflikte vergleichbar. Wie weit die Unterstützung trägt, hängt davon ab, welche Anforderungen im Modell stehen, wie die Varianten bewertet werden und welche Fehler die Prüfung erkennt. Ein überzeugendes Bild, ein günstiger Prognosewert und ein fachlich verwendbarer Modellstand sind unterschiedliche Ergebnisse.

Quelle 14: Optimizing rural building design with an intelligent framework integrating BES ANN and MCDM, Fundstelle(n): Research methodology; ANN and multi-objective optimization; MCDM · Methodik/Schluss · MCDM; regionale Grenzen Quelle 11: Unified Vector Floorplan Generation via Markup Representation, Fundstelle(n): Abschnitt 3 Quelle 13: MCP4IFC: IFC-Based Building Design using Large Language Models, Fundstelle(n): Abschnitt 3 · 4.2.2 Quelle 12: TLC-Plan: A Two-Level Codebook Based Network for End-to-End Vector Floorplan Generation, Fundstelle(n): 4.2.4 Quelle 15: Boundary-Constrained Diffusion Models for Floorplan Generation: Balancing Realism and Diversity, Fundstelle(n): 3 · OOD Evaluation Quelle 9: Design for Good: The science behind the design at HMC Architects, Fundstelle(n): Zielsystem und Vergleich

Einordnung im Impulsradar

KI unterstützt konkrete Variantenvergleiche; Forschung erzeugt bereits strukturierte Grundrisse und verändert IFC-Modelle über Sprachbefehle. Geometriefehler, fehlende Modellbeziehungen und begrenzte Übertragbarkeit trennen diese Ergebnisse jedoch von geprüfter Planung. Entscheidend sind zulässige Lösungen und belastbare Bewertungen, nicht allein die Zahl erzeugter Varianten. Wiederholte und ausgeweitete Nutzung derselben KI-Funktion ist in den ausgewerteten Praxisbelegen noch nicht ausreichend dokumentiert.

Quelle 11: Unified Vector Floorplan Generation via Markup Representation, Fundstelle(n): Abschnitte 3–4; Anhang A Tabelle 10/11, B und E Quelle 12: TLC-Plan: A Two-Level Codebook Based Network for End-to-End Vector Floorplan Generation, Fundstelle(n): Abschnitte 3, 4.1, 4.2.4 und 5 · 4–5 Quelle 13: MCP4IFC: IFC-Based Building Design using Large Language Models, Fundstelle(n): Abschnitte 4.1, 4.2.1 Tabelle 4, 4.2.2 und 5 · 4–5 Quelle 9: Design for Good: The science behind the design at HMC Architects, Fundstelle(n): Enhancing HMC Architects’ outcome-based approach; Using Forma to show the science behind the design · Konkreter STEM-Entwurf Quelle 10: Stantec: Aligning architecture and engineering workflows with Forma, Revit and InfraWorks, Fundstelle(n): Interview

Wo die KI im Planungsablauf arbeitet

Parametrische Modelle beschreiben veränderliche Größen und ihre Abhängigkeiten. Mathematische oder evolutionäre Optimierung durchsucht einen solchen Raum anhand von Zielen und Randbedingungen; das Verfahren ist deshalb nicht automatisch lernende KI. Ein lernendes Surrogat schätzt beispielsweise die Bewertung einer Variante aus Trainingsbeispielen. Ein generatives Modell erzeugt dagegen neue Strukturen, während ein Sprachmodell über Werkzeuge Änderungen an einem Fachmodell auslösen kann. Diese Funktionen lassen sich kombinieren, ihre Qualität muss aber jeweils gesondert geprüft werden.

Quelle 14: Optimizing rural building design with an intelligent framework integrating BES ANN and MCDM, Fundstelle(n): Research methodology; ANN and multi-objective optimization; MCDM Quelle 11: Unified Vector Floorplan Generation via Markup Representation, Fundstelle(n): Abschnitt 3 Quelle 13: MCP4IFC: IFC-Based Building Design using Large Language Models, Fundstelle(n): Abschnitt 3

Eine gute Variante muss zunächst die unverhandelbaren Anforderungen erfüllen. Erst dann ist eine Abwägung weicher Ziele sinnvoll. Mehrzielverfahren können eine Menge von Kompromissen liefern, bei denen eine Verbesserung des einen Ziels ein anderes verschlechtert. Welche Lösung gewählt wird, bleibt von Prioritäten, Unsicherheiten und nicht modellierten Anforderungen abhängig. Die automatische Suche nimmt diese Entscheidung nicht vorweg.

Quelle 14: Optimizing rural building design with an intelligent framework integrating BES ANN and MCDM, Fundstelle(n): MCDM; regionale Grenzen · Research methodology; Results and analysis, ANN; Conclusions; Data availability Quelle 13: MCP4IFC: IFC-Based Building Design using Large Language Models, Fundstelle(n): 4.2.2 Quelle 15: Boundary-Constrained Diffusion Models for Floorplan Generation: Balancing Realism and Diversity, Fundstelle(n): OOD Evaluation Quelle 9: Design for Good: The science behind the design at HMC Architects, Fundstelle(n): Zielsystem und Vergleich

Fachspezifische Basismodelle, auch Foundation Models genannt, sind eine Forschungsrichtung für die Planung. Der Konferenzbeitrag Building Foundation Models beschreibt dafür Potenziale und Forschungsanforderungen. Für ihre Erprobung braucht es eine definierte Bauaufgabe, überprüfte Ausgaben und einen geeigneten Vergleich. So lässt sich untersuchen, welchen Beitrag ein solches Modell im jeweiligen Planungsablauf leisten kann.

