{"id":34788,"date":"2026-08-18T13:48:34","date_gmt":"2026-08-18T11:48:34","guid":{"rendered":"https:\/\/daisec.de\/?page_id=34788"},"modified":"2026-08-19T13:45:38","modified_gmt":"2026-08-19T11:45:38","slug":"planungssoftware-intelligente-optimierung-fuer-die-bbz-planung","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/daisec.de\/en\/praxisbeispiele\/planungssoftware-intelligente-optimierung-fuer-die-bbz-planung\/","title":{"rendered":"Planungssoftware – Intelligente Optimierung f\u00fcr die BBZ-Planung"},"content":{"rendered":"
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DAISEC und HWK Potsdam erprobten intelligente Optimierung f\u00fcr die Planung des Berufsbildungszentrums<\/h6>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Wie lassen sich Kurse, R\u00e4ume, Lehrkr\u00e4fte und Zeiten so zusammenbringen, dass m\u00f6glichst alle Anforderungen erf\u00fcllt werden? Wie k\u00f6nnen vorhandene Ressourcen besser genutzt werden? Und wie kann die Planung schnell reagieren, wenn eine\n Lehrkraft ausf\u00e4llt oder sich andere Bedingungen kurzfristig ver\u00e4ndern? Gemeinsam untersuchten die Handwerkskammer Potsdam und der DAISEC, wie intelligente Optimierungsverfahren bei diesen komplexen Planungsaufgaben unterst\u00fctzen k\u00f6nnen.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Vom Erfahrungsaustausch zum konkreten Projekt<\/h5>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Die Zusammenarbeit zwischen der Handwerkskammer Potsdam und dem European Digital Innovation Hub DAISEC nahm beim HPI-Kontaktstudium 2025 in Trier ihren Anfang. In einem zweist\u00fcndigen Workshop tauschten sich rund 20 Vertreterinnen und\n Vertreter von Bildungseinrichtungen aus Handwerksorganisationen \u00fcber ihre Erfahrungen mit der Stunden- und Raumplanung aus.<\/p>\n

Dabei zeigte sich ein gemeinsames Problem: Die Planung ist vielerorts noch stark manuell gepr\u00e4gt, aufwendig und vom Erfahrungswissen einzelner Mitarbeitender abh\u00e4ngig. Aus diesem Austausch entstanden erste Ansatzpunkte f\u00fcr eine weitere\n Zusammenarbeit.<\/p>\n

F\u00fcr die Handwerkskammer Potsdam traf diese Diskussion auf ein konkretes Entwicklungsprojekt: F\u00fcr ihr Berufsbildungszentrum lie\u00df sie eine eigene Planungssoftware programmieren. Damit bot sich die Gelegenheit, nicht nur bestehende Abl\u00e4ufe\n zu digitalisieren, sondern zugleich zu pr\u00fcfen, an welchen Stellen moderne KI- und Optimierungsverfahren einen zus\u00e4tzlichen Nutzen bringen k\u00f6nnen.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Viele Anforderungen, ein m\u00f6glichst guter Plan<\/h5>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Die Aufgabe der neuen Software ist anspruchsvoll, denn bei der Planung m\u00fcssen zahlreiche Bedingungen gleichzeitig ber\u00fccksichtigt werden. R\u00e4ume unterscheiden sich nach Ausstattung und Kapazit\u00e4t, Lehrkr\u00e4fte nach Verf\u00fcgbarkeit\n und Qualifikation. Hinzu kommen Ferien, Pr\u00fcfungen, Teilnehmerzahlen, bestimmte Reihenfolgen von Unterrichtsinhalten und weitere Ressourcen. Gleichzeitig gilt es, unterschiedliche Priorit\u00e4ten abzuw\u00e4gen. Die Software soll\n die Planungsverantwortlichen dabei unterst\u00fctzen \u2013 nicht ihre Entscheidungen ersetzen.<\/p>\n

Genau an dieser Stelle setzte der Wissenstransfer des DAISEC an. Gemeinsam wurde zun\u00e4chst untersucht, welche technologischen Methoden sich f\u00fcr diese Aufgabe eignen. Die Wahl fiel auf Constraint Optimisation<\/span>,\n also die Optimierung unter vorgegebenen Bedingungen.<\/p>\n

