Wissensbasierter Ansatz zur automatischen Generierung von Bauablaufplänen

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1 Wissensbasierter Ansatz zur automatischen Generierung von Bauablaufplänen Veronika Hartmann 1, Kateryna Shapir 2 1 Bauhaus-Universität Weimar, Lehrstuhl für Informatik im Bauwesen 2 Ruhr-Universität Bochum, Lehrstuhl für Informatik im Bauwesen veronika.hartmann@uni-weimar.de Kurzfassung: Effiziente und schnelle Ablaufplanung ist eine große Herausforderung in der Bauindustrie. Ein effektiver Bauablaufplan trägt maßgeblich zur termingerechten und kostengünstigen Abwicklung von Bauvorhaben bei. Ziel dieses Beitrags ist die Unterstützung des Projektmanagers bei der Definition der Bauabläufe durch die modellbasierte Ablaufplanung in Kombination mit einem wissensbasierten Ansatz. Modellbasierte Ablaufplanung ermöglicht eine direkte Zuordnung der Prozesse zu den entsprechenden Elementen eines 3D-Modells und somit auch eine Visualisierung der Bauabläufe. Zur Wiederverwendung von Prozesswissen wird ein Konzept vorgestellt, das zur Erbringung eines optimalen Resultates CBR mit den musterbasierten Methoden kombiniert. Das Erkennen von Mustern führt zur Bildung abstrakter Vorlagen, die bewährte Abläufe widerspiegeln. 1 Einleitung Die Planung von Bauabläufen ist eine zeit- und kostenintensive Aufgabe im Bereich des Projektmanagements. Allerdings spiegelt ein Ablaufplan nur das Ergebnis der Arbeit des Projektmanagers wider. Informationen über Alternativen und Entscheidungen werden hier selten dokumentiert. Viele Randbedingungen sind daher aus dem Ablaufplan für Andere nicht ersichtlich. Damit einher geht das Risiko, dass bei Planänderungen Randbedingungen verletzt werden. Das Anpassen komplexer Daten ohne zuverlässige Kontrolle über Randbedingungen und Abhängigkeiten führt zu fehlerhaften Ablaufplänen. Dies stellt auch eine Schwierigkeit bei der Wiederverwendung von Ablaufplänen dar. Zweifellos geschieht bei der Erstellung neuer Bauablaufpläne eine Übernahme aus früheren, ähnlichen Projekten, allerdings erfolgt dieser Vorgang nicht rechnergestützt. Es gilt Methoden zu finden, die den Nutzer bei der Erstellung des Ablaufplanes und bei der Wiederverwendung von Wissen unterstützen. In der Bauindustrie findet Building Information Modeling (BIM) inzwischen weite Verbreitung. Damit stehen immer häufiger 3D-Modelle der Projekte, meistens auf der Basis von Industry Foundation Classes (IFC), zur Verfügung. Diese können als Grundlage für die Ablaufplanung genutzt werden. Bei der modellbasierten Ablaufplanung können die Prozesse direkt den entsprechenden Elementen im Modell zugeordnet werden. Dies ermöglicht eine Visualisierung der Prozesse ohne aufwändige nachträgliche Verknüpfung zwischen Ablaufplan und Modell. Die Visualisierung unterstützt den Nutzer bei der Überprüfung der Vollständigkeit des Planes sowie der Richtigkeit der Reihenfolge der Prozesse. In dieser Arbeit wird eine Erweiterung des modellbasierten Ansatzes präsentiert. Neben der Zuordnung von Prozessen zu den zugehörigen Elementen eines 3D-Modells, ist eine Möglichkeit gegeben, die Prozesse mit allen für eine detailliertere Ablaufplanung notwendigen Informationen zu beschreiben. Zusätzlich zu den in üblichen BIM-Modellen verfügbaren strukturellen Elementen, können nun beliebige Randbedingungen, wie Dokumente, Wetterbedingungen, Materialverfügbarkeit etc., direkt im Ablaufplan definiert werden. Durch die Einführung von Zuständen für die Elemente können auch detaillierte Prozesse abgebildet werden.

