Mathematisches Modell für produktivere Baustellen

Ein Lösung für höhere Produktivität in Bauprojekten wurde an der Northumbria University, Newcastle, entwickelt. Damit sollen die Baufirmen und Generalunternehmer viel Zeit und Kosten sparen können. Unter Verwendungen eines neuartigen mathematischen Ansatzes hat Dr. Laura Florez ein Computermodell erstellt, das für eine effizientere Zuordnung von Bauarbeitern auf der Baustelle sorgen soll. Darin fließen Kriterien wie Fachwissen,  Persönlichkeit, Verhältnisse vor Ort und Bauphase mit ein.

Das Modell – ein leicht bedienbares Computerprogramm – wurde anhand eines großen Wohnhauses getestet, wo bei die traditionelle Einteilung durch den Baustellenleiter mit jener, die das Modell vorschlägt, verglichen wurde. Die Ergebnisse zeigten, dass der Baustellenleiter mit dem Modell die für die Vollendung des Projekts erforderliche Zeit erheblich reduzieren konnte, was sich dann auch in Kostenersparnissen niederschlug.

Die Arbeiten von Dr. Florez finden sich im Journal „Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering“, und nun will die Wissenschaftlerin Bauunternehmen für Tests und Weiterentwicklung des Modells gewinnen.

Dr. Florez ist Dozentin im Department of Architecture and Built Environment der Universität. Über ihre Forschung sagt sie: „Wie jeder in der Baubranche weiß, wechselt die Zusammensetzung der Teams ständig und der Baustellenleiter ist zuständig für ihre Einsatzplanung und Einteilung, um die Komplexität der Aufgabe und mit der Notwendigkeit von Qualität und hohen Produktionsraten in Einklang zu bringen.“

Das Modell beziehe die Besonderheiten des Maurerhandwerks und der Baustellenverhältnisse mit ein, um die richtigen Leute der richtigen Wand zuzuteilen und so die Produktivität zu erhöhen. Mit der Software können Baustellenleiter nicht nur Arbeitsabläufe für jeden einzelnen Maurer identifizieren, sondern auch die optimale Gruppenbildung, Termine und Arbeitskosten.

Die Planung und Disposition des Arbeitseinsatzes gehören zu den größtenProblemen, mit denen sich Bauunternehmen konfrontiert sehen. Das liegt an der Dynamik vor Ort, aber auch an der Diversität der Arbeitskräfte. Viele Software-Anwendungen und Verfahren kamen zum Einsatz, um Probleme im Zusammenhang mit der Zeitplanung und der Einteilung der Arbeitskräfte zu lösen, etwa multi-objektive Optimierung, genetische Algorithmen, dynamische Programmierung und Ranking-Methoden.

Doch bis jetzt gab es nur eingeschränkte Lösungen für die Einteilung der Arbeit, was das Maurerhandwerk betrifft. Das Modell von Dr. Florez will den Bauunternehmen weitere Tools an die Hand geben, um Entscheidungen zu treffen und Einsatz und Zuordnung der Arbeitskräfte zu planen. Das Modell vereint fundierte technische Verfahren mit Schlussfolgerungen aus der realen Welt der Maurerarbeiten.

Wie viele andere Prozesse im Bauwesen ist auch das Erstellen des Mauerwerks vor allem auf den Menschen angewiesen und kaum mechanisiert. Hier kommen Arbeiter mit unterschiedlichem Können, Wissen und Persönlichkeiten zusammen.

Ein gutes Verteilungsmodell, so Dr. Florez, müsste die Eigenschaften der Maurer in Betracht ziehen und wie diese Eigenschaften und die Verhältnisse auf der Baustelle zu gewichten sind. Dann könne man die richtige Gruppe für die richtige Wand mit Rücksicht auf die Randbedingungen wie Verfügbarkeit von Mitarbeitern und vorherige Verteilung des Budgets auf die Aufgaben auswählen und so Zeit sparen und die Produktivität steigern.

Das Computermodell wurde mit einer realen Arbeit verglichen, einem 14-stöckigem Wohngebäude, mit variablen 1- bis 4-Zimmer-Wohnungen, einem Kellergeschoss und einer Tiefgarage. Die Fassade besteht aus gefärbten grauen Ziegelsteinen mit inneren Säulen, die Wände bestehen ebenfalls aus Ziegeln. Im Vergleich mit dem realen Bauwerk hätte das Modell in einer Woche 6,8 Prozent der Kosten einsparen können. Die andere Einteilung der Arbeiter hätte zu einer verbesserten Leistung und kürzeren Bauzeiten geführt.

Dr. Florez will nun Bau- und Generalunternehmen für eine Zusammenarbeit in Sachen Tests und Weiterentwicklung des Modells gewinnen.

Bild: Dr Laura Florez, Northumbria University