INNOVATION SCOUT · IMPULSPROFIL

Projektprognosen und adaptive Projektsteuerung

KI-gestützte Projektprognosen schätzen künftige Kosten, Termine und Risiken aus Projekt- und Verlaufsdaten. Adaptive Projektsteuerung nutzt diese Prognosen und Szenarien, um prüfbare Maßnahmen für den weiteren Bauablauf vorzubereiten.

Um was geht es bei Projektprognosen und adaptive Projektsteuerung?

Eine Projektprognose beantwortet eine Frage über einen künftigen Zustand: Welche Endkosten, welcher Fertigstellungstermin oder welche Zielverletzung sind aus heutiger Sicht zu erwarten? Eingangsdaten können Mengen, Budget, erbrachte Leistung, Ist-Kosten, Terminabhängigkeiten und Risikoregister sein. Maschinelles Lernen schätzt daraus Zusammenhänge; Simulation und Optimierung ergänzen mögliche Abläufe. Zur adaptiven Steuerung wird diese Kette erst durch Auswahl und Umsetzung einer Maßnahme. Die Erfassung des Baufortschritts liefert dafür Daten, ersetzt aber weder die Prognose noch die Entscheidung.

Quelle 4: Automated machine learning pipeline for robust project cost and duration forecasting, Fundstelle(n): 3.3–3.4 Quelle 7: Integrated 4D/5D Digital-Twin Framework for Cost Estimation and Probabilistic Schedule Control: A Texas Mid-Rise Case Study, Fundstelle(n): 4 Case Study Protocol · 3.5; 5.1–5.3 Quelle 5: Risk-based completion cost prediction approach in construction projects utilizing machine learning, Fundstelle(n): 4.1–4.3, S. 383–385; 6, S. 392–393 Quelle 8: How Implenia is Optimizing Site Selection and Planning for an Offshore Wind Farm with ALICE, Fundstelle(n): The Solution; The Results Quelle 13: Autonomous Multi-Agent Coordination for Dynamic Construction Project Scheduling Under Resource Constraints and Environmental Uncertainties, Fundstelle(n): 4.1; 6.1

Einordnung im Impulsradar

Lernende Endkosten- und Dauermodelle sowie konkrete Planungsanwendungen sind dokumentiert. Ihre Qualität hängt von Zielgröße, Datenstichtag und Prüfung auf unbekannten Projekten ab. Der zusätzliche Nutzen adaptiver Eingriffe ist wesentlich schwächer abgesichert: Eine treffende Prognose belegt noch keine wirksame Gegenmaßnahme. Für den Einsatz zählen deshalb nachvollziehbare Baselines, geeignete Vergleichsverfahren und die fachliche Prüfung umsetzbarer Optionen.

Quelle 4: Automated machine learning pipeline for robust project cost and duration forecasting, Fundstelle(n): 3.2–3.4, besonders 3.4.1–3.4.3; 4, Tabelle 5 · 5.1 Main and secondary results; 6 Conclusions Quelle 8: How Implenia is Optimizing Site Selection and Planning for an Offshore Wind Farm with ALICE, Fundstelle(n): The Solution; The Results Quelle 7: Integrated 4D/5D Digital-Twin Framework for Cost Estimation and Probabilistic Schedule Control: A Texas Mid-Rise Case Study, Fundstelle(n): 3.5; 5.1–5.3 Quelle 13: Autonomous Multi-Agent Coordination for Dynamic Construction Project Scheduling Under Resource Constraints and Environmental Uncertainties, Fundstelle(n): 4.1; 6.1

Vom Projektstand zur begründeten Maßnahme

Vor Baubeginn dienen Vergleichsprojekte und Entwurfsmerkmale zur Prüfung von Budget- und Dauerannahmen. Während der Ausführung treten beobachtete Leistung, Kosten und Planänderungen hinzu. Entscheidend ist, ob ein Modell spätere Endergebnisse, zeitgleiche interne Schätzungen oder lediglich eine aus Regeln gebildete Risikoklasse vorhersagt. Diese Ziele verlangen unterschiedliche Prüfungen und dürfen nicht unter einer gemeinsamen Genauigkeitszahl zusammengefasst werden.

Quelle 5: Risk-based completion cost prediction approach in construction projects utilizing machine learning, Fundstelle(n): 4.1–4.3, S. 383–385; 6, S. 392–393 Quelle 6: Automated conceptual earned value management, Fundstelle(n): Data collection and feature engineering; ML development; Results and discussion for PPR models · Data collection; PPR discussion Quelle 4: Automated machine learning pipeline for robust project cost and duration forecasting, Fundstelle(n): 3.4; 5.1; 6 Quelle 7: Integrated 4D/5D Digital-Twin Framework for Cost Estimation and Probabilistic Schedule Control: A Texas Mid-Rise Case Study, Fundstelle(n): 5.1–5.3

Eine aktualisierte Prognose kann zunächst nur einen Prüfbedarf auslösen. Der Maßnahmenvergleich muss zusätzlich Abhängigkeiten, verfügbare Mannschaften, technische Ausführbarkeit und verbleibende Unsicherheit berücksichtigen. Welche Option gewählt wurde und welche Folgen tatsächlich eintraten, sind eigene Beobachtungen. Modellierte Einsparung, angenommener Vorschlag und gemessener Projektnutzen bezeichnen deshalb verschiedene Evidenzstufen.

Quelle 8: How Implenia is Optimizing Site Selection and Planning for an Offshore Wind Farm with ALICE, Fundstelle(n): The Solution; The Results Quelle 7: Integrated 4D/5D Digital-Twin Framework for Cost Estimation and Probabilistic Schedule Control: A Texas Mid-Rise Case Study, Fundstelle(n): 3.5; 5.1–5.3 Quelle 13: Autonomous Multi-Agent Coordination for Dynamic Construction Project Scheduling Under Resource Constraints and Environmental Uncertainties, Fundstelle(n): 4.1; 6.1

Der methodische Nachbar Predictive Analytics behandelt die Verfahren; dieses Profil betrachtet deren Projektanwendung. Baufortschrittsanalyse liefert Ist-Daten, Ressourcen- und Baustellenlogistik konkretisiert den Ressourceneinsatz. Agentensysteme können Werkzeuge verbinden, sind aber keine Voraussetzung jeder Prognose. Auch Monte-Carlo-Simulation und Earned Value sind allein noch kein Nachweis einer lernenden KI-Funktion.

