INNOVATION SCOUT · IMPULSPROFIL

Predictive Analytics für Bauentscheidungen

Predictive Analytics schätzt aus historischen und aktuellen Daten noch unbekannte Kosten, Termine, Risiken, Zustände oder Energiebedarfe. Je nach Verfahren entstehen Punktwerte, Klassen oder Wahrscheinlichkeiten; ihre Verlässlichkeit hängt von Datenstand, Prognosehorizont und Validierung ab.

Um was geht es bei Predictive Analytics für Bauentscheidungen?

Eine brauchbare Prognose beginnt mit der Entscheidung: Welche noch unbekannte Größe soll zu welchem Zeitpunkt abgeschätzt werden, und welche Informationen liegen dann tatsächlich vor? Eine Kostenabschätzung für einen Entwurf, die spätere Abschlussklasse eines laufenden Bauprojekts und der Strombedarf der nächsten Stunde verlangen unterschiedliche Daten und Tests. Ein Punktwert enthält noch keine verlässliche Wahrscheinlichkeit. Auch ein Prognoseintervall muss seine zugesagte Abdeckung an passenden Testfällen erreichen. Die fachliche Aufgabe bleibt, Warnungen zu prüfen und daraus begründete Maßnahmen abzuleiten.

Quelle 5: Uncertainty aware and explainable construction cost prediction using a hybrid probabilistic learning model, Fundstelle(n): Data collection; Data preprocessing and data splitting · Data preprocessing and data splitting; Model training; Tabelle 7; Limitations Quelle 6: Evaluating the Reliability of Cross-Building Load Forecasting Under Distribution Shift and Sensor Missingness, Fundstelle(n): 3.2.1–3.2.4 · 3.2–3.3; 4.3 Quelle 3: Implementation and Rollout of a Trusted AI-Based Approach to Identify Financial Risks in Transportation Infrastructure Construction Projects, Fundstelle(n): 3; Tabellen 1–2 · 3–4 Quelle 12: A governance-calibrated machine learning pipeline for predicting change order ratio under extreme data scarcity in public construction, Fundstelle(n): 3.1–3.5

Einordnung im Impulsradar

Für klar umrissene Aufgaben reicht Predictive Analytics von Pilotierung bis zu ausgeweitetem Praxiseinsatz, etwa im Projektcontrolling. Neue Kosten- und Gebäudelastmodelle untersuchen Unsicherheit und Übertragbarkeit gezielter. Aussagekräftig sind Tests an späteren Zeiträumen und neuen Projekten, einfache Vergleichsverfahren sowie Fehlalarm- und Intervallprüfung. Bessere Modellkennzahlen allein belegen weder vermiedene Verluste noch kürzere Bauzeiten.

Quelle 3: Implementation and Rollout of a Trusted AI-Based Approach to Identify Financial Risks in Transportation Infrastructure Construction Projects, Fundstelle(n): 4 Evaluation; 1 Introduction; 5 Conclusions · 4 Evaluation Quelle 6: Evaluating the Reliability of Cross-Building Load Forecasting Under Distribution Shift and Sensor Missingness, Fundstelle(n): 3.2.4–3.3.1; 4.1–4.2 · 3.3.2; 4.5–4.7; 6.1–6.2 · 6.2–6.3 Quelle 12: A governance-calibrated machine learning pipeline for predicting change order ratio under extreme data scarcity in public construction, Fundstelle(n): 6 Limitations

Von der Prognose zur Bauentscheidung

Predictive Analytics verbindet eine definierte Zielgröße mit den Informationen, die zum jeweiligen Entscheidungszeitpunkt vorliegen. Eine Kostenschätzung aus Entwurfsmerkmalen ist nicht dieselbe Aufgabe wie eine zeitliche Preisprognose. Auch die spätere Abschlussklasse eines laufenden Projekts und der Strombedarf der nächsten Stunde verlangen unterschiedliche Prüfungen. Deskriptive Auswertung und Anomalieerkennung beschreiben zunächst einen Zustand oder eine Abweichung; daraus folgt noch keine verlässliche Aussage über den weiteren Verlauf.

Quelle 5: Uncertainty aware and explainable construction cost prediction using a hybrid probabilistic learning model, Fundstelle(n): Data collection; Data preprocessing and data splitting · Proposed methodology; Tabelle 7 · Methodology Quelle 6: Evaluating the Reliability of Cross-Building Load Forecasting Under Distribution Shift and Sensor Missingness, Fundstelle(n): 3.2.1–3.2.4 · 3.2.5; 6.1 · 3 Quelle 3: Implementation and Rollout of a Trusted AI-Based Approach to Identify Financial Risks in Transportation Infrastructure Construction Projects, Fundstelle(n): 3; Tabellen 1–2 Quelle 7: Survival analysis framework for sewer failure time: evidence from Hong Kong, Fundstelle(n): Methods

Der qualitative Review von Zhang aus dem Jahr 2026 ordnet Verfahren der Baukostenprognose ein, ersetzt aber keine eigene Validierung. Ebenso beschreibt der RICS-Produktivitätsbericht Erwartungen und Messpraktiken der Bauwirtschaft, nicht den isolierten Effekt eines Prognosemodells. Für eine Entscheidung sind deshalb konkrete Zielgrößen, verfügbare Daten, passende Vergleichsverfahren und Fehlerfolgen wichtiger als pauschale Genauigkeits- oder Produktivitätsversprechen.

Quelle 1: Applications of machine learning and artificial intelligence in construction project cost prediction: a scientometric analysis and qualitative review, Fundstelle(n): 2 Methodology; 5.2 Limitations Quelle 2: RICS Construction Productivity Report 2026, Fundstelle(n): What would improve productivity?; Looking ahead; Glossary Quelle 6: Evaluating the Reliability of Cross-Building Load Forecasting Under Distribution Shift and Sensor Missingness, Fundstelle(n): 3.2–3.3; 4.3 Quelle 3: Implementation and Rollout of a Trusted AI-Based Approach to Identify Financial Risks in Transportation Infrastructure Construction Projects, Fundstelle(n): 3–4 Quelle 12: A governance-calibrated machine learning pipeline for predicting change order ratio under extreme data scarcity in public construction, Fundstelle(n): 3.1–3.5

Erklärbare KI unterstützt die Plausibilitätsprüfung: Merkmalsbeiträge können zeigen, welche Eingaben eine Modellvorhersage beeinflussen. Sie beweisen nicht, dass eine Veränderung dieser Eingaben die realen Kosten oder den Verbrauch in gleicher Weise verändert. Eine Prognose kann die fachliche Prüfung auf einen kritischen Fall lenken; die Auswahl und Wirkung einer Gegenmaßnahme bleiben gesondert zu beurteilen.

