Ziel der Forschung ist es, einen digitalen Bauleitstand zu entwickeln. Dieser erlaubt es jederzeit nachvollziehbare Aussagen über den aktuellen Zustand und die zukünftige Entwicklung komplexer Bauprojekte zu treffen. Die Notwendigkeit von Handlungseingriffen kann kurzzyklisch bewertet werden. An ausgewählten Untersuchungsgegenständen sollen dazu gemeinsam mit den Projektverantwortlichen systemdynamische Modelle entwickelt werden. Die Modelle entstehen in Workshops auf Grundlage des Wissens- und Erfahrungsschatzes der beteiligten Personen. Durch eigene Beobachtung erlangtes Wissen kann die Modellbildung ebenso ergänzen wie vorhandene „harte“ und „weiche“ Kennzahlen. Anhand historischer Daten werden die Modelle kalibriert und validiert. Die in den herkömmlichen Steuerungsinstrumenten fortlaufend gespeicherten Informationen werden mit dem Modell verknüpft, um den Ist-Zustand des Gesamtsystems in Echtzeit abzubilden.

Zur Steuerung komplexer Bauvorhaben kommt bisher eine Vielzahl verschiedener Instrumente zum Einsatz. Jedes ist auf die speziellen Bedürfnisse der jeweiligen Fachdisziplinen zugeschnitten und stellt einen wertvollen Informationsspeicher dar. Diese Informationen werden periodenweise in einem Projektbericht zusammengetragen und bewertet. Die Informationsbewertung entspricht einer Transformation des Verfügungs- in Orientierungswissen und folgt mentalen Modellen der Projektbeteiligten. Ein mentales Modell ist die implizite Vorstellung wie der Projekterfolg zustande kommt. Mentale Modelle können falsch und unvollständig sein. Insbesondere sind sie für andere schwer nachvollziehbar. Intuition lässt sich schlecht artikulieren. In der Zeit zwischen zwei Berichtszeitpunkten befindet sich das Management im „Instrumentenflug“. Einzelne Kennzahlen können abgelesen werden, ein klarer Blick auf das große Ganze bleibt jedoch verstellt.

Systemdynamische Modelle können sowohl quantitative Informationen aller Formate (Steuerungsinstrumente) als auch qualitative und deskriptive Informationen (mentale Modelle) verarbeiten. Die Zahl der modellierbaren Merkmale und der Rückkopplungsbeziehungen zwischen ihnen ist unbegrenzt. Ihr dynamisches Zeitverhalten lässt sich computergestützt sehr gut simulieren. Ausgehend von dem gegenwärtigen Zustand des Systems lassen sich laufend Prognosen über dessen zukünftige Entwicklung treffen. Die Informationsbewertung erfolgt auf Grundlage der konsolidierten Projektmodelle fortan teilautomatisiert. Ebenfalls können die Auswirkungen von Handlungseingriffen in Szenarien simuliert und daraus Handlungsempfehlungen abgeleitet werden.

Im Rahmen der Forschungsarbeit werden Bauprojektdaten von der Initiierung, über die Planung und Ausführung bis hin zur Objektübergabe erfasst und systematisch analysiert. Auf dieser Grundlage soll aus der Sicht eines Industriebauherrn ein Konzept des Multiprojektmanagements entwickelt werden, welches eine datenbasierte und damit objektive sowie vergleichbare Erfassung des Projektzustands ermöglicht. Die Forschungsarbeit beschäftigt sich in diesem Rahmen mit der Verfügbarkeit, Strukturierung und Verarbeitung von Daten in digitalen Systemen. Darauf aufbauend werden mit Hilfe statistischer Methoden und mittels Ansätze des Machine Learning wiederkehrende Dynamiken und Datenmuster in Bauprojekten erforscht, welche zur Implementierung eines Frühwarnsystems führen, das zur effektiven Steuerung durch den Bauherrn im Multiprojektmanagement eingesetzt werden kann.