Quelle 1: Building Foundation Models – Potentials, Challenges and Research Directions for Using LLM and LVM in AEC, Fundstelle(n): Autorenfassung S. 1–5, Herausforderungen und Forschungsrichtungen Quelle 12: TLC-Plan: A Two-Level Codebook Based Network for End-to-End Vector Floorplan Generation, Fundstelle(n): 4.2.4 Quelle 13: MCP4IFC: IFC-Based Building Design using Large Language Models, Fundstelle(n): 4.2.2 Quelle 15: Boundary-Constrained Diffusion Models for Floorplan Generation: Balancing Realism and Diversity, Fundstelle(n): 3 Quelle 14: Optimizing rural building design with an intelligent framework integrating BES ANN and MCDM, Fundstelle(n): Methodik/Schluss

Worauf es bei Generative Planungsverfahren und Optimierung fachlich ankommt

Drei Baukörper mit einer KI-gestützten Windanalyse vergleichen

Studien-/Praxisbefund

Das Architekturbüro HMC Architects verglich für den Entwurf eines STEM-Zentrums an einem kalifornischen Community College drei Baukörper. Der Kundenbericht vom Dezember 2025 nennt dafür ausdrücklich die KI-gestützte Windanalyse Rapid Wind Analysis. Sie wurde zur wiederholten Variantenprüfung eingesetzt. Die Auswahl bezog weitere Kriterien und saisonale Zielkonflikte ein; Präsentationsbilder wurden anschließend separat erzeugt. Es handelt sich um eine im Herstellerkanal veröffentlichte Anwenderdarstellung ohne unabhängigen Gesamtaufwandsvergleich.

Quelle 9: Design for Good: The science behind the design at HMC Architects, Fundstelle(n): Enhancing HMC Architects’ outcome-based approach; Using Forma to show the science behind the design

Fachliche Einordnung

Die benannte KI-Funktion unterstützt hier die Bewertung dreier Baukörper. Ihre Analyse liefert vergleichbare Informationen für planerische Abwägungen; die Auswahl bezieht zusätzlich weitere Kriterien und saisonale Zielkonflikte ein. Der Fall zeigt damit die Rolle einer spezialisierten Bewertung im Entwurfsprozess.

Quelle 9: Design for Good: The science behind the design at HMC Architects, Fundstelle(n): Enhancing HMC Architects’ outcome-based approach; Using Forma to show the science behind the design

Vektorgrundrisse: formale Struktur begrenzt Fehler, beseitigt sie aber nicht

Studien-/Praxisbefund

Zwei Forschungsmodelle erzeugen Grundrisse in strukturierter Form. FMLM verwendet dafür Markup-Sequenzen, also maschinenlesbare Beschreibungsfolgen, und schränkt bestimmte Ausgaben bereits während der Erzeugung ein. Die Autoren zeigen dennoch Randverletzungen und falsch platzierte Nachbarschaften; eine Präferenzstudie mit 20 Crowd-Teilnehmenden ist keine fachplanerische Abnahme. TLC-Plan erzeugt Vektorgrundrisse über zwei hierarchische Codebuchebenen. Von 3.000 geprüften Ausgaben waren 2.605 beziehungsweise 86,83 Prozent nach dem verwendeten Kriterium ohne Lücken oder ungültige Räume; 113 erfüllten die studieneigene Eingangstürbedingung nicht.

Fachliche Einordnung

Strukturierte Geometrie ist für die Weiterbearbeitung nützlicher als ein reines Grundrissbild. Daraus folgt noch keine funktionale oder baurechtliche Gültigkeit. Die Tests decken begrenzte Grundrisstypen und Anforderungen ab; insbesondere komplexere Konturen und andere Gebäudekonfigurationen benötigen eine eigene Prüfung. Die beiden Fehlerzählungen von TLC-Plan dürfen nicht zu einer Gesamtquote addiert oder als Anteil genehmigungsfähiger Pläne gelesen werden.

Quelle 11: Unified Vector Floorplan Generation via Markup Representation, Fundstelle(n): Abschnitte 3–4; Anhang A Tabelle 10/11, B und E Quelle 12: TLC-Plan: A Two-Level Codebook Based Network for End-to-End Vector Floorplan Generation, Fundstelle(n): Abschnitte 3, 4.1, 4.2.4 und 5 · 4.2.4 Quelle 13: MCP4IFC: IFC-Based Building Design using Large Language Models, Fundstelle(n): 4.2.2 Quelle 15: Boundary-Constrained Diffusion Models for Floorplan Generation: Balancing Realism and Diversity, Fundstelle(n): 3 Quelle 14: Optimizing rural building design with an intelligent framework integrating BES ANN and MCDM, Fundstelle(n): Methodik/Schluss

IFC-Bearbeitung: sichtbare Geometrie und vollständiges Fachmodell unterscheiden

Studien-/Praxisbefund

MCP4IFC der Universität Rostock und TU Clausthal verbindet Sprachmodelle mit IFC-Werkzeugen und Codeerzeugung. Acht semantische Bearbeitungsaufgaben an einem kleinen Hausmodell wurden erfolgreich ausgeführt und am Vorher-/Nachher-Modell kontrolliert. Bei Geometriebeispielen dokumentiert die Arbeit dagegen fehlerhafte Wandanschlüsse, fehlende Öffnungen und Raumdefinitionen sowie unvollständige Material- und räumliche Zuordnungen.

Quelle 13: MCP4IFC: IFC-Based Building Design using Large Language Models, Fundstelle(n): Abschnitte 4.1, 4.2.1 Tabelle 4, 4.2.2 und 5

Fachliche Einordnung

Eine Datei kann sich öffnen und ein Gebäude darstellen, obwohl für weitere Fachprozesse wesentliche Beziehungen fehlen. Abfragen, Attributänderungen und Geometrieerzeugung benötigen deshalb unterschiedliche Prüfungen. Der Demonstrator zeigt einen Integrationsweg, keinen durchgehend gültigen Entwurfsprozess; gemessene Abfragegenauigkeit und tatsächlicher Korrekturaufwand dürfen nicht miteinander verwechselt werden.

Quelle 13: MCP4IFC: IFC-Based Building Design using Large Language Models, Fundstelle(n): Abschnitte 4.1, 4.2.1 Tabelle 4, 4.2.2 und 5 · 4.2.2 Quelle 12: TLC-Plan: A Two-Level Codebook Based Network for End-to-End Vector Floorplan Generation, Fundstelle(n): 4.2.4 Quelle 15: Boundary-Constrained Diffusion Models for Floorplan Generation: Balancing Realism and Diversity, Fundstelle(n): 3 Quelle 14: Optimizing rural building design with an intelligent framework integrating BES ANN and MCDM, Fundstelle(n): Methodik/Schluss

Lernende Bewertung: schneller suchen, ausgewählte Lösungen nachrechnen

Studien-/Praxisbefund

Duan und Mitautoren koppeln Gebäudesimulation, ein künstliches neuronales Netz, Mehrzielsuche und ein Verfahren zur Variantenwahl für ein ländliches Wohnhaus in Chuzhou. Das Netz lernt Zielgrößen aus 10.000 simulierten Stichproben; Kosten, Energie und Komfort werden getrennt berücksichtigt. Die ausgewertete Methodendarstellung macht eine unabhängige Testtrennung nicht hinreichend nachvollziehbar. Verbesserungen des Fallmodells sind keine gemessenen Einsparungen nach der Errichtung.