Quelle 6: Evaluating the Reliability of Cross-Building Load Forecasting Under Distribution Shift and Sensor Missingness, Fundstelle(n): 3.2.6 Quelle 5: Uncertainty aware and explainable construction cost prediction using a hybrid probabilistic learning model, Fundstelle(n): Design principle 3; SHAP; Comparative analysis Quelle 3: Implementation and Rollout of a Trusted AI-Based Approach to Identify Financial Risks in Transportation Infrastructure Construction Projects, Fundstelle(n): 1; 3; 4 Evaluation Quelle 4: Auf der Suche nach dem richtigen Algorithmus — Datengetriebene Risikoanalyse, Fundstelle(n): Was sind die Vorteile; Wie unterstützt das Bewertungsmodell

Worauf es bei Predictive Analytics für Bauentscheidungen fachlich ankommt

DARIA: Warnklassen im laufenden Projekt statt automatischer Maßnahmen

Studien-/Praxisbefund

Das bei STRABAG eingesetzte DARIA wertet kaufmännische Zwischenstände aus, um die spätere finanzielle Abschlussklasse eines Verkehrsprojekts abzuschätzen. Controller erhalten zusätzliche Prüfanlässe in ihrem Arbeitsprozess. Die undatierte Unternehmensdarstellung nennt mehr als 1.000 monatliche Prognosen, kennzeichnet Anwendungen in der Angebotsphase und weiteren Sparten aber noch als Entwicklung oder Evaluation. Die Fachveröffentlichung dokumentiert konkrete Fehlerquellen: Zahlungsstrukturen können Working-Capital-Signale verzerren; unzureichend berücksichtigte Winterpausen führen zu überoptimistischen Prognosen.

Fachliche Einordnung

Der Einsatzfall zeigt, wie ein Modell die Aufmerksamkeit auf kritische Projekte lenken kann. Es liefert weder automatisch die Ursache eines Problems noch die passende Gegenmaßnahme. Die überlieferten Leistungszahlen beruhen auf einer Vorarbeit von 2024; eine erweiterte Definition akzeptabler Warnungen ist nicht mit der Treffergenauigkeit für die eigentliche kritische Klasse gleichzusetzen. Einsatzumfang und Anwenderurteil belegen keine unabhängig gemessene Verlustvermeidung.

Quelle 3: Implementation and Rollout of a Trusted AI-Based Approach to Identify Financial Risks in Transportation Infrastructure Construction Projects, Fundstelle(n): 1; 3; 4 Evaluation · Tabellen 1–2; Definition Adjusted Precision; Referenz 2 · 4 Evaluation, Absätze nach Fragebogenergebnissen Quelle 4: Auf der Suche nach dem richtigen Algorithmus — Datengetriebene Risikoanalyse, Fundstelle(n): Was sind die Vorteile; Wie unterstützt das Bewertungsmodell

Kostenintervalle: zugesagte und erreichte Abdeckung auseinanderhalten

Studien-/Praxisbefund

Chen und Mitautoren untersuchen 4.477 RSMeans-Einträge zu US-Deckenkonstruktionen aus den Jahren 1998 bis 2018. Geschätzt wird ein Baugruppenpreis in US-Dollar je Quadratfuß aus Konstruktions- und Preismerkmalen, nicht der Endpreis ebenso vieler Gesamtbauprojekte. Der zufällige 70/30-Split und die Kreuzvalidierung im Training testen keine spätere Marktperiode. Bei nominell 95 Prozent decken die berechneten Intervalle im Test 91,37 Prozent der Zielwerte ab.

Quelle 5: Uncertainty aware and explainable construction cost prediction using a hybrid probabilistic learning model, Fundstelle(n): Data collection; Tabelle 2 · Data preprocessing and data splitting; Model training; Tabelle 7; Limitations

Fachliche Einordnung

Ein schmaler Prognosekorridor ist nur dann hilfreich, wenn seine tatsächliche Abdeckung zur ausgewiesenen Sicherheit passt. Hier bleibt eine Unterabdeckung bestehen. Für deutsche Entwürfe oder künftige Preisstände wären eigene Daten- und Übertragungsprüfungen nötig. Die statistische Erklärung des geschätzten Mittelwerts belegt außerdem weder eine kausale Kostenwirkung einzelner Merkmale noch eine nachgewiesene Erklärung der Intervallbreite.

Quelle 5: Uncertainty aware and explainable construction cost prediction using a hybrid probabilistic learning model, Fundstelle(n): Data preprocessing and data splitting; Model training; Tabelle 7; Limitations · Design principle 3; SHAP; Comparative analysis Quelle 6: Evaluating the Reliability of Cross-Building Load Forecasting Under Distribution Shift and Sensor Missingness, Fundstelle(n): 3.2.6

Gebäudewechsel: eine einfache Vergleichsregel kann das KI-Modell schlagen

Studien-/Praxisbefund

Die HEEW-Untersuchung von Hao und Mitautoren prüft Ein-Stunden-Lastprognosen an 55 Gebäuden mit getrennten Gebäudegruppen und Jahren. Training, Abstimmung, Intervallkalibrierung und Test liegen in unterschiedlichen Zeitabschnitten. Eine gelernte Korrektur des letzten Lastwerts erreicht einen normalisierten mittleren Absolutfehler von 0,0635 gegenüber 0,0716 für die einfache Fortschreibung; die direkte LightGBM-Variante ist mit 0,0873 schlechter. 44 von 55 Gebäuden profitieren. Beim Transfer sinkt die Abdeckung nomineller 90-Prozent-Intervalle von etwa 89,2 auf 87,2 Prozent.

Quelle 6: Evaluating the Reliability of Cross-Building Load Forecasting Under Distribution Shift and Sensor Missingness, Fundstelle(n): 3.2.4–3.3.1; 4.1–4.2 · 4.3–4.4; Tabellen 5–6 · 3.3.2; 4.5–4.7; 6.1–6.2

Fachliche Einordnung

Nicht der Modellname, sondern Aufgabe, Vergleich und Transferprüfung entscheiden über den Mehrwert. Auch für zurückgehaltene Gebäude benötigt das Verfahren lokale Messhistorien; es ist keine Prognose ohne Beobachtungsdaten. Fehlende Lastmerkmale beeinträchtigen den geprüften Stundenhorizont stärker als fehlende Wettermerkmale. Der Benchmark weist keine Energieeinsparung nach und erlaubt keinen ungeprüften Schluss auf längere Horizonte oder andere Klimaräume.