Das Prinzip l\u00e4sst sich mit einem gro\u00dfen Puzzle vergleichen: Die Software kennt die einzelnen Teile \u2013 Kurse, R\u00e4ume, Personen und Zeiten \u2013 sowie die Regeln, nach denen diese zusammenpassen d\u00fcrfen. Ein Raum darf beispielsweise\n nicht doppelt belegt sein, eine Lehrkraft muss verf\u00fcgbar sein und bestimmte Unterrichtsinhalte m\u00fcssen in der richtigen Reihenfolge stattfinden. Ein Optimierungsverfahren kann sehr viele m\u00f6gliche Kombinationen pr\u00fcfen und\n daraus einen m\u00f6glichst guten Planungsvorschlag erstellen.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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KI gezielt dort einsetzen, wo sie einen Mehrwert bietet<\/h5>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Eine wichtige Erkenntnis der gemeinsamen Arbeit: Nicht die gesamte Planungssoftware muss zu einer \u201eKI-Anwendung\u201c werden. Viele Funktionen, etwa das Erfassen von Stammdaten oder die Darstellung fertiger Pl\u00e4ne, lassen sich mit klassischer\n Software zuverl\u00e4ssig umsetzen. Intelligente Optimierungsverfahren sind insbesondere dort sinnvoll, wo viele Bedingungen und Priorit\u00e4ten gleichzeitig gegeneinander abgewogen werden m\u00fcssen.<\/p>\n

Der DAISEC brachte hierf\u00fcr das technologische Know-how ein und untersuchte mit einem Demonstrator die grunds\u00e4tzliche Machbarkeit. Im Mittelpunkt stand die Frage, ob sich die Regeln und Ressourcen eines Berufsbildungszentrums so abbilden\n lassen, dass ein Optimierungsverfahren daraus brauchbare Planungsvorschl\u00e4ge erzeugen kann.<\/p>\n

Eine besondere Herausforderung lag dabei darin, die zahlreichen Anforderungen aus der Praxis so zu formulieren, dass sie technisch verarbeitet werden k\u00f6nnen. Welche Bedingungen sind zwingend einzuhalten? Wo bestehen Spielr\u00e4ume? Und\n welche Kriterien entscheiden dar\u00fcber, ob ein Plan gegen\u00fcber einem anderen zu bevorzugen ist? Damit wurde deutlich, dass f\u00fcr eine sinnvolle Optimierung nicht nur die Technologie entscheidend ist, sondern auch eine pr\u00e4zise Beschreibung\n der tats\u00e4chlichen Planungsprozesse.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Von der Planung zur flexiblen Umplanung<\/h5>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Besonders interessant ist der Ansatz mit Blick auf kurzfristige \u00c4nderungen: Was passiert, wenn eine Lehrkraft erkrankt? Welche Kurse k\u00f6nnen verschoben werden? Welche R\u00e4ume und Lehrkr\u00e4fte stehen alternativ zur Verf\u00fcgung? Eine Optimierungskomponente\n k\u00f6nnte k\u00fcnftig nicht nur auf entstehende Konflikte hinweisen, sondern direkt m\u00f6gliche Alternativen f\u00fcr die Umplanung vorschlagen.<\/p>\n

Der gemeinsame Ansatz zeigte damit einen praxisnahen Weg zum Einsatz von KI: nicht m\u00f6glichst viel KI in eine Anwendung einzubauen, sondern sie dort einzusetzen, wo sie eine konkrete komplexe Aufgabe besser l\u00f6sen und die Planungsverantwortlichen\n wirkungsvoll unterst\u00fctzen kann.<\/p>\n

Damit bildet die gemeinsame Arbeit eine Grundlage f\u00fcr die weitere Entwicklung der Planungssoftware und zeigt zugleich, wie der Transfer zwischen Praxis und KI-Expertise funktionieren kann.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Your DAISEC contact<\/h5>\n <\/div>\n <\/div>\n
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If you have any questions or would like to learn more about how the chatbot can be used in the classroom, please feel free to contact us.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Alexander Blezinger<\/h5>\n <\/a>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Expert for Artificial Intelligence<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n

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blezinger@daisec.de <\/span><\/a>\n <\/span>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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