Quelle 4: Automated machine learning pipeline for robust project cost and duration forecasting, Fundstelle(n): 3.3–3.4 · 2.2; 3 Quelle 7: Integrated 4D/5D Digital-Twin Framework for Cost Estimation and Probabilistic Schedule Control: A Texas Mid-Rise Case Study, Fundstelle(n): 4 Case Study Protocol Quelle 6: Automated conceptual earned value management, Fundstelle(n): SHAP analysis; PPR discussion Quelle 13: Autonomous Multi-Agent Coordination for Dynamic Construction Project Scheduling Under Resource Constraints and Environmental Uncertainties, Fundstelle(n): 6.1

Worauf es bei Projektprognosen und adaptive Projektsteuerung fachlich ankommt

Endkosten und Dauer: auf unbekannten Projekten prüfen

Studien-/Praxisbefund

Ottaviani et al. vergleichen 30 Lernverfahren an 50 realen Bau- und Ingenieurprojekten. Ihre verschachtelte Validierung hält ganze Projekte aus Lernen, Merkmalsauswahl und Prüfung auseinander. Die Endkosten und Enddauer werden relativ zu Budget und Plandauer bewertet. Gegenüber einfachen Konstantfaktor-Referenzen fällt der Vorteil kleiner aus als gegenüber schwächeren Earned-Value- beziehungsweise Earned-Schedule-Varianten; die Ergebnisse unterscheiden sich zudem zwischen Projekten. Es handelt sich um eine rückblickende Auswertung, nicht um einen prospektiven Versuch an neuen DACH-Projekten.

Fachliche Einordnung

Für eine betriebliche Erprobung ist die tatsächlich verwendete einfache Fortschreibung der relevante Vergleich. Mehrere Monatsstände desselben Projekts dürfen eine große Prüfmenge nicht vortäuschen. Zusätzlich zur Trennung ganzer Projekte ist zu prüfen, ob Merkmale am Prognosestichtag verfügbar waren und wie sich das Modell unter späteren Preis- oder Organisationsänderungen verhält. Aus kleineren Prognosefehlern folgt noch keine bestimmte Euro- oder Tagesersparnis.

Quelle 4: Automated machine learning pipeline for robust project cost and duration forecasting, Fundstelle(n): 3.2–3.4, besonders 3.4.1–3.4.3; 4, Tabelle 5 · 5.1 Main and secondary results; 6 Conclusions · 3.4; 5.1; 6 Quelle 6: Automated conceptual earned value management, Fundstelle(n): Data collection; PPR discussion Quelle 7: Integrated 4D/5D Digital-Twin Framework for Cost Estimation and Probabilistic Schedule Control: A Texas Mid-Rise Case Study, Fundstelle(n): 5.1–5.3

Risikoregister: interne Schätzung oder späteres Endergebnis?

Studien-/Praxisbefund

Turkyilmaz und Polat verknüpfen 119 gleichzeitig erfasste Risiko- und Kostenschätzstände aus elf Projekten eines international tätigen Unternehmens. Vier Wohnbau- und sieben Tiefbauprojekte werden getrennt untersucht; die Kosten sind je Projekt standardisiert. Zwei Drittel der Beobachtungen dienen dem Lernen, ein Drittel der Prüfung. Die Arbeit zeigt einen Zusammenhang mit internen Fertigstellungskostenschätzungen. Eine unabhängige Prüfung späterer Endabrechnungen oder unbekannter Projekte ist damit nicht dokumentiert.

Quelle 5: Risk-based completion cost prediction approach in construction projects utilizing machine learning, Fundstelle(n): 4.1–4.3, S. 383–385; 6, S. 392–393

Fachliche Einordnung

Vor einer Übernahme muss die Zieldefinition feststehen: aktuelle Managementschätzung, verbleibender Aufwand oder tatsächliche Endkosten. Schätzhistorie, ursprüngliche Baseline, genehmigte Änderungen und Endabrechnung sollten getrennt erhalten bleiben. Andernfalls kann ein Modell gemeinsame Annahmen der Berichtersteller reproduzieren, ohne künftige Kostenabweichungen früher zu erkennen.

Quelle 5: Risk-based completion cost prediction approach in construction projects utilizing machine learning, Fundstelle(n): 4.1–4.3, S. 383–385; 6, S. 392–393 Quelle 4: Automated machine learning pipeline for robust project cost and duration forecasting, Fundstelle(n): 3.4; 5.1; 6 Quelle 6: Automated conceptual earned value management, Fundstelle(n): Data collection; PPR discussion Quelle 7: Integrated 4D/5D Digital-Twin Framework for Cost Estimation and Probabilistic Schedule Control: A Texas Mid-Rise Case Study, Fundstelle(n): 5.1–5.3

Frühe Projektbewertung: Risikoklassen haben eine Konstruktion

Studien-/Praxisbefund

Das ACEVM-Modell von Elmousalami und Alotaibi untersucht Kosten, Dauer und Varianzen an 1.277 abgeschlossenen ägyptischen Bewässerungsprojekten mit einer Aufteilung von 70/15/15 Prozent. Die Risikolabel entstehen aus festen Kosten- und Terminvarianzregeln. Die Autoren ordnen hohe Klassifikationstreffer deshalb selbst als Reproduktion dieser Kodierung ein. Eine Übertragung auf andere Bauarten oder DACH-Projekte ist nicht geprüft; auch die Rolle tatsächlicher Kosten in der Erläuterung der Dauerprognose bleibt für den frühen Einsatz klärungsbedürftig.

Quelle 6: Automated conceptual earned value management, Fundstelle(n): Data collection and feature engineering; ML development; Results and discussion for PPR models

Fachliche Einordnung

Für Investitions- und Reserveentscheidungen ist zuerst zu klären, welche Eingänge vor Baubeginn tatsächlich bekannt sind. Ein im abgeschlossenen Projektdatensatz vorhandenes Merkmal ist nicht automatisch ein Frühindikator. Ebenso ist eine Risikoklasse keine kalibrierte Eintrittswahrscheinlichkeit. Bevor aus einer solchen Ausgabe Reserven abgeleitet werden, braucht es eine Prüfung der Zielregeln und der Fehler auf dem eigenen Projekttyp.

