Planning algorithms put to the test – who controls the AI?

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Colorful houses along a river in the Alps with mountains in the background. Photo by Wolfgang Weiser.

Künstliche Intelligenz trifft auf Stadtplanung – klingt nach Futurismus, ist aber längst urbane Realität. Doch wer kontrolliert, was Algorithmen über Quartiere, Freiräume und Mobilität entscheiden? Planungsalgorithmen versprechen Effizienz, Innovation und Objektivität. Aber wie transparent, nachvollziehbar und demokratisch ist der digitale Stadtmacher wirklich? Und wer stellt sicher, dass aus smarten Tools keine Black Boxes werden? Willkommen beim Faktencheck der algorithmischen Stadtplanung!

  • Definition: Was sind Planungsalgorithmen und wie prägen sie die urbane Praxis?
  • Reale Anwendungsfelder: Von Verkehrsmodellen bis zur Freiraumgestaltung – wo Algorithmen heute schon entscheiden
  • Kontrollmechanismen: Wer prüft die KI? Governance, Transparenz und regulatorische Ansätze
  • Risiken und Potenziale: Bias, Diskriminierung, Kommerzialisierung und die Suche nach dem „guten“ Algorithmus
  • Deutsche, österreichische und schweizerische Praxis: Wo stehen die Städte im Umgang mit KI-gesteuerter Planung?
  • Die Rolle von Open Data, Partizipation und Fachwissen – wie bleibt die Planung gestaltbar?
  • Das neue Selbstverständnis von Planern: Zwischen Kontrolle, Kooperation und kritischer Reflexion
  • Fazit: Warum algorithmisches Denken nicht nur Technik, sondern Haltung braucht

Planungsalgorithmen – der unsichtbare Stadtmacher?

Der Begriff Planungsalgorithmus klingt nach Silicon Valley, nach digitalen Hexenmeistern und nach einer Art urbanem Zauberstab. Tatsächlich handelt es sich dabei um strukturierte Rechenvorschriften, die aus großen Datenmengen Muster, Prognosen und Empfehlungen ableiten – und damit die Stadtplanung tiefgreifend verändern. Algorithmen sind kein Selbstzweck. Sie sind der Versuch, aus Komplexität Handlungswissen für die Praxis zu gewinnen. In der Verkehrsplanung etwa simulieren sie stündlich, wie sich ein neuer Radweg auf den Autoverkehr auswirkt. In der Landschaftsarchitektur berechnen sie, wie viel Schatten unterschiedliche Baumarten spenden oder wie sich Oberflächenwasser nach Starkregen verteilt. Und im Bereich der Klimaanpassung analysieren sie in Echtzeit die Effekte von Entsiegelungsmaßnahmen, Fassadenbegrünung oder neuen Platzgestaltungen.

Doch Algorithmen sind keine neutralen Werkzeuge. Sie sind so objektiv wie ihre Datenbasis, so fair wie ihre Annahmen und so unabhängig wie ihre Programmierer. Das berühmte „Garbage in, garbage out“ gilt nirgendwo so sehr wie bei urbanen Modellen. Wer etwa historische Verkehrsdaten als Basis nimmt, wird das Mobilitätsverhalten der Zukunft nur bedingt abbilden können. Und wer algorithmische Freiraumplanung auf Basis von Luftbildern betreibt, übersieht schnell soziale Dynamiken vor Ort. Die Versuchung ist groß, die scheinbare Präzision der Algorithmen für absolute Wahrheiten zu halten. Doch Fachleute wissen: Ein Planungsalgorithmus ist immer ein Werkzeug für Szenarien – und nie ein Ersatz für den städtischen Diskurs.

Gerade deshalb ist die Rolle von Planern, Landschaftsarchitekten und Stadtgestaltern heute wichtiger denn je. Sie müssen die Logik hinter den Algorithmen verstehen, ihre Stärken und Schwächen kennen – und die Ergebnisse interpretieren können. Algorithmen können Vorschläge machen, Prioritäten setzen, Risiken visualisieren. Aber sie können nicht die Werte, die Ziele und das Gemeinwohl der Stadtgesellschaft festlegen. Die algorithmische Stadt ist keine technokratische Utopie, sondern ein hochkomplexes Aushandlungsfeld. Wer das ignoriert, läuft Gefahr, die Kontrolle an Black Boxes zu verlieren.