2 Für die Wiederverwendung von Ablaufplänen wird ein Konzept vorgestellt, das verschiedene Verfahren des maschinellen Lernens kombiniert, um von deren Vorteilen zu profitieren. Es wird eine teilautomatisierte Generierung von Prozessmodellen auf der Basis von gemachten Erfahrungen sowie deren reibungslose Anpassung an den Anwendungskontext angestrebt. Für die Ermittlung von ähnlichen Prozessen wird das fallbasierte Schließen (engl. case-based reasoning (CBR)) verwendet. Allerdings beschränkt sich die Ähnlichkeit in Ablaufplänen nicht nur auf die Ähnlichkeit der Prozesse an sich. Auch in der Struktur der Abläufe, d.h. in der Anordnung und Abfolge von Prozessen, finden sich wiederkehrende Konfigurationen. Es sind also gewisse Prozessmuster erkennbar, deren Speicherung für eine spätere Wiederverwendung sinnvoll ist. Für eine gezielte Nutzung des Prozesswissens soll dieses aber zunächst in einem wissensbasierten System gesammelt und verwaltet werden können. In diesem Beitrag wird eine Organisation der Wissensbasis vorgestellt, die das Prozesswissen für die Wiederverwendung und die angestrebte automatische Mustererkennung angemessen aufbereitet. 2 Stand der Technik und Forschung Die heute überwiegend angewandten Verfahren in der Bauablaufplanung beruhen auf Vorgangs- und Ereignisknotennetzplänen. Große Verbreitung hat die Methode des kritischen Pfades gefunden. (Winch et al. 2005; Besner et al. 2008). Diese ermöglicht die Bestimmung der Gesamtdauer des Projektes und die Identifizierung kritischer Prozesse, deren Verlängerung Einfluss auf die Gesamtdauer hat. Ein großer Nachteil der auf diesen Methoden basierenden Software ist, dass es für die Definition von Prozessen und deren Verknüpfungen keine automatisierte Unterstützung gibt. Die Zuordnung von Prozessen zu den zugehörigen Bauteilen sowie die Verknüpfung der Prozesse erfolgt größtenteils manuell. Änderungen in einem komplexen Ablaufplan, die ohne entsprechende computergestützte Kontrolle vorgenommen werden, führen fast zwangsläufig zu fehlerhaften Ablaufplänen. Aus diesem Grund entwickelte sich die Idee, mit Hilfe der modellbasierten Ablaufplanung diese Vorgänge zu unterstützen und die Bauablaufpläne automatisch zu generieren. 2.1 Modellbasierte Ablaufplanung Da im Zuge der Verbreitung von BIM der Zugang zu 3D-Modellen im Bereich der Bauplanung immer selbstverständlicher wird, entstand die Möglichkeit, durch eine Verbindung zwischen Modell und Ablaufplan die Bauabläufe zu visualisieren. Damit können der Plan auf Vollständigkeit und die Abfolge der Prozesse auf Ausführbarkeit geprüft werden. Zunächst wurde aber nur ein herkömmlich erstellter Ablaufplan im Nachhinein mit den Komponenten des 3D-Modells verbunden (Howard et al. 2008, Watson 2010). Die Erstellung des Planes wird hierdurch also nicht unterstützt. Dies ist aber möglich, wenn das Modell als Informationsquelle für die Erstellung des Ablaufplanes genutzt wird. Tauscher et al. (2007) und Mikulakova et al. (2010) beschreiben ein Verfahren für die modellbasierte Ablaufplanung, wobei die Definition der Prozesse auf der Grundlage eines IFC-Modells erfolgt. Jeder Prozess wird durch seine Ausführungsbedingungen (Voraussetzungen und Ergebnisse) beschrieben, unter deren Berücksichtigung ein Ablaufplan automatisch generiert wird. Dieses Alice-Konzept fungiert als Basis für die in dem vorliegenden Beitrag präsentierten Erweiterungen und wird im Abschnitt 3 näher erläutert.