Quelle 14: Optimizing rural building design with an intelligent framework integrating BES ANN and MCDM, Fundstelle(n): Research methodology; Results and analysis, ANN; Conclusions; Data availability

Fachliche Einordnung

Ein Surrogat ersetzt im Suchprozess eine aufwendigere Bewertung durch eine gelernte Näherung. Gerade die vom Optimierer bevorzugten Lösungen sollten anschließend mit dem maßgeblichen Fachmodell nachgerechnet werden: Ein günstig erscheinender Wert kann auch auf einer unzureichend abgesicherten Näherung beruhen. Neue Standorte, Geometrien und Nutzungsszenarien verlangen eine erneute Prüfung. Auswahlgewichte und Annahmen gehören deshalb zum Ergebnis, nicht nur der rechnerisch beste Kennwert.

Quelle 14: Optimizing rural building design with an intelligent framework integrating BES ANN and MCDM, Fundstelle(n): Research methodology; Results and analysis, ANN; Conclusions; Data availability · MCDM; regionale Grenzen Quelle 13: MCP4IFC: IFC-Based Building Design using Large Language Models, Fundstelle(n): 4.2.2 Quelle 15: Boundary-Constrained Diffusion Models for Floorplan Generation: Balancing Realism and Diversity, Fundstelle(n): OOD Evaluation Quelle 9: Design for Good: The science behind the design at HMC Architects, Fundstelle(n): Zielsystem und Vergleich

Viele Varianten sind nicht zwangsläufig vielfältige Lösungen

Studien-/Praxisbefund

Stoppani und Mitautoren untersuchen 512 generierte Grundrisse sowie Variantenvielfalt unter vier Eingabebedingungen. Längeres Training verbessert teilweise Ähnlichkeits- und Randmetriken, während die Vielfalt abnimmt. In einem zusätzlichen Versuch mit 20 synthetischen Grundrissen ungewohnter Geometrie erweist sich die aus Trainingsdaten abgeleitete Eckenzahlverteilung als ungeeignet. Der Gegenbefund betrifft dieses Versuchsdesign, nicht eine allgemeine Fehlerquote kommerzieller Produkte.

Quelle 15: Boundary-Constrained Diffusion Models for Floorplan Generation: Balancing Realism and Diversity, Fundstelle(n): Abschnitt 3, Tabellen 1–3 und OOD Evaluation

Fachliche Einordnung

Für Entwurfsentscheidungen zählt, ob sich die Optionen in relevanten Eigenschaften unterscheiden und den tatsächlich vorliegenden Fall abdecken. Eine hohe Ausgabemenge oder starke Ähnlichkeit zu Trainingsplänen genügt dafür nicht. Bewertungen sollten daher auch Variantenvielfalt und neue Randbedingungen prüfen; andernfalls kann ein Generator vertraute Muster vervielfältigen, ohne den nutzbaren Lösungsraum angemessen zu erschließen.

Quelle 15: Boundary-Constrained Diffusion Models for Floorplan Generation: Balancing Realism and Diversity, Fundstelle(n): Abschnitt 3, Tabellen 1–3 und OOD Evaluation · 3 Quelle 12: TLC-Plan: A Two-Level Codebook Based Network for End-to-End Vector Floorplan Generation, Fundstelle(n): 4.2.4 Quelle 13: MCP4IFC: IFC-Based Building Design using Large Language Models, Fundstelle(n): 4.2.2 Quelle 14: Optimizing rural building design with an intelligent framework integrating BES ANN and MCDM, Fundstelle(n): Methodik/Schluss

Varianten für ein Wohnbauvorhaben in Bayreuth

Studien-/Praxisbefund

Der Bauherr GEWOG beschreibt den Neubau Schwindstraße 6–12 in Bayreuth mit 84 Wohnungen als KI-gestützt geplant. Die Stadt dokumentiert im Februar 2026 den Planungsprozess, nicht die KI-Leistung. Der Anbieter VynciTech erläutert die Bildung von Varianten unter Standort- und Flächenanforderungen sowie den Anschluss an serielle Bausysteme. Verfahren, Fachprüfung und Nachbearbeitungsaufwand sind nicht ausreichend offengelegt. Ein fertig errichteter Neubau ist zum Recherchestichtag nicht nachgewiesen.

Quelle 5: Neubau Schwindstraße 6–12, Fundstelle(n): Planung & Visualisierung; Projektkennzahlen; Baufortschritt · Planung & Visualisierung Quelle 6: Planung für Nachverdichtung liegt aus, Fundstelle(n): Absätze zur Planauflage und städtebaulichen Weiterentwicklung Quelle 7: Methode und Leistungen; Projekt GEWOG Bayreuth, Fundstelle(n): Unsere Leistungen; Optionen für Bebauungskonzepte; Leistbares Wohnen

Fachliche Einordnung

Die Anbieterbeschreibung verbindet die Bildung von Bebauungsvarianten mit Standort- und Flächenanforderungen und dem Anschluss an serielle Bausysteme. Sie adressiert damit den Übergang von frühen Flächenoptionen zur Auswahl eines baulichen Systems. Wie die lernende Funktion und die Fachprüfung im konkreten Vorhaben zusammenspielen, bleibt anhand der veröffentlichten Angaben offen.

Warum Generative Planungsverfahren und Optimierung relevant ist

ReifegradPilotierung bis wachsender Praxiseinsatz

Kommerzielle KI-gestützte Variantenbewertung ist an einem konkreten Entwurfsfall dokumentiert. Neue Grundrissgeneratoren und sprachbasierte Modellbearbeitung befinden sich dagegen teils noch in begrenzten Versuchen. Die Belege decken damit unterschiedliche Anwendungen innerhalb der Spanne von Pilotierung bis wachsendem Praxiseinsatz ab. Für deren obere Grenze fehlt ein hinreichend dokumentierter Verlauf wiederholter und ausgeweiteter Nutzung derselben KI-Funktion. Die Spanne beschreibt deshalb keine einheitliche Einsatzreife aller Verfahren.