Auch die Qualität der Daten ist entscheidend. Fehlerhafte, lückenhafte oder einseitige Datensätze führen zu Verzerrungen – dem berüchtigten „Algorithmic Bias“. Wird etwa die Erreichbarkeit von Grünflächen nur auf Basis von Luftlinien gemessen, bleiben Barrieren wie Bahngleise, stark befahrene Straßen oder soziale Schwellen unsichtbar. In der Praxis bedeutet das: Nur wer Daten kritisch prüft, Algorithmen hinterfragt und Ergebnisse plausibilisiert, kann wirklich innovative Stadtentwicklung betreiben.

Die Entwicklung von Planungsalgorithmen ist daher nicht nur ein IT-Thema, sondern eine Frage der Governance, der Ethik und der Verantwortung. Es braucht interdisziplinäre Teams: Informatiker, Stadtplaner, Soziologen, Juristen – alle müssen an den Tisch. Denn die algorithmisch gesteuerte Stadt ist ein Gemeinschaftswerk. Wer glaubt, die Kontrolle an eine KI abgeben zu können, irrt gewaltig. Wer sie aber als Unterstützung begreift, kann neue Horizonte für nachhaltige, resiliente und lebenswerte Städte eröffnen.

Von Verkehrsmodellen bis Klimaresilienz – wo Algorithmen heute schon Stadt machen

Spätestens seit den ersten Echtzeit-Verkehrsmodellen ist klar: Algorithmen sind längst keine Zukunftsmusik mehr. In Hamburg etwa steuern sie Lichtsignalanlagen, indem sie Verkehrsflüsse, Wetterdaten und Großereignisse auswerten und in Millisekunden neue Schaltungen vorschlagen. München simuliert mit KI-gestützten Modellen die Auswirkungen neuer Buslinien oder Fahrradtrassen – und testet im digitalen Zwilling, welche Variante die größten Effekte für Klimaschutz und Lebensqualität bringt. Die Ergebnisse fließen direkt in die politischen Entscheidungsprozesse ein.

Auch in der Landschaftsarchitektur sind Planungsalgorithmen auf dem Vormarsch. Sie unterstützen bei der Pflanzenauswahl für klimaangepasste Freiräume, optimieren Bewässerungspläne und simulieren, wie sich Mikroklimata durch unterschiedliche Begrünungskonzepte verändern. In Zürich werden mit KI-gestützten Hydrologiemodellen Flutrisiken analysiert – und die Ergebnisse direkt in die Quartiersentwicklung integriert. Die Planung wird so nicht nur präziser, sondern auch dynamischer und resilienter gegenüber Unsicherheiten.

Im Bereich der Stadtentwicklung ermöglichen Algorithmen die Bewertung von Standorten für neue Wohnquartiere, Schulen oder Parks – und berücksichtigen dabei eine Vielzahl von Faktoren: Verkehrsanbindung, Lärmbelastung, soziale Infrastruktur, Bodenpreise, Klimarisiken und vieles mehr. In Wien etwa analysiert eine KI, wo Hitzeschwerpunkte entstehen – und schlägt gezielte Entsiegelungsmaßnahmen oder neue Baumpflanzungen vor. Der große Vorteil: Die Szenarien sind transparent, nachvollziehbar und können von Stadtverwaltung, Politik und Fachöffentlichkeit gemeinsam diskutiert werden.

Doch damit nicht genug: Auch die Bürgerbeteiligung profitiert von algorithmischen Tools. Mit digitalen Beteiligungsplattformen lassen sich Vorschläge, Wünsche und Bedenken automatisiert clustern, visualisieren und auswerten. Das reduziert nicht nur den Aufwand für die Verwaltung, sondern macht den Beteiligungsprozess auch transparenter und zugänglicher. Allerdings lauert hier auch die Gefahr einer „Filterblase“: Wenn Algorithmen nur die lautesten Stimmen verstärken, droht die Vielfalt der Perspektiven verloren zu gehen. Deshalb ist es essenziell, die Funktionsweise der Systeme offen zu legen und regelmäßig zu evaluieren.

Die Beispiele zeigen: Planungsalgorithmen sind längst Teil des urbanen Alltags. Sie bieten enorme Potenziale – von der Effizienzsteigerung bis zur besseren Berücksichtigung des Klimawandels. Aber sie werfen auch neue Fragen auf: Wer kontrolliert die Algorithmen? Wer definiert die Ziele? Und wie bleibt die Planung anschlussfähig an gesellschaftliche Werte, statt sich in technokratischen Optimierungen zu verlieren?