3 2.2 Wiederverwendung von Prozesswissen Die Methode des fallbasierten Schließens, kurz CBR von case-based reasoning, ist ein etablierter Ansatz, um Wissen aus vorhergegangenen Erfahrungen für neue, ähnliche Probleme wiederzuverwenden. Die spezifischen Erfahrungen liegen in Form von Fällen vor, die in einer Fallbasis gespeichert werden. Ein Fall enthält jeweils die Beschreibung eines Problems sowie die Beschreibung der zugehörigen Lösung. Unter der Annahme, dass ähnliche Probleme ebenfalls ähnliche Lösungen besitzen, ist es möglich, die Lösungen der bereits gelösten Fälle für ein neues Problem durch Analogieschluss heranzuziehen. Das am weitesten verbreitete Ablaufmodell mit den vier grundsätzlichen Phasen retrieve, reuse, revise und retain stammt von Aamodt et al. (1994) und wird als CBR-Zyklus bezeichnet. In der Fallbasis wird für ein Problem nach ähnlichen bereits gelösten Problemen gesucht, die Lösung wird zunächst übernommen, bei Bedarf angepasst und als neuer Fall in der Fallbasis gespeichert. Ein CBR-System ermöglicht eine einfache und effektive Sammlung und Wiederverwendung von Faktenwissen. Der Benutzer wird bei der Suche, der Ähnlichkeitsbestimmung und der Auswahl von geeigneten Lösungen optimal unterstützt. Allerdings kann eine Lösung nur dann gefunden werden, wenn ein ähnlicher Fall bereits aufgetreten ist. Ferner sind die Falllösungen oft sehr spezifisch und ihre Wiederverwendung ist unter Umständen mit einem großen Adaptionsaufwand an den neuen Anwendungskontext verbunden. Aus diesem Grund ist es für viele Probleme nicht effektiv, die Erfahrungen ausschließlich in Form von Fällen abzulegen. Für häufig wiederkehrende Probleme ist es sinnvoll, die Lösungen, die sich in diesem Zusammenhang bewährt haben, als Muster zu abstrahieren. Durch die Allgemeingültigkeit und den Empfehlungscharakter von Mustern können diese bei einem breiteren Problemspektrum zum Einsatz kommen. Obwohl die Idee der Entwurfsmuster auf einen Architekten, Christopher Alexander, zurückgeht (Alexander 1964), hat sich diese in der Architektur und im Bauwesen kaum weiterentwickelt. Auf dem Gebiet der Software-Technik hingegen hat sich die Wiederverwendung von Entwurfsmustern längst als Standard etabliert. Die erneute Nutzung von bereits erprobten Programmen verkürzt die Entwicklungszeit, erhöht die Produktivität und verbessert die Qualität der Software-Produkte. Einige musterbasierte Ansätze stellen z.b. Ambler (1998), Gamma et al. (1995), Tran et al. (2007) und Hagen et al. (2004) vor. Letztere konzentrieren sich auf die Formalisierung und Verwaltung von Mustern. Im Gegensatz zu vielen anderen Ansätzen ist hier eine formale UML-basierte Beschreibungssprache PROPEL gegeben, mit deren Hilfe sowohl einzelne Prozessmuster als auch deren Beziehungen modelliert werden können. Damit wird eine solide Grundlage für die Dokumentation und Organisation des Prozesswissens geschaffen. Der Ansatz von Hagen et al. (2004) beschränkt sich allerdings auf die Verwaltung des Wissens, eine Evaluierung des Wissens ist nicht vorgesehen. Dies findet man bei Rupprecht et al. (2000). Hier wird jedem Prozessmuster ein Erfahrungswert wie z.b. Empfehlung oder Warnung und ein Qualitätsstatus wie z.b. Entwurf oder freigegeben zugewiesen. Der Ansatz berücksichtigt eine Charakteristik, die für den Bereich der Bauablaufplanung entscheidend ist: viele Prozesse sind ähnlich aber nicht identisch. Das Erstellen von detaillierten Vorlagen ist daher nur bedingt sinnvoll. Zielführender ist es hier, weniger spezifische Prozessmuster für eine Wiederverwendung vorzusehen. Der Ansatz von Rupprecht et al. (2000) unterscheidet daher zwischen kleinen, projektspezifischen Prozesseinheiten und allgemeineren, abstrakteren Prozessmustern.