Kosten- und Nachtragsprognosen: Was war zum Entscheidungszeitpunkt bekannt?

Studien-/Praxisbefund

Die ägyptische GRU/LSTM-Studie von Alzara und Mitautoren testet einen materialbasierten Kostenindex an Daten von Januar 2023 bis September 2024 nach Training bis 2022. Methodenteil und Schlussfolgerung unterscheiden Tages- und Monatshorizont nicht konsistent. Eine jordanische Nachtragsstudie verwendet 21 öffentliche Projekte und eine verschachtelte Validierung mit jeweils einem zurückgehaltenen Projekt. Als Eingangsmerkmal erscheint dort die Gesamtzahl von RFIs beziehungsweise Entwurfsproblemen; ihre Verfügbarkeit vor Vergabe ist nicht hinreichend geklärt.

Fachliche Einordnung

Zeitlich getrennte Testdaten allein stellen noch keinen realistischen Entscheidungszeitpunkt her. Preisindizes müssen mit ihren damaligen Veröffentlichungsständen vorliegen; spätere Glättung oder nachträglich vervollständigte Projektmerkmale dürfen nicht unbemerkt vorweggenommen werden. Die offenen Angaben sind Dokumentations- und Übertragungsgrenzen, kein Nachweis tatsächlich erfolgter Datenleckage. Die Studien tragen deshalb keine unkritische Übernahme als einsatzfertige Vergabe- oder langfristige Budgetprognose.

Quelle 10: Macroeconomic-aware forecasting of construction costs in developing countries: Using gated recurrent unit and long short-term memory deep learning framework, Fundstelle(n): 3.1; 3.2; 3.4.2–3.5; 5.1–5.2 Quelle 12: A governance-calibrated machine learning pipeline for predicting change order ratio under extreme data scarcity in public construction, Fundstelle(n): 3.1; Tabelle 1; 3.5; 7 Discussion · 3.1–3.5 Quelle 6: Evaluating the Reliability of Cross-Building Load Forecasting Under Distribution Shift and Sensor Missingness, Fundstelle(n): 3.2–3.3; 4.3 Quelle 3: Implementation and Rollout of a Trusted AI-Based Approach to Identify Financial Risks in Transportation Infrastructure Construction Projects, Fundstelle(n): 3–4

Zustand, Überlebenszeit und Restlebensdauer sind unterschiedliche Zielgrößen

Studien-/Praxisbefund

Eine Hongkonger Kanalstudie berücksichtigt auch Leitungen, die bis zum Ende der Beobachtung nicht ausgefallen sind. Die eingesetzten Kaplan–Meier- und Nelson–Aalen-Verfahren sind klassische Überlebensstatistik, kein neuer KI-Algorithmus. Ein PHM-Beitrag aus Newcastle von 2026 beschreibt dagegen das gemeinsame Lernen aus gleichartigen Fan-Coil-Geräten. Laut zugänglichem Verlagsabstract reicht die reine Betriebsdatenvariante dort nicht aus; zusätzliche Zustandsinformation verbessert die Schätzung. Die Autoren bezeichnen den Befund ausdrücklich als vorläufig.

Quelle 7: Survival analysis framework for sewer failure time: evidence from Hong Kong, Fundstelle(n): Methods: Survival analysis, S.10; Discussion S.9; Data sources S.11 Quelle 11: A Collective Learning Workflow for Remaining Useful Life Estimation of Building Assets Under Sparse Degradation Data, Fundstelle(n): Abstract

Fachliche Einordnung

Eine Abweichung im Betrieb ist nicht automatisch ein belastbarer Ausfalltermin. Noch nicht ausgefallene Anlagen, unvollständige Historien und seltene Schadensereignisse beeinflussen die Aussage. Die Kanalstudie liefert keine allgemeinen Austauschfristen für DACH. Beim PHM-Beitrag war der Volltext nicht zugänglich; weder Stichprobe und Beobachtungsdauer noch eine validierte Restlebensdauerleistung werden daraus abgeleitet. Die beiden Beispiele erklären methodische Anforderungen, nicht einen nachgewiesenen Wartungserfolg.

Quelle 7: Survival analysis framework for sewer failure time: evidence from Hong Kong, Fundstelle(n): Methods: Survival analysis, S.10; Discussion S.9; Data sources S.11 · Methods; Discussion Quelle 11: A Collective Learning Workflow for Remaining Useful Life Estimation of Building Assets Under Sparse Degradation Data, Fundstelle(n): Abstract Quelle 6: Evaluating the Reliability of Cross-Building Load Forecasting Under Distribution Shift and Sensor Missingness, Fundstelle(n): 3; 6

Terminprognose: benannte Anwendung und angekündigte Einführung unterscheiden

Studien-/Praxisbefund

Ein nPlan-Interview mit Anglian Water vom März 2025 beschreibt Lieferplanung, frühe Problemerkennung und Priorisierung im Projektportfolio. Das Gespräch stammt aus November 2024; es enthält keine nachprüfbaren Prognosefehler oder kontrollierten Einsparungen. Die Partnerschaft von nPlan und Spark NEL für North East Link in Melbourne wurde am 9. Dezember 2025 gemeldet. Der vorgesehene Einsatz soll unter anderem Terminunsicherheit und zusätzliche kritische Pfade sichtbar machen; der Text beschreibt ihn noch als bevorstehend.

Fachliche Einordnung

Für die redaktionelle Bewertung sind das zwei verschiedene Belegarten: ein benannter Anwenderprozess und ein neuer Vertrag. Beide stammen aus Anbieterkommunikation. Sie zeigen konkrete Entscheidungsanschlüsse und Einführungssignale, erlauben aber weder eine gemeinsame Erfolgsquote noch die Behauptung bereits verkürzter Bauzeiten. Eine Warnung schafft zunächst die Möglichkeit zur Prüfung; ob rechtzeitig eine wirksame Maßnahme folgt, muss separat untersucht werden.