Quelle 9: Design for Good: The science behind the design at HMC Architects, Fundstelle(n): Konkreter STEM-Entwurf Quelle 10: Stantec: Aligning architecture and engineering workflows with Forma, Revit and InfraWorks, Fundstelle(n): Interview Quelle 12: TLC-Plan: A Two-Level Codebook Based Network for End-to-End Vector Floorplan Generation, Fundstelle(n): 4–5 Quelle 13: MCP4IFC: IFC-Based Building Design using Large Language Models, Fundstelle(n): 4–5

Evidenzwachsende Evidenz

Mehrere Originalarbeiten legen Methoden, Testbedingungen und konkrete Fehler offen. Das ermöglicht belastbare Aussagen innerhalb der jeweiligen Aufgabe, etwa zu ungültigen Grundrissausgaben oder fehlenden Modellbeziehungen. Kleine Versuchsaufgaben, datensatznahe Vergleiche und eingeschränkte Tests an neuen Fällen begrenzen die Übertragung. Anwenderberichte ergänzen die Forschung, bleiben jedoch häufig vom Hersteller veröffentlicht. Unabhängige Messungen einschließlich Eingabe-, Korrektur- und Prüfaufwand fehlen in den ausgewerteten Fällen; deshalb bleibt die Einordnung bei wachsender Evidenz. Effizienzaussagen des HMC-Kundenberichts bleiben Eigenangaben und ergeben keinen allgemeinen Produktivitätsfaktor.

Auch der RICS-Produktivitätsbericht 2026 mit fast 3.000 Befragten isoliert keinen Produktivitätsgewinn generativer Planungsverfahren. Er behandelt unterschiedliche Messpraktiken im Bau und liefert damit Kontext für die Bewertung von Produktivitätsaussagen.

Quelle 12: TLC-Plan: A Two-Level Codebook Based Network for End-to-End Vector Floorplan Generation, Fundstelle(n): 4–5 · 4.2.4 Quelle 13: MCP4IFC: IFC-Based Building Design using Large Language Models, Fundstelle(n): 4 · 4.2.2 Quelle 15: Boundary-Constrained Diffusion Models for Floorplan Generation: Balancing Realism and Diversity, Fundstelle(n): 3 Quelle 9: Design for Good: The science behind the design at HMC Architects, Fundstelle(n): Kundenfall Quelle 14: Optimizing rural building design with an intelligent framework integrating BES ANN and MCDM, Fundstelle(n): Methodik/Schluss Quelle 3: RICS Construction Productivity Report 2026, Fundstelle(n): Einführung, Produktivitätsmessung und Schlussfolgerungen

EntwicklungsdynamikAktive Weiterentwicklung

Aktive Arbeit an strukturierten Ausgaben, Modellintegration und überprüfbarer Variantenbewertung.

Aktuelle Forschung bearbeitet direkte Vektorgrundrisse, sprachgesteuerte Modelloperationen und die Übertragbarkeit generierter Varianten. Das Fraunhofer-Projekt GenAI4FFD entwickelt bis Januar 2028 Prototypen für Anforderungen, Layout und Simulation von Fabriken; dies sind Arbeitsziele, keine schon nachgewiesenen Planungserfolge. Eine datierte Autodesk-Meldung vom Oktober 2024 beschreibt Änderungen des Rapid-Wind-Modells, deren Leistungswirkung Herstellerangabe bleibt. Zusammen belegt dies aktive Weiterentwicklung, nicht eine gemessene Beschleunigung des Gesamtfelds.

Quelle 4: Vorstellung Forschungsprojekt GenAI4FFD: Generative KI zur Planung von Fabriken, Fundstelle(n): Arbeitsprogramm Quelle 11: Unified Vector Floorplan Generation via Markup Representation, Fundstelle(n): 3–4 Quelle 13: MCP4IFC: IFC-Based Building Design using Large Language Models, Fundstelle(n): 3–4 Quelle 15: Boundary-Constrained Diffusion Models for Floorplan Generation: Balancing Realism and Diversity, Fundstelle(n): 3 Quelle 8: AI-Powered Design and Make Updates for AECO, Fundstelle(n): Analyzing in the early stage

MarktdynamikBegrenzte Marktbewegung

Konkrete punktuelle Nutzung; eine funktionsbezogene Ausweitung bleibt unzureichend belegt.

Für abgegrenzte Aufgaben liegt ein benannter Einsatz vor; weitere Projekt- und Plattformberichte lassen den genauen KI-Anteil oder den Einführungsverlauf offen. Die Marktbewegung ist damit an einzelnen Aufgaben sichtbar. Wie sich die Nutzung derselben lernenden Planungsfunktion über Projekte hinweg ausweitet, bleibt jedoch unzureichend dokumentiert. Wiederholte Nutzung einer Plattform und Erwartungen an künftige Funktionen beantworten diese Frage nicht.

Der RICS-KI-Bericht 2025 wertet unter anderem mehr als 2.200 Antworten einer internationalen Befragung aus. Die Angabe von 40 Prozent zur Entwicklung und Untersuchung von Entwurfsvarianten (Design Optioneering) beschreibt den erwarteten größten KI-Einfluss innerhalb von fünf Jahren, nicht die aktuelle Nutzung generativer Planung. Solche Erwartungen ergänzen den organisatorischen Kontext, messen aber keine funktionsbezogene Marktausweitung.