4 In dieser Arbeit wird ein Konzept zu Wiederverwendung von Prozesswissen vorgestellt, das zur Erbringung eines optimalen Resultates CBR mit den musterbasierten Ansätzen kombiniert. Hierfür wird ein existierendes CBR-basiertes Konzept namens Alice erweitert. Das Basiskonzept und seine Erweiterungen werden im folgenden Abschnitt beschrieben. 3 Ein wissensbasierter Ansatz zur automatischen Generierung von Ablaufplänen Das Konzept von Alice wurde in den verwandten Forschungsvorhaben von Tauscher et al. (2007) und Mikulakova et al. (2010) erarbeitet. Es kombiniert den modellbasierten Ansatz mit der Technik des fallbasierten Schließens. Auf dessen Grundlage wurde ein Werkzeug zur Unterstützung des Benutzers bei der Ablaufplanerstellung implementiert. Als Ausgangspunkt für einen Bauablaufplan dient ein IFC-Modell. Die Bauprozesse werden bei der Definition direkt mit den entsprechenden Komponenten des Modells verknüpft. Diese Prozesse mit allen zugehörigen Informationen werden als Fälle in der Datenbank eines CBR-Systems gespeichert. Der Aufbau der Fälle orientiert sich an den Vorgaben für ein CBR System. Ein Fall besteht somit aus zwei Teilen: einem Problem und einer Lösung. Das Problem beschreibt die Ausführungsbedingungen: den Ausganszustand (Voraussetzungen) sowie den Endzustand (Ergebnisse). Die Lösung beschreibt den Prozess, der den Ausgangszustand in den Endzustand überführt. Die Abfolge mehrerer Prozesse wird durch den Vergleich von Ergebnissen und Voraussetzungen bestimmt. Somit ist es nicht notwendig, die Prozesse manuell miteinander zu verknüpfen: die Abfolge wird automatisch generiert. Dieses Konzept ist in Abbildung 1 schematisch dargestellt. Die grau hinterlegten Blöcke stellen die Konzepterweiterungen dar, die in den nächsten Unterabschnitten erläutert werden. Zunächst werden die erweiterten Möglichkeiten zur Erfassung und Definition von Ausführungsbedingungen geschildert. Des Weiteren wird eine hierarchische Organisation der Wissensbasis präsentiert, die eine Integration der oben erläuterten musterbasierten Ansätze realisiert. Abbildung 1:Basiskonzept von Alice und seine Erweiterungen 3.1 Erweiterte Definition der Ausführungsbedingungen Ursprünglich wurden Voraussetzungen und Ergebnisse ausschließlich durch Elemente des IFC-Models beschrieben. Die Voraussetzung für den Prozess Stütze herstellen war das Element Decke, das Ergebnis das Element Stütze. Derzeit werden in IFC-Modellen üblicherweise nur strukturelle Elemente wie Wände, Stützen etc. abgebildet. Dadurch konnten keine nicht-strukturellen Randbedingungen wie z.b. Wetterbedingungen,

5 Ressourcenverfügbarkeit oder Erstellung von Plänen und Zeichnungen berücksichtigt werden. Ein weiteres Problem ergab sich bei der Definition detaillierter Prozesse. Sobald sich mehrere Prozesse auf ein Element beziehen, entstehen nichteindeutige Situationen, da in diesem Fall mehrere verschieden Fälle mit demselben Ergebnis existieren. Für die Berücksichtigung von Randbedingungen, die keinem IFC-Element zugeordnet werden können, wurden zusätzlich nutzerdefinierte Elemente, sogenannte abstrakte Elemente, eingeführt. Diese werden in die Datenstruktur integriert und können genau wie die Elemente des IFC-Models genutzt werden. Die zweite Erweiterung betrifft die Berücksichtigung von Zuständen, wie sie in ähnlicher Weise von Huhnt et al. (2006) genutzt werden. Das heißt, die Definition der Ausführungsbedingungen erfolgt dabei nicht nur durch Elemente, sondern durch Elemente in bestimmten Zuständen. Daraus resultiert eine eindeutige Anordnung von Prozessen, wie aus Abbildung 2 ersichtlich. Wird z.b. der Prozess Stütze herstellen detaillierter durch die Unterprozesse bewehren, einschalen, betonieren und ausschalen dargestellt, haben nun nicht alle Unterprozesse dasselbe Ergebnis, nämlich Stütze, sondern jeder Unterfall hat ein einmaliges Ergebnis, z.b. Stütze bewehrt, Stütze betoniert. Es gibt also keine zwei Fälle mit dem gleichen Ergebnis und daher ist die automatische Bestimmung der Reihenfolge auch bei mehreren Prozessen pro Element möglich. Abbildung 2:Aufbau der Fälle, Bestimmung der Reihenfolge Um ferner Prozesse darstellen zu können, die sich zeitlich überlappen, wird zusätzlich der Fortschritt des Prozesses als beliebiger Anteil zwischen 0% (noch nicht begonnen) und 100% (fertiggestellt) in der Beschreibung des Zustands berücksichtigt. Aus Abbildung 3 geht hervor, dass zunächst eine Voraussetzung, die einen Zwischenzustand zwischen 0% und 100% fordert, nicht gleich dem Ergebnis ist, dessen Zustand die Fertigstellung des Prozesses, also 100%, ist. Der betroffene Fall wird automatisch geteilt und die notwendigen Zwischenzustände werden generiert. Für eine detailliertere Erläuterung wird auf Hartmann et al. (2012) verwiesen. 3.2 Organisation der Wissensbasis Die beschriebene Datenstruktur in Verbindung mit CBR bietet eine solide Unterstützung bei der Sammlung und Wiederverwendung von Wissen. Die definierten Prozesse werden automatisch durch den Vergleich von Voraussetzungen und Ergebnissen in eine sinnvolle Reihenfolge gebracht. Allerdings reicht die Sequenzierung von Prozessen nicht aus, um alle möglichen Prozessanordnungen widerzuspiegeln. Effiziente und praxistaugliche Ablaufpläne sollen auch die Möglichkeit bieten, verschiedene Detaillierungsstufen abzubilden. Des Weiteren wird für die Integrierung der musterbasierten Ansätze das Erkennen und Erstellen von Mustern vorausgesetzt. Hierfür ist die Bildung komplexerer verschachtelten Strukturen mit Hilfe von Beziehungen zwischen den Fällen erforderlich.

