Aggregierte Berücksichtigung von Produktivitätsverlusten bei der Ermittlung von Baukosten und Bauzeiten – Deterministische und probabilistische Betrachtungen
Kummer, Markus Klaus
| Kurzfassung (deutsch) |
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| Die Anwendung linearer deterministischer Berechnungsmodelle zur Ermittlung von Baukosten und Bauzeiten stellt den Status quo in der baubetrieblichen und bauwirtschaftlichen Praxis dar und wird zum Anlass genommen, das Zusammenwirken bzw. die Abhängigkeit zwischen vorgegebener Bauzeit und Baukosten näher zu beleuchten. Neben der Linearisierung wird auch die fehlende systematische Berücksichtigung von Unsicherheiten kritisch hinterfragt. Das Ziel von Berechnungen für zukünftige Ereignisse stellen Aussagen über mögliche Bandbreiten und Eintrittswahrscheinlichkeiten auf Basis des aktuellen Informationsstands dar. Durch die Wahl von deterministischen Werten innerhalb dieser ermittelten Bandbreiten kann darauf basierend ein Chancen-Risiko-Verhältnis angegeben werden. Für die vorliegende Arbeit werden „Chance“ und „Risiko“ als gleichwertige Begriffe aufgefasst, bei denen die Auswirkungen und auch deren Eintrittswahrscheinlichkeiten (subjektiv oder objektiv) bekannt sind. Im Zentrum der Betrachtungen steht die wesentliche Kennzahl „Produktivität“, die direkt mit Aufwands- und Leistungswerten in Zusammenhang steht. Produktivitätsverluste wirken sich demnach unmittelbar auf den Aufwandswert aus und sind in nichtlinearen Berechnungen zu berücksichtigen. Aufbauend auf die Untersuchungen von Hofstadler werden Methoden gezeigt, wie Produktivitätsverluste in der Kalkulation berücksichtigt werden können. Gleichzeitig wird ein Fokus darauf gelegt, die möglichen gegenseitigen Wechselwirkungen zu erfassen. Es wird neben einer reinen Addition besonders auf die Aggregation von Produktivitätsverlusten eingegangen. Die systematische Berücksichtigung unsicherer Eingangsparameter erfolgt durch den Einsatz von Monte-Carlo-Simulationen, deren Ergebnisse mittels statistischer Kenngrößen analysiert werden können. Die Wahl der Verteilungsfunktionen sowie der Korrelationen zwischen den Eingangsparametern werden hinsichtlich ihrer Einflüsse auf die Form und Streuung der Simulationsergebnisse anhand von einfachen Beispielen untersucht und Angaben aus der Literatur miteinander verglichen. Weiters wurde eine ExpertInnenbefragung zum Thema „Unsicherheiten und Produktivitätsverluste bei Stahlbetonarbeiten (Ortbeton) und Mauerarbeiten“ durchgeführt, um Primärdaten zu erheben und aktuelles Fachwissen zu sichern. Die Analyse dieser Umfrage erfolgt auf Basis von deskriptiven statistischen Kennzahlen sowie graphischer Verfahren (Violinplots, Diagramme). Im Zuge der Modellbildung werden zunächst die Wirkungszusammenhänge zwischen den Berechnungsparametern bzw. zwischen Baukosten und vorgegebener Bauzeit dargestellt. Auftretende Rückkoppelungen erfordern dabei für die Aggregation von Produktivitätsverlusten iterative Berechnungen. Die Produktivitätsverluste werden über nichtlineare Zusammenhänge in das Berechnungsmodell integriert und die Unsicherheiten der Inputparameter durch Verteilungsfunktionen berücksichtigt. Anhand eines Berechnungsbeispiels wird der Unterschied zwischen der Addition und der Aggregation von Produktivitätsverlusten und der Einsatz der Monte-Carlo-Simulation zur Berücksichtigung von Unsicherheiten gezeigt. |
Kurzfassung (englisch) |
| The application of linear, deterministic computation models to determine construction costs and times is considered to be the status quo in construction management and economics. This situation provides the starting point to more thoroughly analyze the interactions and dependencies between the specified construction time and construction cost. This paper critically reviews not only the concept of linearization but also the systematic consideration of uncertainties. Simulations of future events should enable conclusions regarding possible ranges and probabilities of occurrence in reliance on currently available information. On this basis, a risk/chance ratio can be stated by selecting deterministic values within these calculated ranges. For the purpose of this paper, „chance“ and „risk“ are considered to be equally valid concepts whose consequences and (subjective or objective) probabilities of occurrence are known. This paper concentrates on the key performance indicator of productivity, which is directly related to labor consumption and output rates. Thus, losses of productivity have a direct influence on labor consumption rates and must be considered in non-linear calculations. Starting from the research conducted by Hofstadler, methods are demonstrated to include losses of productivity in the costing exercise. Another key aim of this paper is to capture potential interactions. It considers pure addition but also aggregation of productivity losses. The systematic consideration of uncertain input parameters is ensured by Monte-Carlo simulations whose results can be analyzed using statistical variables. Simple examples and references to pertinent literature are given to study and analyze selected distribution functions and correlations between input parameters with respect to their influence on the type and spread of simulation results. Furthermore, an expert survey was conducted on „Uncertainties and Losses of Productivity in Reinforced Concrete Works (Cast-in-Place Concrete) and Masonry Works“ to gather primary data and capture current expert knowledge. This survey is analyzed based on descriptive statistical indicators and methods of graphical representation (violin plots, diagrams). The modeling exercise initially concentrates on identifying the interactions and dependencies between calculation parameters and between construction costs and the specified construction time. Feedback phenomena require iterative calculations to aggregate losses of productivity. Productivity losses are integrated into the computation model via non-linear correlations, input parameter uncertainties are considered by using appropriate distribution functions. This paper includes a worked example to demonstrate the difference between addition and aggregation of losses of productivity as well as the application of the Monte-Carlo simulation method to consider uncertainties. |
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