Quelle 9: Design for Good: The science behind the design at HMC Architects, Fundstelle(n): STEM-Kundenfall Quelle 5: Neubau Schwindstraße 6–12, Fundstelle(n): Planungsbeschreibung Quelle 10: Stantec: Aligning architecture and engineering workflows with Forma, Revit and InfraWorks, Fundstelle(n): Interview Quelle 2: Artificial intelligence in construction report 2025, Fundstelle(n): Frage zu erwartetem Einfluss · Abschnitte 2–3.5, Fragen zu Einführung und erwartetem Einfluss

Für welche Bauprozesse Generative Planungsverfahren und Optimierung relevant ist

Strategie & Projektentwicklung

Relevanz: 2 von 3 Punkten, Mittlere Relevanz

Grundstück, Raumprogramm und Zielkriterien werden in vergleichbare Bebauungs- und Nutzungsoptionen übersetzt. Das unterstützt frühe Auswahlgespräche und macht Annahmen sichtbar. Der klare Prozessbezug bedeutet noch keine gesicherte Machbarkeit: Kosten, Genehmigungsfähigkeit und weitere Fachanforderungen benötigen eigene Prüfungen.

Quelle 5: Neubau Schwindstraße 6–12, Fundstelle(n): Planung Quelle 9: Design for Good: The science behind the design at HMC Architects, Fundstelle(n): Leistungsziele und Variantenvergleich

Planung & Design

Relevanz: 3 von 3 Punkten, Hohe oder strategische Relevanz

Variantenbildung, Simulation, Zielkonfliktbewertung und Modellbearbeitung gehören unmittelbar zur Planung; hier liegt der Schwerpunkt. Für die Übergabe zählen bearbeitbare Geometrie, nachvollziehbare Eingaben und Prüfungsergebnisse. Eine hohe Generierungsrate ist erst dann hilfreich, wenn zulässige Lösungen verbleiben und der Korrekturaufwand berücksichtigt wird.

Quelle 12: TLC-Plan: A Two-Level Codebook Based Network for End-to-End Vector Floorplan Generation, Fundstelle(n): 3–4 Quelle 13: MCP4IFC: IFC-Based Building Design using Large Language Models, Fundstelle(n): 4.2 Quelle 9: Design for Good: The science behind the design at HMC Architects, Fundstelle(n): Variantenvergleich

Ausschreibung & Vergabe

Relevanz: 1 von 3 Punkten, Indirekte Relevanz

Ein ausgewähltes und geprüftes Modell kann Anforderungen, Mengenannahmen und Folgeunterlagen vorbereiten. Die Relevanz für Ausschreibung und Vergabe ist damit indirekt. Vor der Übernahme müssen Material- und Bauteilinformationen vollständig zugeordnet sein, damit Lücken des Modells nicht in die Leistungsbeschreibung weitergetragen werden.

Quelle 13: MCP4IFC: IFC-Based Building Design using Large Language Models, Fundstelle(n): 4.2.2 Quelle 7: Methode und Leistungen; Projekt GEWOG Bayreuth, Fundstelle(n): Leistungsbausteine/Systembauangebote

Bauausführung & Baustellenmanagement

Relevanz: 1 von 3 Punkten, Indirekte Relevanz

Fertigungs- und Montagerandbedingungen können den Entwurfsraum begrenzen und den Anschluss an serielle Bausysteme verbessern. Für die weitere Ausführungsplanung müssen Geometrie und Materialinformationen fachlich geprüft und mit den Anforderungen des vorgesehenen Bausystems abgeglichen werden.

Quelle 7: Methode und Leistungen; Projekt GEWOG Bayreuth, Fundstelle(n): Serielle Bausysteme Quelle 13: MCP4IFC: IFC-Based Building Design using Large Language Models, Fundstelle(n): 4.2.2

Betrieb & Instandhaltung

Relevanz: 1 von 3 Punkten, Indirekte Relevanz

Energie- und Komfortprognosen können bereits bei der Variantenwahl berücksichtigt werden. Dieser Planungsbeitrag ist vom späteren Betriebsergebnis zu trennen: Nutzung und Inbetriebnahme können von den Annahmen abweichen. Ein simuliertes Optimum weist keine tatsächlich erzielte Betriebsersparnis nach.

Quelle 14: Optimizing rural building design with an intelligent framework integrating BES ANN and MCDM, Fundstelle(n): Methodik; Conclusions Quelle 9: Design for Good: The science behind the design at HMC Architects, Fundstelle(n): Zielkonflikte im Entwurf

Rückbau & Kreislaufwirtschaft

Relevanz: 1 von 3 Punkten, Indirekte Relevanz

Materialwahl und spätere Veränderbarkeit können als Entwurfsanforderungen berücksichtigt werden. Für Rückbau- und Kreislauffragen ist deshalb entscheidend, ob das Modell geeignete Material- und Bauteilinformationen enthält. In den beschriebenen Modellversuchen fehlen solche Zuordnungen teilweise. Der Bezug bleibt damit auf die Vorbereitung möglicher späterer Prüfungen begrenzt.

Quelle 7: Methode und Leistungen; Projekt GEWOG Bayreuth, Fundstelle(n): Verknüpfung mit seriellen Bausystemen Quelle 13: MCP4IFC: IFC-Based Building Design using Large Language Models, Fundstelle(n): Fehlende Materialzuordnung, 4.2.2

Für wen Generative Planungsverfahren und Optimierung relevant ist

Bauherren und Auftraggeber

Bauherren können ein prüfbares Zielsystem vorgeben: Welche Anforderungen schließen eine Variante aus, welche sind abwägbar? Der Nutzen liegt in nachvollziehbaren Alternativen statt einer einzelnen scheinbar optimalen Lösung. Nicht modellierte Anforderungen müssen in der Entscheidung sichtbar bleiben.

Quelle 9: Design for Good: The science behind the design at HMC Architects, Fundstelle(n): Leistungsziele und Auswahl · Zielsystem und Vergleich Quelle 7: Methode und Leistungen; Projekt GEWOG Bayreuth, Fundstelle(n): Leistungsbausteine Quelle 13: MCP4IFC: IFC-Based Building Design using Large Language Models, Fundstelle(n): 3–5 · 4.2.2 Quelle 14: Optimizing rural building design with an intelligent framework integrating BES ANN and MCDM, Fundstelle(n): MCDM; regionale Grenzen Quelle 15: Boundary-Constrained Diffusion Models for Floorplan Generation: Balancing Realism and Diversity, Fundstelle(n): OOD Evaluation

Projektentwickler und Investoren

Projektentwickler und Investoren können Flächen- und Bebauungsoptionen gegenüberstellen und die Folgen ihrer Annahmen diskutieren. Für Investitionsentscheidungen reichen generierte Geometrie und frühe Umweltanalysen allein nicht; Kosten- und Machbarkeitsprüfung bleiben gesonderte Aufgaben.