6 Abbildung 3:Berücksichtigung von sich zeitlich überlappenden Prozessen Die bereits erwähnte lineare Abfolge von Prozessen ist die sogenannte sequence-beziehung zwischen den Fällen, die automatisch ermittelt wird. Um auch hierarchische Strukturen abbilden zu können, wird die sogenannte use-beziehung eingeführt. Diese beschreibt die Verbindung zwischen einem übergeordneten Fall und einer Abfolge detaillierterer Unterfälle. Die Summen der Voraussetzungen und Ergebnisse der Unterfälle entspricht jeweils den Voraussetzungen und Ergebnissen des übergeordneten Falles. Das heißt, der übergeordnete Fall kann durch die Abfolge seiner Unterfälle ersetzt werden und umgekehrt. Bei der Generierung von Zwischenzuständen zur Darstellung von sich zeitlich überlappenden Prozessen (vgl. Abbildung 4) wird ebenfalls eine Folge detaillierterer Unterprozesse erzeugt. Die Beziehung ist ein Sonderfall der use-beziehung und wird als split-beziehung definiert. Abbildung 5 zeigt exemplarisch die sequence-, use- sowie split-beziehungsart. Für weitere Beziehungsarten sowie deren detailliertere Beschreibung wird an dieser Stelle auf Hagen et al. (2004) sowie Shapir et al. (2012) verwiesen. Abbildung 4:Beziehungen zwischen den Fällen Für das Erkennen von Mustern wird nach strukturellen und inhaltlichen Ähnlichkeiten in Ablaufplänen gesucht. Die inhaltlichen Ähnlichkeiten betreffen die Beschreibung von Elementen, Zuständen und Prozessen. Für die Erkennung von strukturellen Ähnlichkeiten werden die Beziehungen zwischen den Prozessen untersucht. Wie bereits erwähnt, sind die CBR-Fälle häufig sehr spezifisch und sind ohne weitere umfangreiche Anpassungen auf andere Probleme nicht übertragbar. Außerdem erfüllen Fälle nur eine bedingte Vorbildfunktion. Andererseits, je mehr Allgemeingültigkeit ein Modell besitzt, desto höher ist sein Anpassungsaufwand an ein bestimmtes Problem. Dafür erhöht sich jedoch die Anzahl der möglichen Anwendungen. Aus diesem Grund werden im vorgestellten Konzept drei

7 Falltypen unterschieden: einfache Fälle, Musterfälle und Referenzfälle. Während die einfachen Fälle zunächst das übliche Vorgehen, commom practice, darstellen, spiegeln die Musterfälle das häufige Vorgehen, frequent practice, wider. Wird in mehreren einfachen Fällen ein Muster erkannt, können diese zu einem Musterfall abstrahiert werden (s. Abbildung 5). Eine weitere Abstrahierung zum Referenzfall bedeutet die Darstellung eines bewährten Vorgehens, der best practice. Alle Fälle sind in der Wissensbasis hierarchisch mit Hilfe von sog. inference-beziehungen angeordnet. Jeder Fall hat wiederum die bereits erläuterte Datenstruktur und ist mit den anderen Fällen der gleichen Ebene mit Hilfe von den im Unterabschnitt 3.2 beschriebenen Beziehungsarten verknüpft. Abbildung 5:Ein Beispiel zur Mustererkennung Dieser Ansatz unterstützt somit nicht nur die übliche TOP-DOWN Strategie Entwicklung spezifischer Fälle als Ableitung aus abstrakteren Muster, sondern auch die Ableitung abstrakterer Muster aus einer Menge spezifischer Fälle die BOTTOM-UP Strategie. Automatische Erkennung von Mustern ist nicht trivial und stellt eine der größten Herausforderungen des zukünftigen Forschungsvorhabens dar. 4 Zusammenfassung und Ausblick Die vorliegende Arbeit präsentiert Erweiterungen eines Konzeptes zur modellbasierten Ablaufplanung in Kombination mit einem wissensbasierten Ansatz. Mit Hilfe der beschriebenen Erweiterungen ist es möglich, beliebige Randbedingungen zu berücksichtigen und unterschiedliche Detaillierungsgrade eines Ablaufplanes zu erfassen. Um den Projektmanager bei der Wiederverwendung und Evaluierung von Prozesswissen optimal zu unterstützen, wurde ein hybrides Konzept vorgestellt, das in ein bestehendes CBR-System die musterbasierten Ansätze integriert. Die hierzu eingeführte hierarchische Struktur der Wissensbasis wurde erläutert. In diesem Zusammenhang ist es von Interesse, die existierenden Methoden zur automatischen Mustererkennung zu untersuchen und die entsprechenden Algorithmen zu entwickeln.