Quelle 6: Automated conceptual earned value management, Fundstelle(n): Data collection and feature engineering; ML development; Results and discussion for PPR models · Data collection; PPR discussion Quelle 4: Automated machine learning pipeline for robust project cost and duration forecasting, Fundstelle(n): 3.4; 5.1; 6 Quelle 7: Integrated 4D/5D Digital-Twin Framework for Cost Estimation and Probabilistic Schedule Control: A Texas Mid-Rise Case Study, Fundstelle(n): 5.1–5.3

Prognose und Eingriff: ein begrenzter Integrationspilot

Studien-/Praxisbefund

Ein Preprint von Khoshkonesh et al. beschreibt für ein anonymisiertes Gebäudeprojekt im Raum Dallas–Fort Worth die Verbindung wöchentlicher BIM- und Fortschrittsdaten mit probabilistischer Terminplanung und Ressourcenempfehlungen. Berichtet werden zwölf angenommene Vorschläge innerhalb von 16 Wochen. Zugleich enthält die Auswertung noch ausstehende Kostenfehler- und Robustheitsprüfungen. Der Einzelbericht liefert einen konkreten Integrationsansatz, aber keinen unabhängig kontrollierten Nachweis übertragbarer Kosten- oder Terminwirkung.

Quelle 7: Integrated 4D/5D Digital-Twin Framework for Cost Estimation and Probabilistic Schedule Control: A Texas Mid-Rise Case Study, Fundstelle(n): 3.1 Case Context and Data; 3.5; 4 Case Study Protocol; S. 15 und 18–20

Fachliche Einordnung

Die Annahme einer Empfehlung ist von ihrer Ausführung und Wirkung zu unterscheiden. Für ein eigenes Projekt sollten Vorschlag, fachliche Entscheidung, tatsächliche Maßnahme und späterer Verlauf gemeinsam nachvollziehbar sein. Bleibt ein erwarteter Verzug aus, kann dies an der Maßnahme, an geänderten Randbedingungen oder an einer unzutreffenden Vorhersage liegen. Ein bloßer Vorher-Nachher-Vergleich löst diese Ursachenfrage nicht.

Quelle 4: Automated machine learning pipeline for robust project cost and duration forecasting, Fundstelle(n): 3.4; 5.1; 6 Quelle 6: Automated conceptual earned value management, Fundstelle(n): Data collection; PPR discussion Quelle 7: Integrated 4D/5D Digital-Twin Framework for Cost Estimation and Probabilistic Schedule Control: A Texas Mid-Rise Case Study, Fundstelle(n): 5.1–5.3 · 3.5; 5.1–5.3 Quelle 8: How Implenia is Optimizing Site Selection and Planning for an Offshore Wind Farm with ALICE, Fundstelle(n): The Solution; The Results Quelle 13: Autonomous Multi-Agent Coordination for Dynamic Construction Project Scheduling Under Resource Constraints and Environmental Uncertainties, Fundstelle(n): 4.1; 6.1

Gelernte Ablaufwahl: Simulation und Feldbericht getrennt lesen

Studien-/Praxisbefund

Wang et al. untersuchen Reinforcement Learning für Terminplanung unter Ressourcenrestriktionen und modellierten Maschinenemissionen. Die Simulation setzt Dauern, Ressourcen und Emissionsfaktoren deterministisch an; reale Wetter- und Störereignisse fehlen. Eine weitere Arbeit von Sepehri berichtet sowohl einen aus 47 historischen Projekten parametrisierten Simulator als auch sechs prospektive Piloten. Die ausgewiesenen Wirkungen lassen sich jedoch nicht durchgehend sauber zwischen Simulation und Feld aufteilen; der Artikel begrenzt Kausalaussagen selbst.

Fachliche Einordnung

Die Studien zeigen unterschiedliche Forschungswege zur Maßnahmenwahl. Ein guter Simulationsplan muss zusätzlich auf Ausführbarkeit, Änderungsaufwand und Verhalten bei Störungen geprüft werden. Modellierte Maschinenemissionen bilden zudem keinen vollständigen Lebenszyklus ab. Die berichteten Prozentverbesserungen werden deshalb weder als allgemeine Baustellenersparnis noch als gesicherter Klimanutzen übernommen.

Quelle 14: Analysis of intelligent construction scheduling optimization based on reinforcement learning and its carbon emission reduction effect, Fundstelle(n): 3.1 Dataset description; 6.3 Limitations and future scope Quelle 13: Autonomous Multi-Agent Coordination for Dynamic Construction Project Scheduling Under Resource Constraints and Environmental Uncertainties, Fundstelle(n): Abstract; 3.5; 4.1; 5.6; 6.1 · 4.1; 6.1 Quelle 8: How Implenia is Optimizing Site Selection and Planning for an Offshore Wind Farm with ALICE, Fundstelle(n): The Solution; The Results Quelle 7: Integrated 4D/5D Digital-Twin Framework for Cost Estimation and Probabilistic Schedule Control: A Texas Mid-Rise Case Study, Fundstelle(n): 3.5; 5.1–5.3

Benannte Anwendung: Variantenplanung und Terminrisiko

Studien-/Praxisbefund

ALICE beschreibt für Implenia und Windworks in Norwegen den Vergleich von Standorten, Layouts und Produktionsabläufen für Offshore-Fundamente. Eine Meldung vom Oktober 2024 datiert diesen Fall; der Bericht betrifft Planung und mögliche Produktion, keine gemessene Serienbauwirkung. Die gemeinsame Fallseite von nPlan, SCS JV und HS2 nennt Prognose- und Risikoprüfung bei den London Tunnels. Sie ist undatiert; gesonderte Ergebnisdaten sind auf der offenen Seite nicht verfügbar.