Quelle 8: Loving every drop of AI powered project intelligence — a revealing conversation with Anglian Water: part I, Fundstelle(n): Einleitung; Spinning raw data into time and money; Datum Quelle 9: Spark NEL ignites AI partnership with nPlan to assure and de-risk Victoria’s largest highways project, Fundstelle(n): Absätze 1–5; will deploy Quelle 6: Evaluating the Reliability of Cross-Building Load Forecasting Under Distribution Shift and Sensor Missingness, Fundstelle(n): 3.2–3.3; 4.3 Quelle 3: Implementation and Rollout of a Trusted AI-Based Approach to Identify Financial Risks in Transportation Infrastructure Construction Projects, Fundstelle(n): 3–4 Quelle 12: A governance-calibrated machine learning pipeline for predicting change order ratio under extreme data scarcity in public construction, Fundstelle(n): 3.1–3.5

Einführung: Zielgröße, Vergleich und Fehlerfolgen vorab festlegen

Studien-/Praxisbefund

Die ausgewerteten Arbeiten zeigen unterschiedliche Prüfprobleme: Unterabdeckung von Kostenintervallen, schwächere Lastprognosen bei Gebäudewechsel und eine unklare zeitliche Verfügbarkeit von RFI-Merkmalen. DARIA-Anwender berichten zusätzlich saisonale und vertragliche Fehlerquellen. Diese Befunde betreffen nicht nur den Lernalgorithmus, sondern auch den Informationsstand, die Bedeutung der Ausgabe und den fachlichen Arbeitsprozess.

Quelle 5: Uncertainty aware and explainable construction cost prediction using a hybrid probabilistic learning model, Fundstelle(n): Data preprocessing and data splitting; Model training; Tabelle 7; Limitations Quelle 3: Implementation and Rollout of a Trusted AI-Based Approach to Identify Financial Risks in Transportation Infrastructure Construction Projects, Fundstelle(n): 4 Evaluation, Absätze nach Fragebogenergebnissen Quelle 6: Evaluating the Reliability of Cross-Building Load Forecasting Under Distribution Shift and Sensor Missingness, Fundstelle(n): 3.3.2; 4.5–4.7; 6.1–6.2 Quelle 12: A governance-calibrated machine learning pipeline for predicting change order ratio under extreme data scarcity in public construction, Fundstelle(n): 3.1; Tabelle 1; 3.5; 7 Discussion

Fachliche Einordnung

Vor der Einführung sind Entscheidung, Zielgröße und Informationsstichtag festzulegen. Der Test sollte spätere Zeiträume oder neue Projekte abbilden und eine einfache Vergleichsregel einschließen. Bei Warnklassen sind übersehene Probleme und Fehlalarme gemeinsam zu prüfen; bei Intervallen Abdeckung und Breite. Fehler nach relevanten Fallgruppen, nachvollziehbare Daten- und Modellstände sowie die fachliche Nachprüfung machen die Grenzen sichtbar. Erst eine eigene Nutzenmessung kann zeigen, ob bessere Prognosen den Aufwand und die Folgen von Entscheidungen tatsächlich verbessern.

Quelle 6: Evaluating the Reliability of Cross-Building Load Forecasting Under Distribution Shift and Sensor Missingness, Fundstelle(n): 3.2–3.3; 4.3 · 6.2–6.3 Quelle 3: Implementation and Rollout of a Trusted AI-Based Approach to Identify Financial Risks in Transportation Infrastructure Construction Projects, Fundstelle(n): 3–4 · 4 Evaluation Quelle 12: A governance-calibrated machine learning pipeline for predicting change order ratio under extreme data scarcity in public construction, Fundstelle(n): 3.1–3.5 · 6 Limitations

Warum Predictive Analytics für Bauentscheidungen relevant ist

ReifegradPilotierung bis wachsender Praxiseinsatz

Die Spanne von Pilotierung bis wachsendem Praxiseinsatz lässt sich am STRABAG-System DARIA konkretisieren: Die Veröffentlichung vom Oktober 2025 beschreibt eine Erprobung mit 30 Fachanwendern aus zehn Ländern und anschließend den ausgeweiteten produktiven Einsatz im Verkehrsinfrastruktur-Controlling. Diese Obergrenze betrifft eine wiederkehrende Aufgabe mit vorhandenen kaufmännischen Projektdaten, nicht sämtliche Prognoseanwendungen. Neue Kostenintervalle, gebäudeübergreifende Lastmodelle und Restlebensdaueransätze bleiben jeweils an ihren eigenen Validierungs- und Einsatzstand gebunden. Aus dem Publikationsdatum folgt kein neuer Rollouttermin.

Quelle 3: Implementation and Rollout of a Trusted AI-Based Approach to Identify Financial Risks in Transportation Infrastructure Construction Projects, Fundstelle(n): 4 Evaluation; 1 Introduction; 5 Conclusions · 1; 4; 5 Quelle 11: A Collective Learning Workflow for Remaining Useful Life Estimation of Building Assets Under Sparse Degradation Data, Fundstelle(n): Abstract

Evidenzwachsende Evidenz

Die wachsende Evidenz beruht auf mehreren nachvollziehbaren Originalarbeiten und benannten Anwendungen. Ihre Aussagekraft unterscheidet sich: Der Lastprognose-Benchmark trennt Gebäude und Jahre; die Kostenintervallstudie prüft dagegen zufällig getrennte historische Bauteileinträge. Die Nachtragsstudie umfasst nur 21 Projekte. DARIA liefert einen konkreten Anwenderprozess und offen benannte Fehlerquellen, aber keine unabhängige Messung vermiedener Verluste. Modellgüte, betriebliche Einbindung und wirtschaftliche Wirkung sind deshalb getrennt zu bewerten. Für eine pauschal belastbare Kosten- oder Terminwirkung reichen diese Belege nicht.

Quelle 5: Uncertainty aware and explainable construction cost prediction using a hybrid probabilistic learning model, Fundstelle(n): Data preprocessing and data splitting; Model training; Tabelle 7; Limitations Quelle 6: Evaluating the Reliability of Cross-Building Load Forecasting Under Distribution Shift and Sensor Missingness, Fundstelle(n): 3.2.4–3.3.1; 4.1–4.2 · 6.2–6.3 Quelle 12: A governance-calibrated machine learning pipeline for predicting change order ratio under extreme data scarcity in public construction, Fundstelle(n): 3.1–3.5; Tabelle 5; 6 Limitations · 6 Limitations Quelle 3: Implementation and Rollout of a Trusted AI-Based Approach to Identify Financial Risks in Transportation Infrastructure Construction Projects, Fundstelle(n): 4 Evaluation

EntwicklungsdynamikAktive Weiterentwicklung

Forschung prüft Unsicherheit, zeitgerechte Eingaben und die Übertragung auf neue Fälle.