Architektur-, Ingenieur- und Planungsbüros

Planungsbüros erhalten Vorschläge oder Bewertungen zur Weiterbearbeitung. Entscheidend ist der verbleibende Gesamtaufwand aus Modellvorbereitung, Variantenprüfung und Korrektur. Die Auswahl einer Lösung und ihre fachliche Freigabe gehen nicht auf den Generator über.

Baustoff-, Produkt- und Maschinenhersteller

Hersteller können Produkt- und Fertigungsgrenzen als Eingaben eines Variantenmodells bereitstellen. Korrekt abgebildete und gepflegte Anforderungen begrenzen den Entwurfsraum auf die vorgesehenen Produkte und Bausysteme. Für die Fertigung muss die gewählte Variante anschließend mit den zugehörigen Material-, Geometrie- und Montageanforderungen abgeglichen werden.

Technologieanbieter und Systemintegratoren

Anbieter und Integratoren müssen Generator, Bewertung und Fachmodell so verbinden, dass Fehler und Informationsverluste erkennbar bleiben. Ihr Beitrag umfasst nachvollziehbare Datenübergaben, Versionsstände und überprüfbare Ausgaben. Ein technisch erfolgreicher Werkzeugaufruf ist noch kein fachlich richtiger Modellzustand.

Mit welchen Technologie- und Anwendungsfeldern Generative Planungsverfahren und Optimierung verknüpft ist

Hauptbezug

KI-gestützte Planung & Generative Design

Variantenbildung und Bewertung unter ausdrücklichen Planungszielen bilden den Kern. KI kann entweder neue Strukturen erzeugen oder die Beurteilung von Kandidaten unterstützen. Welche Funktion verwendet wird, muss erkennbar bleiben; gewöhnliche Parametrik ist nicht automatisch ein lernendes Verfahren.

Quelle 13: MCP4IFC: IFC-Based Building Design using Large Language Models, Fundstelle(n): 3–5 · 4.2.2 Quelle 14: Optimizing rural building design with an intelligent framework integrating BES ANN and MCDM, Fundstelle(n): Methodenkette · MCDM; regionale Grenzen Quelle 7: Methode und Leistungen; Projekt GEWOG Bayreuth, Fundstelle(n): Serielle Bausysteme Quelle 15: Boundary-Constrained Diffusion Models for Floorplan Generation: Balancing Realism and Diversity, Fundstelle(n): OOD Evaluation Quelle 9: Design for Good: The science behind the design at HMC Architects, Fundstelle(n): Zielsystem und Vergleich

Verknüpftes Feld

BIM & Digitaler Zwilling

Bearbeitbare Geometrie und Modellsemantik ermöglichen den Anschluss an weitere Fachplanung. Stantec beschreibt Übergaben zwischen Forma, InfraWorks und Revit; die konkrete Nutzung lernender Rapid-Module bleibt dabei offen. Für eine fachliche Weiterbearbeitung müssen Geometrie, Eigenschaften und Zuordnungen beim Wechsel zwischen den Werkzeugen erhalten bleiben.

Quelle 13: MCP4IFC: IFC-Based Building Design using Large Language Models, Fundstelle(n): 3–5 Quelle 14: Optimizing rural building design with an intelligent framework integrating BES ANN and MCDM, Fundstelle(n): Methodenkette Quelle 7: Methode und Leistungen; Projekt GEWOG Bayreuth, Fundstelle(n): Serielle Bausysteme Quelle 10: Stantec: Aligning architecture and engineering workflows with Forma, Revit and InfraWorks, Fundstelle(n): Interviewtranskript Joseph Huang/Raghavendra Bhat

Verknüpftes Feld

Predictive Analytics & Entscheidungen

Lernende Näherungen können Eigenschaften von Varianten prognostizieren; Mehrzielverfahren strukturieren deren Vergleich. Eine Auswahlentscheidung benötigt jedoch nachvollziehbare Kriterien, Unsicherheit und gegebenenfalls eine genauere Nachrechnung. Der günstigste Prognosewert allein ist keine gesicherte beste Lösung.

Verknüpftes Feld

Nachhaltigkeit & ESG

Energie-, Komfort- und Materialanforderungen können die Variantenbewertung bestimmen. Die Schnittstelle besteht in überprüfbaren Zielen und geeigneten Berechnungsgrundlagen. Ein im Optimierer verbesserter Kennwert ist weder eine vollständige Lebenszyklusbilanz noch ein Nachweis realisierter Umweltwirkung.

Verknüpfte Fachbegriffe und Detailthemen

Generative KI: Generative KI kann neue Entwurfsstrukturen erzeugen oder über Werkzeuge Änderungen an einem Fachmodell anstoßen.
Generatives Entwerfen: Generatives Entwerfen erzeugt Planungsvarianten, die anhand festgelegter Ziele und Randbedingungen verglichen werden.
Mehrzieloptimierung: Die Mehrzieloptimierung macht Zielkonflikte zwischen Entwurfsvarianten sichtbar und unterstützt die fachliche Auswahl.
Parametrisches Entwerfen: Parametrische Modelle beschreiben veränderliche Entwurfsgrößen und ihre Abhängigkeiten als Grundlage der Variantensuche.
Simulation: Simulationen bewerten das Verhalten von Entwurfsvarianten und liefern Vergleichswerte für die Optimierung.
Surrogatmodell: Gelernte Surrogatmodelle schätzen die Eigenschaften einer Planungsvariante ab und können aufwendige Bewertungen im Suchprozess beschleunigen.

Quellen und Evidenz zu Generative Planungsverfahren und Optimierung

Die Quellenangaben dokumentieren die fachliche Grundlage des Impulsprofils. Öffnen Sie bei Bedarf die Verwendung im Profil, um zu den belegten Textstellen zurückzukehren.