Quelle 8: How Implenia is Optimizing Site Selection and Planning for an Offshore Wind Farm with ALICE, Fundstelle(n): The Solution; The Results; Location Quelle 9: ALICE Technologies + Implenia: Recognized at Building Innovation Awards, Fundstelle(n): Highly Commended | 2024 Building Innovation Awards Oct 18, 2024 Quelle 10: How AI-led forecasting and risk management is being used to construct the HS2 London Tunnels, Fundstelle(n): Case study; SCS JV; Anwenderzitat

Fachliche Einordnung

Solche Fälle erklären, wo Entscheidungshilfe eingesetzt wird: Varianten von Flächen, Transportwegen und Zeitplänen werden vergleichbar, Terminrisiken gezielter diskutierbar. Die ALICE-Seite beschreibt parametrische Planung; sie legt nicht ausreichend offen, welcher Teil auf einem gelernten Modell beruht. Benannte Nutzer tragen daher konkrete Anwendungsaussagen, aber noch keinen allgemeinen Prognosebenchmark oder unabhängig gemessenen Gesamtprojektnutzen.

Quelle 8: How Implenia is Optimizing Site Selection and Planning for an Offshore Wind Farm with ALICE, Fundstelle(n): The Solution; The Results; Location · The Solution; The Results Quelle 9: ALICE Technologies + Implenia: Recognized at Building Innovation Awards, Fundstelle(n): Highly Commended | 2024 Building Innovation Awards Oct 18, 2024 Quelle 10: How AI-led forecasting and risk management is being used to construct the HS2 London Tunnels, Fundstelle(n): Case study; SCS JV; Anwenderzitat

Marktsignale: Nutzung, Beschaffung und Erwartungen

Studien-/Praxisbefund

nPlan kündigte im Dezember 2025 eine Partnerschaft für North East Link in Melbourne an. Die Formulierung zum künftigen Einsatz bestätigt keinen abgeschlossenen Rollout. Eine amtliche East-West-Rail-Bekanntmachung vom Juni 2026 nennt ML-basierte Terminrisikoanalyse und nPlan als Lieferanten, zeigt in der geprüften Fassung aber den Status Pending. Die RICS-Berichte zu KI-Adoption und Bauproduktivität liefern ergänzenden Branchenkontext, keine spezifische Verbreitungs- oder Nutzenmessung für Projektprognosen.

Quelle 11: Spark NEL ignites AI partnership with nPlan to assure and de-risk Victoria’s largest highways project, Fundstelle(n): Absätze 1–4, insbesondere will deploy Quelle 12: Provision of an Artificial Intelligence Schedule Risk Analysis Tool, Fundstelle(n): Summary; Description; Supplier; Contract Status und estimated dates Quelle 2: RICS Construction Productivity Report 2026, Fundstelle(n): Einleitung; Schlussabsatz vor Glossary Quelle 3: Artificial intelligence in construction report 2025, Fundstelle(n): 2 Survey and responses; 3.1 Current adoption

Fachliche Einordnung

Für die Markteinordnung ist die tatsächlich genutzte Funktion entscheidend. Beschaffungsabsicht und ein vergangenes geplantes Startdatum belegen noch keine Inbetriebnahme. Allgemeine KI-Pilotquoten dürfen ebenso wenig als Anteil adaptiv gesteuerter Bauprojekte gelesen werden wie Trainingsdatenmengen eines Anbieters als Anzahl produktiver Kundeneinsätze.

Quelle 8: How Implenia is Optimizing Site Selection and Planning for an Offshore Wind Farm with ALICE, Fundstelle(n): The Solution Quelle 10: How AI-led forecasting and risk management is being used to construct the HS2 London Tunnels, Fundstelle(n): Case study Quelle 11: Spark NEL ignites AI partnership with nPlan to assure and de-risk Victoria’s largest highways project, Fundstelle(n): will deploy Quelle 12: Provision of an Artificial Intelligence Schedule Risk Analysis Tool, Fundstelle(n): Contract: Pending Quelle 2: RICS Construction Productivity Report 2026, Fundstelle(n): Einleitung; Schlussabsatz vor Glossary Quelle 3: Artificial intelligence in construction report 2025, Fundstelle(n): 2 Survey and responses; 3.1 Current adoption

Einführung: Datenstand, Fehlwarnung und Nettonutzen

Studien-/Praxisbefund

Die untersuchten Arbeiten zeigen verschiedene Grenzen: Rückprüfung auf kleinen Projektbeständen, zeitgleiche Schätzdaten, regeldefinierte Risikoziele und noch offene Eingriffsvalidierung. Der aktuelle Kostenprognose-Review von Zhang kartiert die Literatur, führt jedoch keinen eigenen Wirksamkeitsversuch adaptiver Steuerung durch. Weder die Breite dieser Literatur noch eine hohe Einzelmetrik ersetzt die Prüfung einer konkreten Entscheidungssituation.

Quelle 1: Applications of machine learning and artificial intelligence in construction project cost prediction: a scientometric analysis and qualitative review, Fundstelle(n): Abstract; 2.1 Data collection Quelle 4: Automated machine learning pipeline for robust project cost and duration forecasting, Fundstelle(n): 5.1 Main and secondary results; 6 Conclusions Quelle 5: Risk-based completion cost prediction approach in construction projects utilizing machine learning, Fundstelle(n): 4.1–4.3, S. 383–385; 6, S. 392–393 Quelle 6: Automated conceptual earned value management, Fundstelle(n): Data collection and feature engineering; ML development; Results and discussion for PPR models Quelle 7: Integrated 4D/5D Digital-Twin Framework for Cost Estimation and Probabilistic Schedule Control: A Texas Mid-Rise Case Study, Fundstelle(n): 3.1 Case Context and Data; 3.5; 4 Case Study Protocol; S. 15 und 18–20

Fachliche Einordnung

Daraus folgt ein aufgabenbezogener Prüfbedarf: stabile Zieldefinition, versionierte Daten, unbekannte Projekte und spätere Zeiträume, passende einfache Referenzen sowie Warnungen mit dokumentiertem Vorlauf. Bei Prognosekorridoren zählt deren tatsächliche Abdeckung; bei Entscheidungen zählen Fehlwarnungen, übersehene Abweichungen und Nacharbeit. Datenpflege, Fachprüfung und Neuplanung gehören in eine Nutzenmessung. Die bislang fehlende unabhängige DACH-Gesamtvalidierung bedeutet eine Evidenzlücke, keinen Nachweis der Unwirksamkeit.