Transparenz, Kontrolle, Governance – wie KI in der Stadtplanung gezähmt wird

Schon der Begriff „Künstliche Intelligenz“ ist irreführend. Denn die meisten aktuell eingesetzten Algorithmen in der Stadtplanung sind keine eigenständig denkenden Systeme, sondern ausgefeilte Rechenmodelle mit klar definierten Eingaben und Ausgaben. Doch mit dem zunehmenden Einsatz von Machine Learning und Deep Learning wächst die Komplexität – und damit die Intransparenz der Modelle. Das führt zu einer neuen Schlüsselfrage: Wer versteht, was die KI entscheidet? Und wer kann im Zweifel eingreifen?

In der Praxis ist die Kontrolle von Planungsalgorithmen eine multidimensionale Herausforderung. Technisch braucht es nachvollziehbare Modelle, die auf offenen Standards und klar dokumentierten Daten basieren. Politisch ist ein Rahmenwerk notwendig, das Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Rechenschaftspflicht garantiert. Und gesellschaftlich muss sichergestellt werden, dass die Ergebnisse verständlich kommuniziert und gemeinsam reflektiert werden. Eine zentrale Rolle spielen dabei sogenannte „Explainable AI“-Ansätze: Sie machen die Entscheidungswege der Algorithmen sichtbar und ermöglichen eine kritische Überprüfung durch Experten und Öffentlichkeit.

Governance-Strukturen sind dabei von entscheidender Bedeutung. Wer entscheidet, welche Daten in ein Modell einfließen? Wer prüft, ob die Annahmen stimmen? Und wer ist verantwortlich, wenn ein Algorithmus diskriminiert oder Fehler macht? Viele Städte setzen deshalb auf interdisziplinäre Gremien, die die Entwicklung und den Einsatz von Planungsalgorithmen begleiten. In der Schweiz etwa gibt es Leitlinien, die den sorgsamen Umgang mit algorithmischen Entscheidungsprozessen in der Verwaltung regeln. In Deutschland arbeitet das Bundesministerium des Innern an Standards für den ethischen Einsatz von KI im öffentlichen Sektor.

Auch Open Data und Open Source spielen eine Schlüsselrolle. Nur wenn die Modelle, Daten und Quellcodes offen zugänglich sind, können sie von unabhängigen Dritten geprüft, weiterentwickelt und verbessert werden. So entsteht ein Ökosystem der Kontrolle und Innovation – statt einer Abhängigkeit von proprietären Systemen und einzelnen Software-Anbietern. Gleichzeitig sorgt die Offenheit für mehr Vertrauen in die Ergebnisse und fördert die kritische Debatte über Zielkonflikte, Prioritäten und Werte in der Stadtplanung.

Nicht zuletzt braucht es eine neue Fehlerkultur. Algorithmen sind nicht unfehlbar – und sie müssen es auch nicht sein. Entscheidend ist, wie mit Fehlern umgegangen wird: Werden sie transparent gemacht, analysiert und behoben? Oder werden sie unter den digitalen Teppich gekehrt? Nur eine offene, lernende und partizipative Stadtverwaltung kann das Potenzial von KI voll ausschöpfen – und gleichzeitig die Risiken minimieren. Die Kontrolle der Algorithmen ist damit keine technische, sondern eine zutiefst politische und gesellschaftliche Aufgabe.

Risiken, Nebenwirkungen und das Plädoyer für einen reflektierten KI-Einsatz

Algorithmen sind keine Allheilmittel – auch wenn die Marketingabteilungen der Tech-Konzerne das gerne anders darstellen. Sie können bestehende Ungleichheiten verstärken, systemische Fehler replizieren und neue Formen der Diskriminierung schaffen. Das berühmte Beispiel: Ein Algorithmus zur Standortwahl für neue Schulen bevorzugt automatisch wohlhabende Viertel, weil die zugrunde liegenden Daten soziale Benachteiligung nicht ausreichend abbilden. Oder ein Verkehrsmodell empfiehlt den Rückbau von Straßen in Quartieren mit schwacher Lobby, weil dort weniger Beschwerden eingehen.

Auch die Frage der Kommerzialisierung ist nicht zu unterschätzen. Viele Planungsalgorithmen werden von privaten Anbietern entwickelt – mit eigenen Interessen, Geschäftsmodellen und Kontrollmechanismen. Das birgt die Gefahr, dass öffentliche Planung zunehmend von externen Akteuren gesteuert wird. Der Zugriff auf Daten, die Ausgestaltung der Modelle und die Kontrolle über die Ergebnisse liegen dann nicht mehr bei den Städten, sondern bei internationalen Großkonzernen. Deshalb ist es essenziell, auf offene Schnittstellen, Transparenz und Unabhängigkeit zu achten.