Die Arbeiten von 2025 und 2026 bearbeiten unterschiedliche Engpässe: Kostenzeitreihen mit makroökonomischen Eingaben, probabilistische Bauteilkosten und Lastprognosen unter Gebäudewechsel oder fehlenden Messwerten. Der vorläufige PHM-Beitrag untersucht ergänzend das Lernen aus knappen Zustandsdaten. Damit sind konkrete aktive Entwicklungslinien belegt. Eine Beschleunigung gegenüber früheren Jahren ist daraus nicht ableitbar; Publikationszahlen oder ein neues Erscheinungsdatum ersetzen keinen methodisch vergleichbaren Fortschrittsnachweis.

Quelle 5: Uncertainty aware and explainable construction cost prediction using a hybrid probabilistic learning model, Fundstelle(n): Methodology; Limitations Quelle 6: Evaluating the Reliability of Cross-Building Load Forecasting Under Distribution Shift and Sensor Missingness, Fundstelle(n): Methods; Results Quelle 10: Macroeconomic-aware forecasting of construction costs in developing countries: Using gated recurrent unit and long short-term memory deep learning framework, Fundstelle(n): 3.4; 5.2 Quelle 11: A Collective Learning Workflow for Remaining Useful Life Estimation of Building Assets Under Sparse Degradation Data, Fundstelle(n): Abstract

MarktdynamikSelektive Ausweitung

Dokumentierter Ausbau einzelner Anwendungen; neue Verträge sind noch keine Nutzungsergebnisse.

Selektive Ausweitung ist für einzelne Organisationen nachvollziehbar: Der DARIA-Bericht von 2025 beschreibt den Weg vom Fachanwenderpilot zum unternehmensweiten Einsatz in Verkehrsinfrastruktureinheiten. Wann die einzelnen Rolloutschritte stattfanden, bleibt offen. Anglian Water erläutert im März 2025 einen bereits genutzten Termin- und Portfolioansatz; das zugrunde liegende Gespräch fand im November 2024 statt. Die North-East-Link-Partnerschaft vom Dezember 2025 ergänzt ein datiertes Einführungssignal, kündigt den Einsatz aber erst an. Weder ein aktueller branchenweiter Wachstumstrend noch eine Nutzungsquote oder unabhängig gemessene Einsparung lässt sich daraus bestimmen.

Quelle 3: Implementation and Rollout of a Trusted AI-Based Approach to Identify Financial Risks in Transportation Infrastructure Construction Projects, Fundstelle(n): 4 Evaluation; 1 Introduction; 5 Conclusions · 1; 4 Quelle 8: Loving every drop of AI powered project intelligence — a revealing conversation with Anglian Water: part I, Fundstelle(n): Einleitung; Spinning raw data into time and money; Datum · Einleitung; Aufgaben Quelle 9: Spark NEL ignites AI partnership with nPlan to assure and de-risk Victoria’s largest highways project, Fundstelle(n): Absätze 1–5; will deploy · Partnerschaft 09.12.2025, will deploy

Für welche Bauprozesse Predictive Analytics für Bauentscheidungen relevant ist

Strategie & Projektentwicklung

Relevanz: 3 von 3 Punkten, Hohe oder strategische Relevanz

Historische Projekt- und Preisreihen unterstützen Budget-, Reserve- und Portfolioszenarien. Prognosen liefern Annahmen und Prüfanlässe; die hier geprüften Belege validieren keine pauschalen Nachfrage- oder Investitionsrenditeprognosen.

Quelle 8: Loving every drop of AI powered project intelligence — a revealing conversation with Anglian Water: part I, Fundstelle(n): Lieferplanung und Priorisierung Quelle 10: Macroeconomic-aware forecasting of construction costs in developing countries: Using gated recurrent unit and long short-term memory deep learning framework, Fundstelle(n): 3.1; 5.1–5.2

Planung & Design

Relevanz: 2 von 3 Punkten, Mittlere Relevanz

Entwurfsmerkmale und verfügbare Einheitspreise ermöglichen bedingte Kostenschätzungen für Varianten. Region, Preisstand und Unsicherheit müssen passen; das Modell erzeugt keinen Entwurf und ersetzt keine fachliche Variantenbewertung.

Quelle 5: Uncertainty aware and explainable construction cost prediction using a hybrid probabilistic learning model, Fundstelle(n): Data collection; Limitations

Ausschreibung & Vergabe

Relevanz: 1 von 3 Punkten, Indirekte Relevanz

Preis- und Risikoprognosen können Reserveannahmen und Prüffragen an Ausschreibung und Vergabe übergeben. Direkte Nachtragsprognosen sind ein Forschungsanschluss; zeitgerechte Eingaben und externe Validierung bleiben zu prüfen.

Quelle 12: A governance-calibrated machine learning pipeline for predicting change order ratio under extreme data scarcity in public construction, Fundstelle(n): 3.1; Tabelle 1; 6–7

Bauausführung & Baustellenmanagement

Relevanz: 3 von 3 Punkten, Hohe oder strategische Relevanz

Kaufmännische Zwischenstände und Terminpläne liefern Hinweise auf kritische Projektabschlüsse oder Verzögerungen. Controller und Projektleitung priorisieren Prüfungen; Fehlalarme, Vertragsbedingungen und saisonale Pausen begrenzen die Aussage.

Quelle 3: Implementation and Rollout of a Trusted AI-Based Approach to Identify Financial Risks in Transportation Infrastructure Construction Projects, Fundstelle(n): 3–4 Quelle 8: Loving every drop of AI powered project intelligence — a revealing conversation with Anglian Water: part I, Fundstelle(n): Projektprobleme vor Verzögerung erkennen

Betrieb & Instandhaltung

Relevanz: 3 von 3 Punkten, Hohe oder strategische Relevanz

Messhistorien unterstützen Lastprognosen; Zustands- und Lebensdauerdaten liefern Hinweise für Inspektionen. Prognosehorizont, Ausfallfolgen und Übertragbarkeit bestimmen die Nutzung. Eine erkannte Abweichung ist noch keine validierte Ausfallzeit.

Quelle 6: Evaluating the Reliability of Cross-Building Load Forecasting Under Distribution Shift and Sensor Missingness, Fundstelle(n): 3; 6 Quelle 7: Survival analysis framework for sewer failure time: evidence from Hong Kong, Fundstelle(n): Methods; Discussion Quelle 11: A Collective Learning Workflow for Remaining Useful Life Estimation of Building Assets Under Sparse Degradation Data, Fundstelle(n): Abstract

Rückbau & Kreislaufwirtschaft

Relevanz: 1 von 3 Punkten, Indirekte Relevanz

Zustands- und Lebensdauereinschätzungen können Erhaltungs-, Ersatz- und Rückbauplanung vorbereiten. Für Prognosen tatsächlich wiedergewinnbarer Materialmengen oder Rückbauwirkungen fehlt hier ein geprüfter Praxisnachweis.

