Skip to main content

2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

19. Einsatz smarter Technologien bei großen Infrastruktur- und Energieprojekten

verfasst von : Andreas Langer, Lutz Neugebauer

Erschienen in: Die Digitalisierung der Controlling-Funktion

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Zusammenfassung

Großprojekte im Infrastruktur- und Energiebereich haben in der Vergangenheit immer wieder enormes Verbesserungspotenzial hinsichtlich der Planung, Steuerung und dem Stakeholder-Management offenbart. Die Herausforderung solcher Projekte liegt dabei vor allem in der Komplexität und dem Volumen der zu verarbeitenden Daten und den spezifischen Anforderungen an das Controlling, die daraus entstehen. Umso größer ist hier das Unterstützungspotenzial digitaler Technologien und künstlicher Intelligenz. Der folgende Beitrag untersucht, welche konkreten Instrumente aus dem Bereich der Digitalisierung für einen Einsatz im Controlling von Großprojekten besonders geeignet sind, in welchem Maße solche Instrumente bereits heute in der Praxis zum Einsatz kommen und wie zukünftige Entwicklungen aussehen könnten. Im Fokus stehen dabei der Planungsprozess, das Risikomanagement, die Datenauswertung, die Fortschrittsmessung sowie die Berichtserstellung insgesamt.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Literatur
Zurück zum Zitat Auth, G., C. Dürk, und O. Jokisch. 2018. Per Autopilot zum Projekterfolg? Einsatzpotenziale Künstlicher Intelligenz im Projektmanagement. In Projektmanagement und Vorgehensmodelle 2018. Lecture Notes in Informatics (LNI), Hrsg. M. Mikusz et al., 27–40. Bonn: Gesellschaft für Informatik. Auth, G., C. Dürk, und O. Jokisch. 2018. Per Autopilot zum Projekterfolg? Einsatzpotenziale Künstlicher Intelligenz im Projektmanagement. In Projektmanagement und Vorgehensmodelle 2018. Lecture Notes in Informatics (LNI), Hrsg. M. Mikusz et al., 27–40. Bonn: Gesellschaft für Informatik.
Zurück zum Zitat Burghardt, M. 2016. Projektabschluss. In: Kompetenzbasiertes Projektmanagement, Hrsg. M. Gessler, GPM Deutsche Gesellschaft für Projektmanagement, 8. Aufl., 727–762. Nürnberg: GPM. Burghardt, M. 2016. Projektabschluss. In: Kompetenzbasiertes Projektmanagement, Hrsg. M. Gessler, GPM Deutsche Gesellschaft für Projektmanagement, 8. Aufl., 727–762. Nürnberg: GPM.
Zurück zum Zitat Fauser, J., M. Schmidthuysen, und B. Scheffold. 2015. The prediction of success in project management – Predictive project analytics. ProjektManagement aktuell 5:66–74. Fauser, J., M. Schmidthuysen, und B. Scheffold. 2015. The prediction of success in project management – Predictive project analytics. ProjektManagement aktuell 5:66–74.
Zurück zum Zitat Flyvbjerg, B. 2009. Survival of the unfittest: Why the worst infrastructure gets built – And what we can do about it. Oxford Review of Economic Policy 25 (3): 344–367.CrossRef Flyvbjerg, B. 2009. Survival of the unfittest: Why the worst infrastructure gets built – And what we can do about it. Oxford Review of Economic Policy 25 (3): 344–367.CrossRef
Zurück zum Zitat Gausemeier, J., und C. Plass. 2014. Zukunftsorientierte Unternehmensgestaltung, 2. Aufl. München: Hanser.CrossRef Gausemeier, J., und C. Plass. 2014. Zukunftsorientierte Unternehmensgestaltung, 2. Aufl. München: Hanser.CrossRef