Ein weiteres Risiko ist der sogenannte „Technokratische Bias“. Wenn Algorithmen die Entscheidungsfindung dominieren, droht der Verlust des kreativen, experimentellen und diskursiven Moments in der Planung. Die Stadt wird zum Rechenexempel, die Vielfalt der Perspektiven gerät aus dem Blick. Dabei lebt die Stadt vom Ungeplanten, vom Zufall, von der Aushandlung zwischen unterschiedlichen Interessen. Algorithmen können diese Prozesse unterstützen – aber sie dürfen sie niemals ersetzen.

Auch der Datenschutz spielt eine zentrale Rolle. Gerade im Kontext von Urban Digital Twins und vernetzten Stadtmodellen werden immer mehr personenbezogene und sensible Daten verarbeitet. Wer schützt die Privatsphäre der Bürger? Wer verhindert den Missbrauch der Daten durch Dritte? Und wie wird sichergestellt, dass die Datennutzung dem Gemeinwohl dient – und nicht nur kommerziellen oder politischen Interessen? Hier sind klare rechtliche Rahmenbedingungen, technische Sicherheitsmaßnahmen und eine breite gesellschaftliche Debatte gefragt.

Dennoch: Die Chancen überwiegen, wenn Algorithmen bewusst, reflektiert und partizipativ eingesetzt werden. Sie ermöglichen eine neue Qualität der Planung, machen komplexe Zusammenhänge sichtbar und eröffnen innovative Lösungswege für urbane Herausforderungen. Entscheidend ist, dass die Kontrolle stets beim Menschen bleibt – und dass Fachwissen, Erfahrung und gesellschaftliche Werte den Takt angeben. Der Planer der Zukunft ist nicht Erfüllungsgehilfe der Maschine, sondern kritischer Partner, Moderator und Gestalter im digitalen Zeitalter.

Die neue Rolle der Planer – und das algorithmische Selbstbewusstsein der Städte

Die algorithmische Stadt verlangt nach einem neuen Selbstverständnis der Planer. Sie sind nicht mehr die alleinigen Herrscher über B-Plan, Parzelle und Pflaster, sondern werden zu Kuratoren, Moderatoren und Übersetzern zwischen den Welten von Technik, Politik und Gesellschaft. Ihr Fachwissen bleibt unverzichtbar – gerade weil Algorithmen keine eigenen Werte, keine Empathie und keine Vision haben. Es braucht kluge Köpfe, die die Ergebnisse kritisch hinterfragen, sie in den städtischen Kontext einordnen und für alle Beteiligten verständlich machen.

In vielen deutschen, österreichischen und schweizerischen Städten wird diese Rolle bereits neu gedacht. Ulm etwa setzt auf interdisziplinäre Teams, in denen Stadtplaner, Informatiker, Sozialwissenschaftler und Juristen gemeinsam an KI-gestützten Modellen arbeiten. Zürich hat eine eigene Leitstelle für digitale Stadtentwicklung eingerichtet, die den gezielten und verantwortungsvollen Einsatz von Algorithmen überwacht. Wien investiert in die Weiterbildung von Fachkräften – damit sie die Chancen und Risiken der KI souverän einschätzen können.

Auch die Bürger spielen eine immer wichtigere Rolle. Sie werden nicht mehr nur informiert, sondern sind aktive Akteure im digitalen Planungsprozess. Über Open-Data-Portale, digitale Zwillinge und Beteiligungsplattformen können sie Daten einsehen, Szenarien durchspielen und eigene Vorschläge einbringen. Das schafft Transparenz, Vertrauen und neue Formen der urbanen Demokratie. Der Planer wird zum Vermittler – zwischen Algorithmus und Alltagsrealität, zwischen Modell und Lebenswelt.

Nicht zuletzt braucht es eine Kultur der Offenheit und des Lernens. Fehler sind kein Makel, sondern Teil des Fortschritts. Algorithmen müssen regelmäßig überprüft, angepasst und weiterentwickelt werden – im Dialog mit Fachleuten, Politik und Zivilgesellschaft. Nur so bleibt die Stadtplanung flexibel, innovationsfähig und anschlussfähig an die Herausforderungen der Zeit. Wer sich diesem Prozess verweigert, riskiert den Anschluss – und überlässt die Gestaltung der Stadt den Black Boxes der Tech-Industrie.