Quelle 7: Survival analysis framework for sewer failure time: evidence from Hong Kong, Fundstelle(n): Discussion; Methods

Für wen Predictive Analytics für Bauentscheidungen relevant ist

Bauherren und Auftraggeber

Budget- und Lieferannahmen lassen sich mit Prognosen gezielt hinterfragen. Der praktische Anschluss liegt darin, kritische Vorhaben früher zur fachlichen Prüfung auszuwählen und Unsicherheit in Reserven und Terminentscheidungen sichtbar zu machen; ein garantierter Kosten- oder Zeitgewinn folgt daraus nicht.

Quelle 8: Loving every drop of AI powered project intelligence — a revealing conversation with Anglian Water: part I, Fundstelle(n): Einleitung; Spinning raw data into time and money; Datum · Lieferplanung und Priorisierung Quelle 10: Macroeconomic-aware forecasting of construction costs in developing countries: Using gated recurrent unit and long short-term memory deep learning framework, Fundstelle(n): 3.1; 5.1–5.2

Projektentwickler und Investoren

Projekt- und Preisreihen liefern bedingte Annahmen für Szenarien, Reserven und Portfolioprüfungen. Datenregion, Preisstand und Prognosehorizont begrenzen die Übertragung. Die untersuchten Kostenmodelle sind kein Nachweis zuverlässiger Nachfrage- oder Investitionsrenditeprognosen.

Bauunternehmen und Generalunternehmer

Kaufmännische Projektstände können zusätzliche Warnhinweise für Controller und Projektleitung liefern. Bei DARIA sind diese in einen vorhandenen Arbeitsprozess eingebunden. Der Nutzen liegt zunächst in der Priorisierung von Prüfungen; Vertragsbedingungen, saisonale Pausen und Fehlalarme verlangen weiterhin Erfahrungswissen.

Betreiber, Facility- und Asset-Management

Lastprognosen und Zustandsdaten unterstützen die Vorbereitung von Betriebs- und Inspektionsentscheidungen. Betreiber müssen dafür Zeithorizont, lokale Messhistorie und Ausfallfolgen kennen. Die geprüften Befunde erlauben weder pauschale Energieeinsparungen noch allgemeine Austauschfristen.

Quelle 6: Evaluating the Reliability of Cross-Building Load Forecasting Under Distribution Shift and Sensor Missingness, Fundstelle(n): 3.2.4–3.3.1; 4.1–4.2 · 3.3.2; 4.5–4.7; 6.1–6.2 Quelle 7: Survival analysis framework for sewer failure time: evidence from Hong Kong, Fundstelle(n): Methods: Survival analysis, S.10; Discussion S.9; Data sources S.11

Öffentliche Hand, Kommunen und Vergabestellen

Nachtrags- und Projektrisiken können gezielter zur fachlichen Prüfung vorgelegt werden. Für eine Nutzung vor Vergabe müssen die Eingaben zu diesem Zeitpunkt tatsächlich verfügbar sein. Eine kleine ausländische Projektstichprobe ist keine unmittelbar übertragbare Grundlage für Zuschlagsentscheidungen.

Quelle 12: A governance-calibrated machine learning pipeline for predicting change order ratio under extreme data scarcity in public construction, Fundstelle(n): 3.1–3.5; Tabelle 5; 6 Limitations · 3.1; Tabelle 1; 3.5; 7 Discussion

Mit welchen Technologie- und Anwendungsfeldern Predictive Analytics für Bauentscheidungen verknüpft ist

Hauptbezug

Predictive Analytics & Entscheidungen

Der methodische Kern ist die Schätzung einer unbekannten Größe als Grundlage einer Entscheidung. Punktwert, Warnklasse und Prognoseintervall sind unterschiedliche Ausgaben. Ihre Güte und Fehlerfolgen bestimmen, welche Prüfung oder Abwägung sie sinnvoll unterstützen können.

Quelle 5: Uncertainty aware and explainable construction cost prediction using a hybrid probabilistic learning model, Fundstelle(n): Data collection; Data preprocessing and data splitting · Proposed methodology; Tabelle 7 Quelle 6: Evaluating the Reliability of Cross-Building Load Forecasting Under Distribution Shift and Sensor Missingness, Fundstelle(n): 3.2.1–3.2.4 · 3.2.5; 6.1 · 3.2–3.3; 4.3 Quelle 3: Implementation and Rollout of a Trusted AI-Based Approach to Identify Financial Risks in Transportation Infrastructure Construction Projects, Fundstelle(n): 3; Tabellen 1–2 · 3–4 Quelle 12: A governance-calibrated machine learning pipeline for predicting change order ratio under extreme data scarcity in public construction, Fundstelle(n): 3.1–3.5

Verknüpftes Feld

Datenplattformen & KI-Infrastruktur

Zeitgerechte, konsistente Projektdaten und nachvollziehbare Modellstände verbinden die Prognose mit dem Arbeitsprozess. DARIA verankert Warnungen im Controlling; der Gebäude-Benchmark zeigt die Bedeutung lokaler Lastmerkmale. Datenplattformen müssen deshalb nicht nur Werte transportieren, sondern deren Zeitpunkt und Herkunft erhalten.

Quelle 3: Implementation and Rollout of a Trusted AI-Based Approach to Identify Financial Risks in Transportation Infrastructure Construction Projects, Fundstelle(n): 1; 3; 4 Evaluation · 3, MLOps/Controllingintegration Quelle 4: Auf der Suche nach dem richtigen Algorithmus — Datengetriebene Risikoanalyse, Fundstelle(n): Was sind die Vorteile; Wie unterstützt das Bewertungsmodell Quelle 6: Evaluating the Reliability of Cross-Building Load Forecasting Under Distribution Shift and Sensor Missingness, Fundstelle(n): 3.2.4–3.3.1; 4.1–4.2 · 3.2.4 Quelle 11: A Collective Learning Workflow for Remaining Useful Life Estimation of Building Assets Under Sparse Degradation Data, Fundstelle(n): Abstract

Verknüpftes Feld

BIM & Digitaler Zwilling

Bauteil- und Anlagenbezüge können Konstruktionsmerkmale, Zustandsdaten und Prognoseausgaben zusammenführen. Ein digitaler Zwilling ist dafür ein möglicher organisatorisch-technischer Anschluss, keine Voraussetzung jeder Prognose. Die Qualität einer Kosten- oder Lastschätzung muss auch mit dieser Verknüpfung eigenständig geprüft werden.