Quelle 4: Automated machine learning pipeline for robust project cost and duration forecasting, Fundstelle(n): 3.4; 5.1; 6 · 3.4; 5 Quelle 6: Automated conceptual earned value management, Fundstelle(n): Data collection; PPR discussion Quelle 7: Integrated 4D/5D Digital-Twin Framework for Cost Estimation and Probabilistic Schedule Control: A Texas Mid-Rise Case Study, Fundstelle(n): 5.1–5.3 · 3.5; 5.1–5.3 Quelle 5: Risk-based completion cost prediction approach in construction projects utilizing machine learning, Fundstelle(n): 4.1–4.3 Quelle 13: Autonomous Multi-Agent Coordination for Dynamic Construction Project Scheduling Under Resource Constraints and Environmental Uncertainties, Fundstelle(n): 6.1 · 4.1; 6.1 Quelle 8: How Implenia is Optimizing Site Selection and Planning for an Offshore Wind Farm with ALICE, Fundstelle(n): The Solution; The Results

Warum Projektprognosen und adaptive Projektsteuerung relevant ist

ReifegradPilotierung bis wachsender Praxiseinsatz

Die Einordnung umfasst anwendungsnahe Erprobung und benannte kommerzielle Nutzung. Der Texas-Bericht beschreibt eine begrenzte Verbindung von Prognose und Maßnahmenauswahl; nPlan und Implenia dokumentieren abgegrenzte Projektanwendungen. Damit ist die Pilotierungsuntergrenze für entsprechende Funktionen plausibel, nicht für jeden simulierten Teilansatz. Die obere Stufe des wachsenden Praxiseinsatzes wird aus der bisherigen Einordnung fortgeführt: Eine ausreichend datierte, wiederholte Ausweitung derselben KI-Funktion ist in den geprüften Belegen nicht vollständig nachgewiesen. Die Spanne bestätigt keine autonome Gesamtsteuerung.

Quelle 7: Integrated 4D/5D Digital-Twin Framework for Cost Estimation and Probabilistic Schedule Control: A Texas Mid-Rise Case Study, Fundstelle(n): 4; 5.3 Quelle 8: How Implenia is Optimizing Site Selection and Planning for an Offshore Wind Farm with ALICE, Fundstelle(n): The Solution Quelle 10: How AI-led forecasting and risk management is being used to construct the HS2 London Tunnels, Fundstelle(n): Case study

Evidenzwachsende Evidenz

Mehrere Originalarbeiten untersuchen Kosten- und Terminmodelle mit nachvollziehbaren Datengrundlagen. Ihre Aussagekraft unterscheidet sich jedoch: projektweise Validierung bei Ottaviani, wiederholte Schätzstände aus elf Projekten bei Turkyilmaz und Polat sowie eng definierte Risikolabel in ACEVM. Anbieterfälle und der integrierte Preprint ergänzen Anwendungssignale, ohne kontrollierte Maßnahmenwirkung zu belegen. EV-02 trägt deshalb eine wachsende, heterogene Forschungsbasis; eine übertragbare wirtschaftliche Wirkung adaptiver Eingriffe ist deutlich schwächer abgesichert.

Quelle 4: Automated machine learning pipeline for robust project cost and duration forecasting, Fundstelle(n): 3.4; 5 Quelle 5: Risk-based completion cost prediction approach in construction projects utilizing machine learning, Fundstelle(n): 4.1–4.3 Quelle 13: Autonomous Multi-Agent Coordination for Dynamic Construction Project Scheduling Under Resource Constraints and Environmental Uncertainties, Fundstelle(n): 6.1 Quelle 6: Automated conceptual earned value management, Fundstelle(n): Data collection and feature engineering; ML development; Results and discussion for PPR models Quelle 7: Integrated 4D/5D Digital-Twin Framework for Cost Estimation and Probabilistic Schedule Control: A Texas Mid-Rise Case Study, Fundstelle(n): 3.1 Case Context and Data; 3.5; 4 Case Study Protocol; S. 15 und 18–20

EntwicklungsdynamikAktive Weiterentwicklung

Aktuelle Arbeiten verbinden bessere Prognoseprüfung mit frühen Mehrzielmodellen und gelernter Ablaufwahl.

Die Arbeiten von 2025/2026 bearbeiten unterschiedliche konkrete Aufgaben: projektweise Endkosten- und Dauerprüfung, frühe Mehrzielbewertung und Ablaufentscheidungen mit zusätzlichen Restriktionen. Das stützt aktive Weiterentwicklung. Die Befunde bilden jedoch keine gemeinsame Zeitreihe desselben Systems und belegen keine beschleunigte Entwicklungsrate. Auch eine neu dokumentierte Integration ist nicht automatisch erstmals technisch möglich.

Quelle 4: Automated machine learning pipeline for robust project cost and duration forecasting, Fundstelle(n): 3.4 Quelle 6: Automated conceptual earned value management, Fundstelle(n): Research objectives Quelle 14: Analysis of intelligent construction scheduling optimization based on reinforcement learning and its carbon emission reduction effect, Fundstelle(n): Methodik; 6.3

MarktdynamikBegrenzte Marktbewegung

Punktuelle Anwendung ist belegt; datierte Ausweitung derselben KI-Funktion bleibt unzureichend nachgewiesen.

Benannte Fälle bei Implenia und SCS/HS2 tragen konkrete Planungs- beziehungsweise Prognosenutzung. Jüngere nPlan-Meldungen und die East-West-Rail-Beschaffung zeigen weitere Nachfrage, bestätigen aber für sich keine tatsächliche Nutzungsausweitung. Die Einordnung beschreibt die begrenzte belegte Bewegung im untersuchten Zuschnitt; sie ist weder eine Marktgrößenschätzung noch ein Rückgangsurteil. Undatierte Fallseiten und unzureichend offengelegte KI-Funktionen begrenzen insbesondere den Vergleich zwischen Einsätzen.