Zurück zum Zitat Gessler, M., und GPM Deutsche Gesellschaft für Projektmanagement. 2016. Kompetenzbasiertes Projektmanagement, 8. Aufl. Nürnberg: GPM. Gessler, M., und GPM Deutsche Gesellschaft für Projektmanagement. 2016. Kompetenzbasiertes Projektmanagement, 8. Aufl. Nürnberg: GPM.
Zurück zum Zitat Gleißner, W. 2014. Quantifizierung komplexer Risiken – Fallbeispiel Projektrisiken. Risiko Manager 22 (1): 7–10. Gleißner, W. 2014. Quantifizierung komplexer Risiken – Fallbeispiel Projektrisiken. Risiko Manager 22 (1): 7–10.
Zurück zum Zitat Gleißner, W. 2017. Grundlagen des Risikomanagements, 3. Aufl. München: Vahlen.CrossRef Gleißner, W. 2017. Grundlagen des Risikomanagements, 3. Aufl. München: Vahlen.CrossRef
Zurück zum Zitat Horváth, P., R. Gleich, und M. Seiter. 2015. Controlling, 13. Aufl. München: Vahlen.CrossRef Horváth, P., R. Gleich, und M. Seiter. 2015. Controlling, 13. Aufl. München: Vahlen.CrossRef
Zurück zum Zitat Kirste, M., und M. Schürholz. 2019. Einleitung: Entwicklungswege zur KI. In Künstliche Intelligenz- Technologien, Anwendung, Gesellschaft, Hrsg. V. Witenpahl, 21–35. Wiesbaden: Springer Vieweg.CrossRef Kirste, M., und M. Schürholz. 2019. Einleitung: Entwicklungswege zur KI. In Künstliche Intelligenz- Technologien, Anwendung, Gesellschaft, Hrsg. V. Witenpahl, 21–35. Wiesbaden: Springer Vieweg.CrossRef
Zurück zum Zitat Pfeiffer, M. 2017. Biases bei betriebswirtschaftlichen Entscheidungen in Großprojekten und Lösungsansätze: Aktueller Stand der Theorie und Empirie. Junior Management Science 2 (3): 48–72. Pfeiffer, M. 2017. Biases bei betriebswirtschaftlichen Entscheidungen in Großprojekten und Lösungsansätze: Aktueller Stand der Theorie und Empirie. Junior Management Science 2 (3): 48–72.
Zurück zum Zitat Russell, S.J., und P. Norvig. 2010. Artificial intelligence – A modern approach, 3. Aufl. London: Pearson. Russell, S.J., und P. Norvig. 2010. Artificial intelligence – A modern approach, 3. Aufl. London: Pearson.
Zurück zum Zitat Singh, H. 2015. Project management analytics – A data-driven approach to making rational and effective project decisions. London: Pearson Education. Singh, H. 2015. Project management analytics – A data-driven approach to making rational and effective project decisions. London: Pearson Education.
Zurück zum Zitat Wagenitz, A., J. Cirullies, C. Schwede, und U. Beißert. 2013. Konzept eines simulationsbasierten Assistenzsystems zur Risikoabsicherung in Großprojekten – Am Beispiel des Großanlagenbaus und der Bauindustrie. In Simulation in Produktion und Logistik Entscheidungsunterstützung von der Planung bis zur Steuerung, Hrsg. W. Dangelmaier, C. Laroque, und A. Klaas, 491–503. HNI-Verlagsschriftenreihe: Paderborn. Wagenitz, A., J. Cirullies, C. Schwede, und U. Beißert. 2013. Konzept eines simulationsbasierten Assistenzsystems zur Risikoabsicherung in Großprojekten – Am Beispiel des Großanlagenbaus und der Bauindustrie. In Simulation in Produktion und Logistik Entscheidungsunterstützung von der Planung bis zur Steuerung, Hrsg. W. Dangelmaier, C. Laroque, und A. Klaas, 491–503. HNI-Verlagsschriftenreihe: Paderborn.
Metadaten
Titel
Einsatz smarter Technologien bei großen Infrastruktur- und Energieprojekten
verfasst von
Andreas Langer
Lutz Neugebauer
Copyright-Jahr
2020
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-29196-9_19