Quelle 5: Uncertainty aware and explainable construction cost prediction using a hybrid probabilistic learning model, Fundstelle(n): Data collection; Tabelle 2 Quelle 6: Evaluating the Reliability of Cross-Building Load Forecasting Under Distribution Shift and Sensor Missingness, Fundstelle(n): 3.2.4–3.3.1; 4.1–4.2 · 3.2.4 Quelle 3: Implementation and Rollout of a Trusted AI-Based Approach to Identify Financial Risks in Transportation Infrastructure Construction Projects, Fundstelle(n): 3, MLOps/Controllingintegration Quelle 11: A Collective Learning Workflow for Remaining Useful Life Estimation of Building Assets Under Sparse Degradation Data, Fundstelle(n): Abstract

Fachbegriffe und Detailthemen

Quellen und Evidenz zu Predictive Analytics für Bauentscheidungen

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

Quelle 1
Applications of machine learning and artificial intelligence in construction project cost prediction: a scientometric analysis and qualitative review
Herausgeber
Wenyao Zhang; Frontiers in Built Environment
Publiziert
18.06.2026
Quellentyp
Forschungsreview
Geltungsbereich
Qualitativer und scientometrischer Review; keine eigene prospektive Validierung. Sekundäre Leistungszahlen und unklare Publikationsanteile tragen hier keine Wirkungs- oder Beschleunigungsaussage.
Externe Quelle öffnen (öffnet in neuem Tab)
Verwendung im Profil (1 Textstelle)
- 2 Methodology; 5.2 LimitationsTextstelle 5
Quelle 2
RICS Construction Productivity Report 2026
Herausgeber
Royal Institution of Chartered Surveyors
Publiziert
2026
Quellentyp
Branchenstudie
Geltungsbereich
Branchenbefragung und Diskussion der Produktivitätsmessung; kein isolierter Nachweis eines Predictive-Analytics-Nutzens.
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Verwendung im Profil (1 Textstelle)
- What would improve productivity?; Looking ahead; GlossaryTextstelle 5
Quelle 3
Implementation and Rollout of a Trusted AI-Based Approach to Identify Financial Risks in Transportation Infrastructure Construction Projects
Herausgeber
Michael Grims et al.; STRABAG Innovation & Digitalisation und FernUniversität Hagen; Applied System Innovation 8(6), 161
Publiziert
24.10.2025
Quellentyp
Originalpublikation
Geltungsbereich
Anwender-/Entwicklerpublikation mit STRABAG-Beteiligung. Pilot und produktive Integration beschrieben; genaue Rollouttermine offen. Leistungstabellen stammen aus einer Vorarbeit von 2024, keine unabhängige Verlustvermeidung.
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Verwendung im Profil (20 Textstellen)
- 3; Tabellen 1–2Textstelle 1 Textstelle 2 Textstelle 4 Textstelle 36
- 3–4Textstelle 2 Textstelle 5 Textstelle 14 Textstelle 18 Textstelle 20 Textstelle 28 Textstelle 36
- 4 Evaluation; 1 Introduction; 5 ConclusionsTextstelle 3 Textstelle 21 Textstelle 24
- 4 EvaluationTextstelle 3 Textstelle 20 Textstelle 22
- 1; 3; 4 EvaluationTextstelle 6 Textstelle 7 Textstelle 8 Textstelle 33 Textstelle 37
- 4 Evaluation, Absätze nach FragebogenergebnissenTextstelle 7 Textstelle 8 Textstelle 19 Textstelle 33
- Tabellen 1–2; Definition Adjusted Precision; Referenz 2Textstelle 8
- 1; 4; 5Textstelle 21
- 1; 4Textstelle 24
- 3, MLOps/ControllingintegrationTextstelle 37 Textstelle 38
Quelle 4
Auf der Suche nach dem richtigen Algorithmus — Datengetriebene Risikoanalyse
Herausgeber
STRABAG WORK ON PROGRESS
Publiziert
undatiert
Quellentyp
Anbieter-/Anwenderbericht
Geltungsbereich
Undatierte Unternehmenseigenangaben zu Funktion und Umfang; gleiche Evidenzkette wie die DARIA-Publikation. Keine datierte Wachstumsreihe.
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Verwendung im Profil (5 Textstellen)
- Was sind die Vorteile; Wie unterstützt das BewertungsmodellTextstelle 6 Textstelle 7 Textstelle 8 Textstelle 33 Textstelle 37
- Die Zahlen auf einen Blick; Ein KI-Modell für alle Sparten?Textstelle 7
Quelle 5
Uncertainty aware and explainable construction cost prediction using a hybrid probabilistic learning model
Herausgeber
Lifei Chen et al.; Scientific Reports 16, 10973
Publiziert
26.03.2026
Quellentyp
Originalpublikation
Geltungsbereich
Historische US-Bauteilpreise, zufälliger Testsplit und Intervallunterabdeckung. Keine prospektive deutsche Gesamtprojektkostenprüfung.
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Verwendung im Profil (12 Textstellen)
- Data collection; Data preprocessing and data splittingTextstelle 1 Textstelle 2 Textstelle 4 Textstelle 36
- Proposed methodology; Tabelle 7Textstelle 1 Textstelle 4 Textstelle 36
- Data preprocessing and data splitting; Model training; Tabelle 7; LimitationsTextstelle 2 Textstelle 9 Textstelle 10 Textstelle 19 Textstelle 22
- MethodologyTextstelle 4
- Design principle 3; SHAP; Comparative analysisTextstelle 6 Textstelle 10
- Data collection; Tabelle 2Textstelle 9 Textstelle 38
- Methodology; LimitationsTextstelle 23
- Data collection; LimitationsTextstelle 26
Quelle 6
Evaluating the Reliability of Cross-Building Load Forecasting Under Distribution Shift and Sensor Missingness
Herausgeber
Yunkai Hao, Jian Yang, Zhigang Ji; Shanxi University of Finance and Economics; Applied Sciences 16(16), 7984
Publiziert
11.08.2026
Quellentyp
Originalpublikation
Geltungsbereich
Retrospektiver Ein-Stunden-Benchmark mit getrennter Gebäude-/Zeitprüfung. Lokale Messhistorie erforderlich; künstliche Fehlwerttests, keine nachgewiesene Betriebs- oder Energieeinsparung.