Für welche Bauprozesse Projektprognosen und adaptive Projektsteuerung relevant ist

Strategie & Projektentwicklung

Relevanz: 3 von 3 Punkten, Hohe oder strategische Relevanz

Frühe Projektmerkmale und Vergleichshistorien können Budget- und Dauerszenarien für Investitions- und Reserveentscheidungen liefern. ACEVM untersucht diese Funktion an einem eng umrissenen Bewässerungsdatensatz. Die hohe Relevanz betrifft die Entscheidungsaufgabe; sie verspricht keine Übertragbarkeit ohne Prüfung von Bauart, Datenstichtag und Preisbasis.

Quelle 6: Automated conceptual earned value management, Fundstelle(n): Research objectives; Data collection · Data collection and feature engineering; ML development; Results and discussion for PPR models

Planung & Design

Relevanz: 2 von 3 Punkten, Mittlere Relevanz

Mengen, Layouts und Ablaufannahmen aus der Planung gehen in Kosten- und Terminvarianten ein. Der Windworks-Fall zeigt den Vergleich möglicher Produktionsstandorte und Abläufe. Das unterstützt die Bewertung von Entwurfsfolgen; ein Prognose- oder Optimierungsmodell erzeugt damit noch keinen fachlich freigegebenen Entwurf.

Quelle 8: How Implenia is Optimizing Site Selection and Planning for an Offshore Wind Farm with ALICE, Fundstelle(n): The Solution

Ausschreibung & Vergabe

Relevanz: 1 von 3 Punkten, Indirekte Relevanz

Prognostizierte Termin- und Kostenrisiken können Anforderungen an Lose, Puffer und Übergaben vorbereiten. Das ist ein indirekter Anschluss der Projektsteuerung. Die fachliche Angebotsprüfung und Zuschlagsentscheidung bleiben eigene Aufgaben; ein direkter Nutzenversuch für Vergabeentscheidungen ist in der ausgewerteten Basis nicht belegt.

Quelle 12: Provision of an Artificial Intelligence Schedule Risk Analysis Tool, Fundstelle(n): Description Quelle 4: Automated machine learning pipeline for robust project cost and duration forecasting, Fundstelle(n): 3.2–3.4, besonders 3.4.1–3.4.3; 4, Tabelle 5

Bauausführung & Baustellenmanagement

Relevanz: 3 von 3 Punkten, Hohe oder strategische Relevanz

Ist-Leistung, Kosten und Terminlogik werden zu Rest- und Endprognosen zusammengeführt. Szenarien können eine Umsequenzierung oder veränderten Ressourceneinsatz vorbereiten. Die hohe Relevanz liegt in der laufenden Abweichungssteuerung; fachliche Freigabe, tatsächliche Ausführung und Wirkungsmessung bleiben zusätzliche Schritte.

Quelle 7: Integrated 4D/5D Digital-Twin Framework for Cost Estimation and Probabilistic Schedule Control: A Texas Mid-Rise Case Study, Fundstelle(n): 4 Case Study Protocol Quelle 4: Automated machine learning pipeline for robust project cost and duration forecasting, Fundstelle(n): 3.2–3.4, besonders 3.4.1–3.4.3; 4, Tabelle 5

Betrieb & Instandhaltung

Relevanz: 2 von 3 Punkten, Mittlere Relevanz

Fertigstellungsprognosen unterstützen die Planung von Übergabe und Inbetriebnahme. Für abgegrenzte Sanierungsprojekte ist eine ähnliche Steuerungsaufgabe denkbar. Der bisherige Wert 2 wird fortgeführt, ist durch die hier geprüften Anwendungen aber nicht ausreichend neu gestützt. Laufende Zustandsdiagnostik und Wartungsprognosen fallen außerhalb dieses Projektsteuerungszuschnitts.

Quelle 4: Automated machine learning pipeline for robust project cost and duration forecasting, Fundstelle(n): 3.2–3.4, besonders 3.4.1–3.4.3; 4, Tabelle 5

Rückbau & Kreislaufwirtschaft

Relevanz: 1 von 3 Punkten, Indirekte Relevanz

Mengen- und Ressourcenunsicherheit könnte in Budget- und Terminszenarien eines Rückbauprojekts eingehen. Dies ist eine abgeleitete Anschlussmöglichkeit; eine direkte Rückbauvalidierung liegt in den ausgewerteten Belegen nicht vor. Materialidentifikation und Verwertungsbewertung werden dadurch nicht mit abgedeckt.

Quelle 4: Automated machine learning pipeline for robust project cost and duration forecasting, Fundstelle(n): 3.2–3.4, besonders 3.4.1–3.4.3; 4, Tabelle 5

Für wen Projektprognosen und adaptive Projektsteuerung relevant ist

Bauherren und Auftraggeber

Kosten- und Terminprognosen können Reserven und Meilensteinzusagen prüfbar machen. Bauherren müssen Zielgröße, Datenstand und Folgen falscher Warnungen verstehen. Der Nutzen liegt in der strukturierten Entscheidungsvorbereitung; eine garantierte Projektkostenersparnis lässt sich aus Modellgüte allein nicht ableiten.

Quelle 4: Automated machine learning pipeline for robust project cost and duration forecasting, Fundstelle(n): 3.3–3.4

Projektentwickler und Investoren

Frühe Szenarien unterstützen den Vergleich von Investitionsannahmen und Ausführungsvarianten. Dafür müssen historische Projekte, heutige Mengen und Marktbedingungen hinreichend vergleichbar sein. Die untersuchten Modelle belegen weder einen Finanzierungsertrag noch die Tragfähigkeit einer konkreten Investition.

Quelle 6: Automated conceptual earned value management, Fundstelle(n): Research objectives; Study boundary

Bauunternehmen und Generalunternehmer

Vergleichbare Ablaufoptionen können Planungsgespräche und die Prüfung von Engpässen unterstützen. Bauleitung und Arbeitsvorbereitung beurteilen Ausführbarkeit, verfügbare Ressourcen und Folgewirkungen. Berichtete Planungsentlastung bleibt von unabhängig gemessener Wirkung auf das Gesamtprojekt zu unterscheiden.

Quelle 8: How Implenia is Optimizing Site Selection and Planning for an Offshore Wind Farm with ALICE, Fundstelle(n): The Solution; The Results

Öffentliche Hand, Kommunen und Vergabestellen

Nachvollziehbare Terminrisiken können Programm-, Reserve- und Haushaltsentscheidungen vorbereiten. Annahmen, Versionen und Prüfschritte müssen dafür sichtbar sein. Die East-West-Rail-Beschaffung zeigt einen konkreten Bedarf öffentlicher Auftraggeber, keinen gemessenen Effizienzgewinn oder automatischen Ersatz fachlicher Verantwortung.