Quelle 1
Building Foundation Models – Potentials, Challenges and Research Directions for Using LLM and LVM in AEC
Herausgeber
J. Ploennigs et al.; EC3/CIB W78 2025
Publiziert
2025
Quellentyp
Wissenschaftlicher Konferenzbeitrag / Forschungsagenda
Geltungsbereich
Nachvollziehbare Forschungsagenda deutscher Hochschulen; Autorenfassung eines Konferenzbeitrags. Kein empirischer Produktivitäts- oder Einsatznachweis.
Externe Quelle öffnen (öffnet in neuem Tab)
Verwendung im Profil (1 Textstelle)
- Autorenfassung S. 1–5, Herausforderungen und ForschungsrichtungenTextstelle 6
Quelle 2
Artificial intelligence in construction report 2025
Herausgeber
RICS; Anil Sawhney und Katherine Pitman
Publiziert
2025
Quellentyp
Branchenbefragung
Geltungsbereich
Originalbericht mit Stichprobe und Fragen; regionale Schieflage und Selbstauskünfte. Nicht spezifisch für den Einsatz generativer Planung.
Externe Quelle öffnen (öffnet in neuem Tab)
Verwendung im Profil (1 Textstelle)
- Frage zu erwartetem EinflussTextstelle 22
- Abschnitte 2–3.5, Fragen zu Einführung und erwartetem EinflussTextstelle 22
Quelle 3
RICS Construction Productivity Report 2026
Herausgeber
RICS
Publiziert
2026
Quellentyp
Branchenbefragung
Geltungsbereich
Originaler Branchenbericht; heterogene Produktivitätsmessung, keine kausale Evaluation dieses Impulses. Tagesdatum nicht gesichert.
Externe Quelle öffnen (öffnet in neuem Tab)
Verwendung im Profil (1 Textstelle)
- Einführung, Produktivitätsmessung und SchlussfolgerungenTextstelle 20
Quelle 4
Vorstellung Forschungsprojekt GenAI4FFD: Generative KI zur Planung von Fabriken
Herausgeber
Fraunhofer IFF
Publiziert
19.11.2025
Quellentyp
Forschungsprojektmeldung
Geltungsbereich
Verantwortliche Forschungseinrichtung nennt Laufzeit und Arbeitsziele; Projektankündigung, keine Ergebnisstudie.
Quellenprofil lesen
Verwendung im Profil (1 Textstelle)
- ArbeitsprogrammTextstelle 21
Quelle 5
Neubau Schwindstraße 6–12
Herausgeber
GEWOG Bayreuth
Publiziert
undatiert
Quellentyp
Anwenderbericht
Geltungsbereich
Benannter Bauherr und konkretes Projekt; KI-Methode und Prüfaufwand nicht offengelegt. Undatierte Seite mit teils zukünftigen Meilensteinen.
Externe Quelle öffnen (öffnet in neuem Tab)
Verwendung im Profil (4 Textstellen)
- Planung & Visualisierung; Projektkennzahlen; BaufortschrittTextstelle 17 Textstelle 18
- Planung & VisualisierungTextstelle 17 Textstelle 18
- PlanungsbeschreibungTextstelle 22
- PlanungTextstelle 23
Quelle 6
Planung für Nachverdichtung liegt aus
Herausgeber
Stadt Bayreuth
Publiziert
02.02.2026
Quellentyp
Kommunale Verfahrensinformation
Geltungsbereich
Unmittelbare kommunale Quelle für den Verfahrensstand; belegt weder KI-Funktion noch ihre Leistung.
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Verwendung im Profil (2 Textstellen)
- Absätze zur Planauflage und städtebaulichen WeiterentwicklungTextstelle 17 Textstelle 18
Quelle 7
Methode und Leistungen; Projekt GEWOG Bayreuth
Herausgeber
VynciTech
Publiziert
undatiert
Quellentyp
Anbieterbericht
Geltungsbereich
Konkrete Aufgaben und Kunde genannt; undatierte Eigenbeschreibung ohne Algorithmen- oder unabhängige Nutzenevaluation.
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Verwendung im Profil (14 Textstellen)
- Unsere Leistungen; Optionen für Bebauungskonzepte; Leistbares WohnenTextstelle 17 Textstelle 18
- Leistungsbausteine/SystembauangeboteTextstelle 25
- Serielle BausystemeTextstelle 26 Textstelle 34 Textstelle 35 Textstelle 36 Textstelle 37
- Verknüpfung mit seriellen BausystemenTextstelle 28
- LeistungsbausteineTextstelle 29 Textstelle 30 Textstelle 31 Textstelle 32 Textstelle 33
Quelle 8
AI-Powered Design and Make Updates for AECO
Herausgeber
Autodesk
Publiziert
11.10.2024
Quellentyp
Anbieterbericht
Geltungsbereich
Datierte Primärmeldung zu eigenen Funktionen; Verbesserungen sind Herstellerangaben ohne unabhängigen Vergleich.
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Verwendung im Profil (1 Textstelle)
- Analyzing in the early stageTextstelle 21
Quelle 9
Design for Good: The science behind the design at HMC Architects
Herausgeber
Autodesk; Jeanne Tan, Aussagen von Shweta Joshi und Venus Emrani (HMC Architects)
Publiziert
04.12.2025
Quellentyp
Anbieterbericht
Geltungsbereich
Benannte Planende, Aufgabe und eingesetzte KI-Funktion; herstellerveröffentlichter Kundenbericht ohne kontrollierten Nutzenvergleich.
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Verwendung im Profil (20 Textstellen)
- Zielsystem und VergleichTextstelle 2 Textstelle 5 Textstelle 14 Textstelle 29 Textstelle 30 Textstelle 31 Textstelle 32 Textstelle 33 Textstelle 34 Textstelle 36 Textstelle 37
- Enhancing HMC Architects’ outcome-based approach; Using Forma to show the science behind the designTextstelle 3 Textstelle 7 Textstelle 8
- Konkreter STEM-EntwurfTextstelle 3 Textstelle 19
- KundenfallTextstelle 20
- STEM-KundenfallTextstelle 22
- Leistungsziele und VariantenvergleichTextstelle 23
- VariantenvergleichTextstelle 24
- Zielkonflikte im EntwurfTextstelle 27
- Leistungsziele und AuswahlTextstelle 29 Textstelle 30 Textstelle 31 Textstelle 32 Textstelle 33
