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Von der analogen zur digitalen lebenszyklusübergreifenden Gebäudedokumentation

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Transformation Real Estate

Zusammenfassung

Der Beitrag beschreibt die Transformation von einer analogen zu einer digitalen und lebenszyklusübergreifenden Gebäudedokumentation. Eine solche Dokumentation ist eine wesentliche Grundlage für nachhaltiges Bauen und Betreiben von Immobilien und im gemeinsamen Interesse von Eigentümern und Betreibern. Digitale Lösungen übernehmen die Bereitstellung und KI-gestützte Technologien erleichtern die Auswertung und Vernetzung von Informationen, Dokumenten und Systemen. Dies ist Teil der „Plattform-Ökonomie“, die sich in weiten Teilen der Wirtschaft entwickelt.

 Digitale Technologien unterstützen mehr und mehr die Erfassung, Strukturierung und Extraktion zunehmender Datenmengen einer digitalen Gebäudedokumentation unterstützen. Bisherige Erfolge in der Klassifikation helfen bereits, Dokumente zu erkennen, zu kategorisieren, automatisiert zu benennen und zu sortieren. Die Wertschöpfung entsteht allerdings erst durch die effiziente Analyse und Verknüpfung mit spezifischen Anwendungen.

 Bei allen Chancen, die sich bieten, weist der Beitrag auch auf relevante Limitationen hin.

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Notes

  1. 1.

    Zur Unterscheidung von Daten und Informationen bis hin zu Wissen, Kompetenz und Wettbewerbsfähigkeit dient die Wissenstreppe (North): Daten = Zeichen + Syntax; Information = Daten + Bedeutung (Kontext); Wissen = Information + Vernetzung; Können = Wissen + Anwendungsbezug; Handeln = Können + Wollen; Kompetenz = Handeln + richtig handeln; Wettbewerbsfähigkeit = Kompetenz + Einzigartigkeit; vgl. North (2016), S. 37–39.

  2. 2.

    Bawden und Robinson (2009), S. 187; Krcmar (2015), S. 15.

  3. 3.

    Im Rahmen von Bodenbender (2019) umfasste die Gebäudedokumentation von 14 Objekten rund 500.000 Seiten (= ca. 70 Aktenordner pro Objekt). Heute werden Informationen zu Transaktionszwecken und für den Gebäudebetrieb weitgehend über elektronische Software/Plattformen übertragen.

  4. 4.

    Nachweisende Dokumentation: zur Exkulpation; anweisende Dokumentation: Zur Organisation/Aufgabenerfüllung und Exkulpation; vgl. GEFMA 190 (2004), S. 19–20.

  5. 5.

    EY und ZIA (2017), S. 12–14.

  6. 6.

    EY und ZIA (2017), S. 12–14.

  7. 7.

    Bestimmte Bereiche unterliegen außerdem öffentlich-rechtlichen Vorgaben (z. B. für Heizkessel, Aufzugs-/Beförderungsanlagen).

  8. 8.

    GEFMA 100-1 (2004), S. 7.

  9. 9.

    Vgl. Schiller (2014).

  10. 10.

    Vgl. z. B. Heim et al. (2018).

  11. 11.

    In der Vergangenheit wurden Datenräume überwiegend zur Sichtung, Analyse und Verwaltung von Dokumenten genutzt, weshalb die Bezeichnung Dokumentenraum eigentlich zutreffender ist. Im Folgenden wird der übliche Begriff „Datenraum“ benutzt.

  12. 12.

    Vgl. z. B. Bodenbender et al. (2019).

  13. 13.

    Bornemann und Lifka (2011), S. 40 f.

  14. 14.

    Vgl. Beiträge zur digitalen Transformation in diesem Herausgeberband.

  15. 15.

    Bspw. muss nicht jede Flächenangabe aus jedem Plan, System oder jeder Genehmigung miteinander abgeglichen werden können. Bei Mietflächen wäre dies ggf. aufgrund wirtschaftlicher Interessen und Risiken relevant. Bei Technikflächen könnten dagegen je nach Anlass und Verfügbarkeit Angaben aus der As-Built-Dokumentation oder einem Gebäudeaufmaß genügen.

  16. 16.

    Vgl. schon Ziegenbein (1998), S. 63.

  17. 17.

    Vgl. z. B. Krcmar (2015); North (2016).

  18. 18.

    Peyinghaus and Zeitner 2017, S. 55.

  19. 19.

    Vgl. z. B. Görnitz und Görnitz (2016).

  20. 20.

    VDI (2018), S. 8–9.

  21. 21.

    Vgl. Bodenbender und Kurzrock (2018).

  22. 22.

    Vgl. Bodenbender (2019).

  23. 23.

    Vgl. Jurafsky und Martin (2017); Russell und Norvig (2015).

  24. 24.

    Horváth und Gleich (2015), S. 312.

  25. 25.

    Krcmar (2015), S. 16.

  26. 26.

    Erwähnt sei in dem Zusammenhang die bekannte Prinzipal-Agenten-Theorie.

  27. 27.

    Vgl. Bodenbender und Kurzrock (2016).

  28. 28.

    Bhatt (2001), S. 70.

  29. 29.

    Peyinghaus/Zeitner 2017, S. 61–62.

  30. 30.

    Messeinrichtung für Bereiche wie Strom, Wärme und Wasser, welche digital Daten sendet und empfängt, bspw. Leistung, Strom-/Gas-/Wasserverbrauch, Zählerstand.

  31. 31.

    Genau genommen bedarf es dazu nicht zwangsläufig maschinenlesbarer Dokumente. DL-Algorithmen können z. B. auch Stempel und Unterschriften erkennen.

  32. 32.

    GTEC und Union Investment (2018), S. 18.

  33. 33.

    EY und ZIA (2017), S. 11.

  34. 34.

    Everling und Slowik (2009), S. 246, 260.

  35. 35.

    Krcmar (2015), S. 16.

  36. 36.

    Kemper et al. (2010), S. 14.

  37. 37.

    Vgl. Heim et al. (2018).

  38. 38.

    Gewerbe-Quadrat (2019).

  39. 39.

    Catella Research (2015), S. 13.

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Kurzrock, BM., Bodenbender, M., Müller, P.M. (2019). Von der analogen zur digitalen lebenszyklusübergreifenden Gebäudedokumentation. In: Peyinghaus, M., Zeitner, R. (eds) Transformation Real Estate. Springer Vieweg, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-26244-0_17

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