Quelle 12: Provision of an Artificial Intelligence Schedule Risk Analysis Tool, Fundstelle(n): Description; Contract

Mit welchen Technologie- und Anwendungsfeldern Projektprognosen und adaptive Projektsteuerung verknüpft ist

Hauptbezug

Predictive Analytics & Entscheidungen

Der technische Kern sind gelernte Zusammenhänge zwischen Projektmerkmalen, Verlauf und künftigen Kosten- oder Terminzielen. Prognose, Unsicherheit und entscheidungsbezogene Auswertung verbinden sich hier. Klassische Earned-Value-Fortschreibung, Simulation und Optimierung bleiben als ergänzende Verfahren unterscheidbar.

Quelle 4: Automated machine learning pipeline for robust project cost and duration forecasting, Fundstelle(n): 3.3–3.4

Verknüpftes Feld

Datenplattformen & KI-Infrastruktur

Budget-, Termin-, Leistungs- und Risikodaten müssen über gemeinsame Zuordnungen und nachvollziehbare Zeitstände verbunden werden. Der Vergleich gleichzeitiger Schätzberichte zeigt, wie stark das Ergebnis von der Datendefinition abhängt. Eine große Datenmenge ersetzt deshalb weder geeignete Historien noch überprüfbare Übergaben.

Quelle 5: Risk-based completion cost prediction approach in construction projects utilizing machine learning, Fundstelle(n): 4.1 Data gathering

Verknüpftes Feld

BIM & Digitaler Zwilling

BIM-Objekte und ihre Zuordnung zu Mengen, Vorgängen und Fortschrittsständen können Prognosen und Szenarien speisen. Der Texas-Pilot beschreibt eine solche Integration. Modellversionen und Zuordnungsqualität bleiben Voraussetzungen; ein vorhandenes BIM-Modell allein belegt keinen laufend validierten digitalen Zwilling.

Quelle 7: Integrated 4D/5D Digital-Twin Framework for Cost Estimation and Probabilistic Schedule Control: A Texas Mid-Rise Case Study, Fundstelle(n): 3.1; 4 Case Study Protocol

