Kostensimulationsmodell zur probabilistischen Lebenszykluskostenermittlung auf Basis digitaler Gebäudemodelle mithilfe einer Monte-Carlo-Simulation

Spinnräker, Eric Wilhelm; van Treeck, Christoph Alban (Thesis advisor); Lützkendorf, Thomas (Thesis advisor)

Aachen (2020)
Doktorarbeit

Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2020

Kurzfassung

Das Bauwesen wird dominiert durch eine traditionelle gewerkeorientierte Denk- und Handlungsweise mit dem Fokus „schnell und günstig“ zu bauen. In logischer Konsequenz werden Gebäude mit hohen Betriebskosten, eingeschränkter Nutzungsfunktionalität und hohem Ressourcenverbrauch geplant und errichtet. Die darüber hinaus unzureichende Identifikation und Kommunikation von vorhandenen Unsicherheiten in der Planungsphase führt zu Kosten- und Terminüberschreitungen. Die verstärkte Nutzung IT-gestützter Planungsmethoden wie Building Information Modeling sowie die frühzeitige Betrachtung von Lebenszykluskosten und Integration eines systematischen Risikomanagements stellen zentrale Handlungsempfehlungen zur Lösung dieser Problematik dar. Aktuelle Berechnungsmodelle aus der Ingenieurinformatik greifen die genannten Aspekte, insbesondere in der Kombination, jedoch nur unzureichend auf. Die Berechnung und Darstellung von Lebenszykluskosten empfiehlt sich insbesondere zur Optimierung von Planungen, zum Vergleich von Planungsvarianten, zur Budgetplanung sowie zur Bewertung der ökonomischen Qualität im Rahmen von Nachhaltigkeitsbewertungen. Vor diesem Hintergrund wird in der Arbeit ein webbasiertes Kostensimulationsmodell zur probabilistischen Lebenszykluskostenermittlung BIM5Dplus auf Basis digitaler Gebäudemodelle vorgestellt. Dabei beruht die Berechnung auf der Kapitalwertmethode und der Monte-Carlo-Simulation. Die Berechnungen erfolgen serverseitig in Python und durch unterschiedliche Verfahren zum Ziehen von Stichproben, wie Random Sampling, Latin Hypercube Sampling und Sampling basierend auf Sobol-Sequenzen, kann der erforderliche Rechenaufwand möglichst gering gehalten werden. Der modular gewählte Aufbau ermöglicht Kostensimulationen in den verschiedenen Planungsphasen auf unterschiedlichen Gliederungsebenen. Für frühe Phasen besteht die Möglichkeit über wenige Eingangsparameter statistische Planungs- und Kostenkennwerte anzureichern. Ein vorgestellter Prozess zur Ableitung von passenden Wahrscheinlichkeitsfunktionen, basierend auf der Methode der kleinsten Fehlerquadrate, ermöglicht die frühzeitige probabilistische Kostenermittlung. Zusätzlich wurde eine IFC-Schnittstelle zur Datenübernahme aus digitalen Modellen mit dem Ziel der automatisierten Mengenermittlung gemäß der DIN 276 implementiert, um der zunehmenden digitalen Planung mithilfe von BIM gerecht zu werden. Die IFC-Schnittstelle wird im Rahmen dieser Arbeit anhand von drei Testinstanzen validiert. Das Kostensimulationsmodell wird für insgesamt vier Beispiele angewendet, um Einsatzmöglichkeiten darzustellen. Die Anwendung kann dazu beitragen, den Planungsprozess hinsichtlich der ganzheitlichen Betrachtung von Bauwerken sowie der Integration von vorhandenen Unsicherheiten zu verbessern und eine Entscheidungsfindung zu erleichtern.

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