8 5 Danksagung Die Autoren danken der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) und der Firma OBERMEYER Project Management GmbH für die Unterstützung des Projektes. 6 Literaturverzeichnis Aamodt, A. und Plaza, E. (1994). Case-Based Reasoning Foundational Issues, Methodological Variations and System Approaches. In: AI Communications, IOS Press, 7(1), S Alexander, C. (1964). Notes On The Synthesis Of Form. USA: Oxford University Press. Ambler, S.W. (1998). Process Patterns. Cambridge: Cambridge University Press. Besner, C. und Hobbs, B. (2008). Project Management Practice, Generic or Contextual: A Reality Check. In: Project Management Journal, 39(1) (2008), March, S Gamma, E. Helm, R., Johnson, R.E. und Vlissides, J. (1995). Design Patterns: Elements of Reusable Object- Oriented Software. Reading: Addison-Wesley. Hartmann, V., Shapir, K., König, M. und Beucke, K. (2012). Model-based scheduling for construction planning. In: Proceedings of the 14th International Conference on Computing in Civil and Building Engineering. Moscow, Russian Federation. Hagen, M. und Gruhn, V. (2004). Process Patterns a Means to Describe Processes in a Flexible Way. In: Pfahl, D. Rus, I., Raffo, D. und Wernick, P. (eds), 5th International Workshop on Software Process Simulation and Modeling (ProSim 2004). Edinburgh, UK, S Howard, R. und Björk, B.-C. (2008). Building information modeling Experts views on standardization and industry deployment. In: Advanced Engineering Informatics, 22(2), S Huhnt, W. und Enge, F. (2006). Can algorithms support the specification of construction schedules?. In: ITcon, 11, S Mikulakova, E., König, M. Tauscher, E. und Beucke, K. (2010). Knowledge-based schedule generation and evaluation. In: Advanced Engineering Informatics, 24(4), S Rupprecht, C. Fünffinger, M., Knublauch, H. und Rose, T. (2000). Capture and Dissemination of Experience about the Construction of Engineering Processes. In: Wangler und Bergmann, L. (eds), CAiSE 00 Proceedings of the 12th International Conference on Advanced Information Systems Engineering. Stockholm, Schweden, S Shapir, K. und König, M. (2012). Process knowledge preparation based on machine learning methods. In: Gudnason, G. und Scherer, R. (eds), ework and ebusiness in Architecture, Engineering and Construction (ECPPM 2012). Reykjavik, Iceland, S Tauscher, E., Mikulakova, E. König, M. und Beucke, K. (2007). Generating Construction Schedules with Case- Based Reasoning Support. In: ASCE Workshop on Computing in Civil Engineering Pittsburgh USA, S Tran, H. Coulette, B. und Thuy, D. (2007). Broadening the use of process patterns for modeling processes. In: Proceedings of the Nineteenth International Conference on Software Engineering & Knowledge Engineering (SEKE 2007). Boston, USA, S Watson, A. (2010). BIM a driver for change. In: Tizani, W., (ed.), Proceedings of the International Conference on Computing in Civil and Building Engineering. Nottingham, UK: Nottingham University Press, S.137 Winch, G.M. und Kelsey, J. (2005). What do construction project planners do?. In: International Journal of Project Management 23 (2005), Nr.2, S