Fachbegriffe und Detailthemen

Quellen und Evidenz zu Projektprognosen und adaptive Projektsteuerung

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
Review
Geltungsbereich
Literaturkartierung, kein eigener Wirksamkeitsversuch adaptiver Steuerung.
Externe Quelle öffnen (öffnet in neuem Tab)
Verwendung im Profil (1 Textstelle)
- Abstract; 2.1 Data collectionTextstelle 21
Quelle 2
RICS Construction Productivity Report 2026
Herausgeber
Royal Institution of Chartered Surveyors
Publiziert
undatiert
Quellentyp
Branchenbefragung
Geltungsbereich
Allgemeine Bauproduktivität; keine spezifische RT-011-Wirkungsmessung.
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- Einleitung; Schlussabsatz vor GlossaryTextstelle 19 Textstelle 20
Quelle 3
Artificial intelligence in construction report 2025
Herausgeber
Royal Institution of Chartered Surveyors
Publiziert
2025
Quellentyp
Branchenbefragung
Geltungsbereich
KI-Selbstauskunft 2025, regional ungleich verteilt; keine RT-011-Nutzungsquote.
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- 2 Survey and responses; 3.1 Current adoptionTextstelle 19 Textstelle 20
Quelle 4
Automated machine learning pipeline for robust project cost and duration forecasting
Herausgeber
Filippo Maria Ottaviani, Pablo Ballesteros-Pérez, Timur Narbaev; Automation in Construction 178, 106426
Publiziert
Oktober 2025
Quellentyp
Originalstudie
Geltungsbereich
50 historische Projekte; projektweise Prüfung, keine prospektive DACH-Feldvalidierung. Datum bezeichnet das Heft Oktober 2025; Autorenupload bereits Juli 2025.
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- 3.3–3.4Textstelle 1 Textstelle 2 Textstelle 6 Textstelle 33 Textstelle 37
- 3.2–3.4, besonders 3.4.1–3.4.3; 4, Tabelle 5Textstelle 3 Textstelle 7 Textstelle 8 Textstelle 29 Textstelle 30 Textstelle 31 Textstelle 32
- 5.1 Main and secondary results; 6 ConclusionsTextstelle 3 Textstelle 7 Textstelle 8 Textstelle 21
- 3.4; 5.1; 6Textstelle 4 Textstelle 8 Textstelle 10 Textstelle 12 Textstelle 14 Textstelle 22
- 2.2; 3Textstelle 6
- 3.4; 5Textstelle 22 Textstelle 24
- 3.4Textstelle 25
Quelle 5
Risk-based completion cost prediction approach in construction projects utilizing machine learning
Herausgeber
Aynur Hurriyet Turkyilmaz, Gul Polat; ITcon 30, 375–396
Publiziert
März 2025
Quellentyp
Originalstudie
Geltungsbereich
119 Schätzstände aus elf Projekten; kein nachgewiesener Projekt-/Zeitholdout oder unabhängiger Endabrechnungstest.
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Verwendung im Profil (8 Textstellen)
- 4.1–4.3, S. 383–385; 6, S. 392–393Textstelle 2 Textstelle 4 Textstelle 9 Textstelle 10 Textstelle 21
- 4.1–4.3Textstelle 22 Textstelle 24
- 4.1 Data gatheringTextstelle 38
Quelle 6
Automated conceptual earned value management
Herausgeber
Haytham Elmousalami, Abdulaziz Alotaibi; Scientific Reports 16, 26031
Publiziert
25.07.2026
Quellentyp
Originalstudie
Geltungsbereich
Ägyptische Bewässerungsprojekte; regeldefinierte Risikolabel, keine universelle Risikogüte.
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Verwendung im Profil (13 Textstellen)
- Data collection and feature engineering; ML development; Results and discussion for PPR modelsTextstelle 4 Textstelle 11 Textstelle 12 Textstelle 21 Textstelle 24 Textstelle 27
- Data collection; PPR discussionTextstelle 4 Textstelle 8 Textstelle 10 Textstelle 12 Textstelle 14 Textstelle 22
- SHAP analysis; PPR discussionTextstelle 6
- Research objectivesTextstelle 25
- Research objectives; Data collectionTextstelle 27
- Research objectives; Study boundaryTextstelle 34
Quelle 7
Integrated 4D/5D Digital-Twin Framework for Cost Estimation and Probabilistic Schedule Control: A Texas Mid-Rise Case Study
Herausgeber
Atena Khoshkonesh, Mohsen Mohammadagha, Navid Ebrahimi; arXiv 2511.15711
Publiziert
04.11.2025
Quellentyp
Preprint
Geltungsbereich
Anonymisierter Einzelpilot, nicht als begutachtet bestätigt; ausstehende Validierungsteile.
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Verwendung im Profil (18 Textstellen)
- 4 Case Study ProtocolTextstelle 1 Textstelle 2 Textstelle 6 Textstelle 30
- 3.5; 5.1–5.3Textstelle 2 Textstelle 3 Textstelle 5 Textstelle 14 Textstelle 16 Textstelle 22
- 5.1–5.3Textstelle 4 Textstelle 8 Textstelle 10 Textstelle 12 Textstelle 14 Textstelle 22
- 3.1 Case Context and Data; 3.5; 4 Case Study Protocol; S. 15 und 18–20Textstelle 13 Textstelle 21 Textstelle 24
- 4; 5.3Textstelle 23
- 3.1; 4 Case Study ProtocolTextstelle 39
Quelle 8
How Implenia is Optimizing Site Selection and Planning for an Offshore Wind Farm with ALICE
Herausgeber
ALICE Technologies; Fallbericht mit Implenia-Zitaten
Publiziert
undatiert
Quellentyp
Anbieterfall mit Anwenderzitaten
Geltungsbereich
Norwegischer Planungsfall, undatierte Seite; KI-Lernanteil und unabhängige Wirkung offen.
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Verwendung im Profil (13 Textstellen)
- The Solution; The ResultsTextstelle 2 Textstelle 3 Textstelle 5 Textstelle 14 Textstelle 16 Textstelle 18 Textstelle 22 Textstelle 35
- The Solution; The Results; LocationTextstelle 17 Textstelle 18
- The SolutionTextstelle 20 Textstelle 23 Textstelle 26 Textstelle 28
Quelle 9
ALICE Technologies + Implenia: Recognized at Building Innovation Awards
Herausgeber
ALICE Technologies
Publiziert
18.10.2024
Quellentyp
Anbietermitteilung
Geltungsbereich
Zeitanker desselben Windworks-Falls, keine unabhängige zweite Wirksamkeitsquelle.
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Verwendung im Profil (2 Textstellen)
- Highly Commended | 2024 Building Innovation Awards Oct 18, 2024Textstelle 17 Textstelle 18
Quelle 10
How AI-led forecasting and risk management is being used to construct the HS2 London Tunnels
Herausgeber
nPlan und SCS JV in Partnerschaft mit HS2
Publiziert
undatiert
Quellentyp
Gemeinsamer Anbieter-/Anwenderbericht
Geltungsbereich
Benannte britische Nutzung, undatierte offene Fallseite; Zusatzdossier nicht bezogen.
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Verwendung im Profil (5 Textstellen)
- Case study; SCS JV; AnwenderzitatTextstelle 17 Textstelle 18
- Case studyTextstelle 20 Textstelle 23 Textstelle 26
Quelle 11
Spark NEL ignites AI partnership with nPlan to assure and de-risk Victoria’s largest highways project
Herausgeber
nPlan / Spark NEL
Publiziert
09.12.2025
Quellentyp
Partnerschaftsankündigung
Geltungsbereich
Geplanter Einsatz, kein Nachweis eines abgeschlossenen Rollouts.
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Verwendung im Profil (3 Textstellen)
- Absätze 1–4, insbesondere will deployTextstelle 19
- will deployTextstelle 20 Textstelle 26
Quelle 12
Provision of an Artificial Intelligence Schedule Risk Analysis Tool
Herausgeber
East West Railway Company Limited; Sell2Wales, UK6, JUN629603, OCID ocds-h6vhtk-067c3d
Publiziert
23.06.2026
Quellentyp
Amtliche Beschaffungsbekanntmachung
Geltungsbereich
Geprüfte Bekanntmachung mit Status Pending; keine Bestätigung tatsächlicher Nutzung.
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Verwendung im Profil (5 Textstellen)
- Summary; Description; Supplier; Contract Status und estimated datesTextstelle 19
- Contract: PendingTextstelle 20 Textstelle 26
- DescriptionTextstelle 29
- Description; ContractTextstelle 36
Quelle 13
Autonomous Multi-Agent Coordination for Dynamic Construction Project Scheduling Under Resource Constraints and Environmental Uncertainties
Herausgeber
Mehran Sepehri; Advances in Civil Engineering, 9322385
Publiziert
10.07.2026
Quellentyp
Originalstudie mit unklarer Feldabgrenzung
Geltungsbereich
Simulation und berichtete Piloten nicht durchgehend getrennt; keine gesicherte Einsparquote.
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Verwendung im Profil (9 Textstellen)
- 4.1; 6.1Textstelle 2 Textstelle 3 Textstelle 5 Textstelle 14 Textstelle 16 Textstelle 22
- 6.1Textstelle 6 Textstelle 22 Textstelle 24
- Abstract; 3.5; 4.1; 5.6; 6.1Textstelle 15 Textstelle 16
Quelle 14
Analysis of intelligent construction scheduling optimization based on reinforcement learning and its carbon emission reduction effect
Herausgeber
Lin Wang, Dan Hua, Yu Chen; Discover Artificial Intelligence 6, 662
Publiziert
19.05.2026
Quellentyp
Simulationsstudie
Geltungsbereich
Deterministische Simulation, keine gemessene Baustellen- oder Lebenszykluswirkung.
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Verwendung im Profil (3 Textstellen)
- 3.1 Dataset description; 6.3 Limitations and future scopeTextstelle 15 Textstelle 16
- Methodik; 6.3Textstelle 25

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