Quelle 10
Stantec: Aligning architecture and engineering workflows with Forma, Revit and InfraWorks
Herausgeber
Autodesk; Interview mit Joseph Huang und Raghavendra Bhat, Stantec
Publiziert
23.01.2025
Quellentyp
Anbieterbericht
Geltungsbereich
Originalinterview mit Anwendern; wiederholte Plattformnutzung, aber keine eindeutige Zuordnung zum Rapid-KI-Modul.
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Verwendung im Profil (4 Textstellen)
- InterviewTextstelle 3 Textstelle 19 Textstelle 22
- Interviewtranskript Joseph Huang/Raghavendra BhatTextstelle 35
Quelle 11
Unified Vector Floorplan Generation via Markup Representation
Herausgeber
Kaede Shiohara und Toshihiko Yamasaki, Universität Tokio; arXiv:2604.04859v1
Publiziert
06.04.2026
Quellentyp
Originalautorenfassung / Preprint
Geltungsbereich
Originalfassung mit Benchmarks, Ablationen und Fehlerfällen; begrenzte Daten-/Aufgabenabdeckung, keine Bauprojektvalidierung.
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Verwendung im Profil (7 Textstellen)
- Abschnitt 3Textstelle 1 Textstelle 2 Textstelle 4
- Abschnitte 3–4; Anhang A Tabelle 10/11, B und ETextstelle 3 Textstelle 9 Textstelle 10
- 3–4Textstelle 21
Quelle 12
TLC-Plan: A Two-Level Codebook Based Network for End-to-End Vector Floorplan Generation
Herausgeber
Biao Xiong et al., Wuhan University of Technology/Nanchang University; arXiv:2602.07100v1
Publiziert
06.02.2026
Quellentyp
Originalautorenfassung / Preprint
Geltungsbereich
Originalfassung mit reproduzierbaren Aufgabenkriterien, Geometriefehlern und Grenzen; keine unabhängige Bauausführungsprüfung.
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Verwendung im Profil (11 Textstellen)
- 4.2.4Textstelle 1 Textstelle 2 Textstelle 6 Textstelle 10 Textstelle 12 Textstelle 16 Textstelle 20
- Abschnitte 3, 4.1, 4.2.4 und 5Textstelle 3 Textstelle 9 Textstelle 10
- 4–5Textstelle 3 Textstelle 19 Textstelle 20
- 3–4Textstelle 24
Quelle 13
MCP4IFC: IFC-Based Building Design using Large Language Models
Herausgeber
Bharathi Kannan Nithyanantham et al., Universität Rostock/TU Clausthal; arXiv:2511.05533v1
Publiziert
29.10.2025
Quellentyp
Originalautorenfassung / Preprint
Geltungsbereich
Originaler Funktionsdemonstrator mit expliziten Semantikfehlern; kleine Aufgabenmenge, kein umfassender Generierungsbenchmark. Datum gemäß Fassungskopf.
Quellenprofil lesen
Verwendung im Profil (27 Textstellen)
- Abschnitt 3Textstelle 1 Textstelle 2 Textstelle 4
- 4.2.2Textstelle 1 Textstelle 2 Textstelle 5 Textstelle 6 Textstelle 10 Textstelle 12 Textstelle 14 Textstelle 16 Textstelle 20 Textstelle 25 Textstelle 26 Textstelle 29 Textstelle 30 Textstelle 31 Textstelle 32 Textstelle 33 Textstelle 34 Textstelle 36 Textstelle 37
- Abschnitte 4.1, 4.2.1 Tabelle 4, 4.2.2 und 5Textstelle 3 Textstelle 11 Textstelle 12
- 4–5Textstelle 3 Textstelle 19
- 4Textstelle 20
- 3–4Textstelle 21
- 4.2Textstelle 24
- Fehlende Materialzuordnung, 4.2.2Textstelle 28
- 3–5Textstelle 29 Textstelle 30 Textstelle 31 Textstelle 32 Textstelle 33 Textstelle 34 Textstelle 35 Textstelle 36 Textstelle 37
Quelle 14
Optimizing rural building design with an intelligent framework integrating BES ANN and MCDM
Herausgeber
Zhongcheng Duan et al.; Scientific Reports 15, 31562
Publiziert
27.08.2025
Quellentyp
Begutachtete Originalstudie
Geltungsbereich
Nachvollziehbare Modellkette und Zielkonflikte eines regionalen Fallmodells; Testtrennung nicht hinreichend spezifiziert, Rohdaten nur auf Anfrage.
Quellenprofil lesen
Verwendung im Profil (21 Textstellen)
- Research methodology; ANN and multi-objective optimization; MCDMTextstelle 1 Textstelle 2 Textstelle 4
- Methodik/SchlussTextstelle 1 Textstelle 2 Textstelle 6 Textstelle 10 Textstelle 12 Textstelle 16 Textstelle 20
- MCDM; regionale GrenzenTextstelle 2 Textstelle 5 Textstelle 14 Textstelle 29 Textstelle 30 Textstelle 31 Textstelle 32 Textstelle 33 Textstelle 34 Textstelle 36 Textstelle 37
- Research methodology; Results and analysis, ANN; Conclusions; Data availabilityTextstelle 5 Textstelle 13 Textstelle 14
- Methodik; ConclusionsTextstelle 27
- MethodenketteTextstelle 34 Textstelle 35 Textstelle 36 Textstelle 37
Quelle 15
Boundary-Constrained Diffusion Models for Floorplan Generation: Balancing Realism and Diversity
Herausgeber
Leonardo Stoppani, Davide Bacciu und Shahab Mokarizadeh; arXiv:2602.01949
Publiziert
02.02.2026
Quellentyp
Originalautorenfassung / Preprint
Geltungsbereich
Originaltext mit gezielten Generalisierungs- und Diversitätstests; kleine synthetische Übertragungsaufgabe, keine repräsentative Praxisstichprobe.
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Verwendung im Profil (19 Textstellen)
- 3Textstelle 1 Textstelle 2 Textstelle 6 Textstelle 10 Textstelle 12 Textstelle 16 Textstelle 20 Textstelle 21
- OOD EvaluationTextstelle 2 Textstelle 5 Textstelle 14 Textstelle 29 Textstelle 30 Textstelle 31 Textstelle 32 Textstelle 33 Textstelle 34 Textstelle 36 Textstelle 37
- Abschnitt 3, Tabellen 1–3 und OOD EvaluationTextstelle 15 Textstelle 16

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