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Verwendung im Profil (21 Textstellen)
- 3.2.1–3.2.4Textstelle 1 Textstelle 2 Textstelle 4 Textstelle 36
- 3.2.5; 6.1Textstelle 1 Textstelle 4 Textstelle 36
- 3.2–3.3; 4.3Textstelle 2 Textstelle 5 Textstelle 14 Textstelle 18 Textstelle 20 Textstelle 36
- 3.2.4–3.3.1; 4.1–4.2Textstelle 3 Textstelle 11 Textstelle 12 Textstelle 22 Textstelle 34 Textstelle 37 Textstelle 38
- 3.3.2; 4.5–4.7; 6.1–6.2Textstelle 3 Textstelle 11 Textstelle 12 Textstelle 19 Textstelle 34
- 6.2–6.3Textstelle 3 Textstelle 20 Textstelle 22
- 3Textstelle 4
- 3.2.6Textstelle 6 Textstelle 10
- 4.3–4.4; Tabellen 5–6Textstelle 11 Textstelle 12
- 3; 6Textstelle 16 Textstelle 29
- Methods; ResultsTextstelle 23
- 3.2.4Textstelle 37 Textstelle 38
Quelle 7
Survival analysis framework for sewer failure time: evidence from Hong Kong
Herausgeber
Jingchao Yang et al.; npj Clean Water 8, 91 / Hong Kong Polytechnic University
Publiziert
2025
Quellentyp
Originalpublikation
Geltungsbereich
Historische Hongkonger Kanalnetzdaten und klassische Überlebensstatistik; kein neuer KI-Algorithmus, keine übertragbaren Austauschfristen. Publikationsjahr bekannt, genauer Tag nicht bestätigt.
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Verwendung im Profil (6 Textstellen)
- MethodsTextstelle 4
- Methods: Survival analysis, S.10; Discussion S.9; Data sources S.11Textstelle 15 Textstelle 16 Textstelle 34
- Methods; DiscussionTextstelle 16 Textstelle 29
- Discussion; MethodsTextstelle 30
Quelle 8
Loving every drop of AI powered project intelligence — a revealing conversation with Anglian Water: part I
Herausgeber
Colin Myer; nPlan, Interview mit Euan Black (Anglian Water)
Publiziert
12.03.2025
Quellentyp
Anbieter-/Anwenderbericht
Geltungsbereich
Anbieterinterview mit benanntem Anwender; Gespräch November 2024, veröffentlicht März 2025. Keine offen prüfbare Fehlerverteilung oder unabhängig kontrollierte Wirkung.
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Verwendung im Profil (7 Textstellen)
- Einleitung; Spinning raw data into time and money; DatumTextstelle 17 Textstelle 18 Textstelle 24 Textstelle 31
- Einleitung; AufgabenTextstelle 24
- Lieferplanung und PriorisierungTextstelle 25 Textstelle 31 Textstelle 32
- Projektprobleme vor Verzögerung erkennenTextstelle 28
Quelle 9
Spark NEL ignites AI partnership with nPlan to assure and de-risk Victoria’s largest highways project
Herausgeber
nPlan; Spark NEL D&C als zitierter Projektpartner
Publiziert
09.12.2025
Quellentyp
Anbieter-/Anwenderbericht
Geltungsbereich
Datierte Partnerschaft und angekündigter Einsatz; kein Nachweis bereits erfolgter Einführung oder erreichter Termin-/Budgetwirkung.
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Verwendung im Profil (3 Textstellen)
- Absätze 1–5; will deployTextstelle 17 Textstelle 18 Textstelle 24
- Partnerschaft 09.12.2025, will deployTextstelle 24
Quelle 10
Macroeconomic-aware forecasting of construction costs in developing countries: Using gated recurrent unit and long short-term memory deep learning framework
Herausgeber
Majed Alzara et al.; PLOS One 20(10), e0333189
Publiziert
09.10.2025
Quellentyp
Originalpublikation
Geltungsbereich
Ägyptischer materialbasierter Kostenindex. Tages-/Monatshorizont und damalige Datenverfügbarkeit nicht durchgehend geklärt; keine bewiesene Datenleckage behauptet.
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Verwendung im Profil (6 Textstellen)
- 3.1; 3.2; 3.4.2–3.5; 5.1–5.2Textstelle 13 Textstelle 14 Textstelle 32
- 3.4; 5.2Textstelle 23
- 3.1; 5.1–5.2Textstelle 25 Textstelle 31 Textstelle 32
Quelle 11
A Collective Learning Workflow for Remaining Useful Life Estimation of Building Assets Under Sparse Degradation Data
Herausgeber
Edgar Segovia, Joao Patacas, Xiang Xie, Philip James, Sneha Verma, Mohamad Kassem; Newcastle University / PHM Society European Conference 9(1), 1–9
Publiziert
03.07.2026
Quellentyp
Originalabstract
Geltungsbereich
Nur der Verlagsabstract zugänglich. Vorläufiger Befund; Stichprobe und Beobachtungsdauer nicht volltextgeprüft. Kein Nachweis validierter Restlebensdauerleistung.
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Verwendung im Profil (7 Textstellen)
- AbstractTextstelle 15 Textstelle 16 Textstelle 21 Textstelle 23 Textstelle 29 Textstelle 37 Textstelle 38
Quelle 12
A governance-calibrated machine learning pipeline for predicting change order ratio under extreme data scarcity in public construction
Herausgeber
Mohammed A. KA. Al-Btoush et al.; Isra University und Zarqa University; Frontiers in Built Environment 12:1837617
Publiziert
08.07.2026
Quellentyp
Originalpublikation
Geltungsbereich
21 jordanische Projekte, interne verschachtelte Projektvalidierung. Zeitliche Verfügbarkeit der RFIs offen; keine externe oder prospektive Vergabevalidierung.
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Verwendung im Profil (12 Textstellen)
- 3.1–3.5Textstelle 2 Textstelle 5 Textstelle 14 Textstelle 18 Textstelle 20 Textstelle 36
- 6 LimitationsTextstelle 3 Textstelle 20 Textstelle 22
- 3.1–3.5; Tabelle 5; 6 LimitationsTextstelle 13 Textstelle 22 Textstelle 35
- 3.1; Tabelle 1; 3.5; 7 DiscussionTextstelle 13 Textstelle 14 Textstelle 19 Textstelle 35
- 3.1; Tabelle 1; 6–7Textstelle 27

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