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Präzise prüfen, besser planen: Die neue Leichtigkeit im Modellcheck

Mit big® wird die Modellprüfung zu einem transparenten, strukturierten und vollständig integrierten Prozess.

Modelle werden automatisch zu einem gemeinsamen Koordinationsmodell zusammengeführt – ganz ohne manuelle Vorarbeit oder komplizierte Vorbereitungsschritte. So kann das Team unmittelbar in die Prüfung einsteigen und sieht auf einen Blick, wo etwas nicht zusammenpasst. Automatisierte Regeln decken Kollisionen, fehlende Angaben oder strukturelle Abweichungen auf, während die integrierte Issue-Funktion diese Punkte direkt als modellbasierte Aufgaben erfasst und nachvollziehbar weiterführt. Dadurch entsteht ein klarer, durchgängiger Prüf- und Freigabeprozess, der Planungsqualität erhöht, Risiken früh sichtbar macht und die Zusammenarbeit aller Beteiligten nachhaltig erleichtert.

Prüfen mit System – nicht mit der Gießkanne oder gezielte Modellprüfung statt Kollisions-Flut

Automatisierte Prüfregeln ermöglichen es, Kollisionen und Konflikte schnell und zuverlässig zu erkennen – sowohl zwischen ganzen Modellen als auch zwischen einzelnen Elementen. Toleranzen lassen sich flexibel einstellen, und gezielte Filter sorgen dafür, dass die Prüfung fokussiert und phasengerecht bleibt. Alle erkannten Abweichungen können im Gesamtmodell hervorgehoben und kontextbezogen oder einzeln betrachtet werden, was eine hohe Transparenz und vollständige Nachvollziehbarkeit sicherstellt.

Von der Prüfung zur Lösung – modellbasiert und strukturiert

Alle erkannten Themen können direkt als modellbasierte Aufgaben erfasst und über das integrierte Issue-Management strukturiert bearbeitet werden. Durch das Clustern von Kollisionen und die gezielte Zuweisung an verantwortliche Rollen entsteht ein transparenter, effizienter Prozess, der die Planung unterstützt und die Modell- und Planungsqualität

Datenprüfung für konsistente und verlässliche Modelle

Bei der Datenprüfung analysiert big® alle Informationen auf Typ- und Instanzebene und erkennt automatisch Abweichungen oder fehlende Werte. Ausnahmen werden klar hervorgehoben, sodass Inkonsistenzen unmittelbar sichtbar und effizient geklärt werden können. Das Ergebnis ist eine deutlich höhere Datenqualität, die sowohl die Planung als auch nachgelagerte Prozesse wie Kosten, Betrieb oder ESG-Auswertungen zuverlässig unterstützt.

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