Die Zukunft der Stadt ist algorithmisch – aber sie bleibt menschengemacht. Künstliche Intelligenz ist ein Werkzeug, kein Selbstzweck. Entscheidend ist, wie wir damit umgehen: kritisch, kreativ und mit dem Mut, neue Wege zu gehen. Dann wird aus dem Planungsalgorithmus kein Kontrollverlust, sondern ein Werkzeug für bessere, gerechtere und nachhaltigere Städte.

Fazit: Algorithmische Stadtplanung – zwischen Hype, Kontrolle und Verantwortung

Planungsalgorithmen sind aus der urbanen Praxis nicht mehr wegzudenken. Sie bieten enorme Potenziale für Effizienz, Präzision und Innovation – von der Verkehrssteuerung über die Freiraumgestaltung bis zur klimaresilienten Quartiersentwicklung. Aber sie werfen auch fundamentale Fragen auf: Wer kontrolliert die KI? Wer entscheidet über Daten, Annahmen und Ziele? Und wie bleibt die Stadtplanung anschlussfähig an gesellschaftliche Werte, statt sich in technokratischen Optimierungen zu verlieren?

Die Antwort liegt in einer neuen Kultur der Transparenz, der Beteiligung und des kritischen Dialogs. Algorithmen sind keine Black Boxes, wenn sie offen, nachvollziehbar und reflektiert eingesetzt werden. Sie sind Werkzeuge – und keine Ersatzreligion für die urbane Zukunft. Die Kontrolle bleibt beim Menschen: bei den Planern, den Experten, der Stadtgesellschaft. Nur so kann die digitale Transformation der Stadtplanung gelingen – und aus der algorithmischen Hypothek ein Gewinn für alle werden.

Wer heute den Mut hat, Planungsalgorithmen kritisch zu prüfen, sie partizipativ zu gestalten und ihre Ergebnisse transparent zu kommunizieren, schafft die Grundlagen für lebenswerte Städte von morgen. Die Zukunft der Stadt ist weder technokratisch noch nostalgisch – sie ist offen, lernend und menschengemacht. Und damit bleibt die zentrale Frage: Wer kontrolliert die KI? Im besten Fall: wir alle – gemeinsam, reflektiert und mit einem Augenzwinkern für die Überraschungen, die selbst der beste Algorithmus nicht vorhersehen kann.

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In the Glaze module of the Digital Drylayout – DDL.20 planning software, selected raw slabs can be aligned and combined using drag-and-drop. Photo: Lasa Marmo
In the Glaze module of the Digital Drylayout – DDL.20 planning software, selected raw slabs can be aligned and combined using drag-and-drop. Photo: Lasa Marmo

With the new planning software Digital Drylayout – DDL.20, architects, designers, stonemasons, and dealers can plan natural stone projects, select materials, generate reports and cutting data for production, and place orders. The tool is free for architects and designers. Civil engineer Jan Keller, through his company Art Emotional, developed it in collaboration with Lasa Marmo as a partner in the stone industry. It is intended to be made available to other industry players in the future. Especially during the pandemic, it can be seen as a beacon of hope for decentralized projects in the natural stone sector.

Im Blendung-Modul der Planungssoftware Digital Drylayout – DDL.20 können ausgewählte Rohplatten per Drag & Drop ausgerichtet und kombiniert werden. Foto: Lasa Marmo
In the “Blendung” module of the Digital Drylayout – DDL.20 planning software, selected raw slabs can be aligned and combined using drag-and-drop. Photo: Lasa Marmo

As user-friendly as a B2C online store

The picturesque South Tyrol, where Laas marble is quarried, is hard to beat in terms of idyllic beauty: The Weißwasser quarry lies at 1,567 meters above sea level in the heart of the national park; down in the valley, countless apple orchards cluster around the little village of Laas, and beyond that: lots of greenery, lots of silence. A wonderful place to live. For selling natural stone: not quite so much. After all, the marble is sold all over the world, and even without a pandemic, Laas is remote from these markets and international target audiences.

In the age of COVID-19, when customers often cannot inspect raw slabs in person (and even afterward, when society will likely have grown accustomed to traveling less), a digital solution is all the more necessary. For years now, Lasa Marmo has therefore been leveraging digital capabilities; it integrated a special scanner into its production process early on to precisely scan raw slabs and was one of the first in the industry to develop a database. Now comes its successor—initially in English—a “Stone Gallery” designed to be particularly transparent and user-friendly.

It currently includes 3,000 slabs (primarily from the LASA !ndividual line so far), representing about 30 percent of the potential inventory, and is set to be continuously expanded. In addition, there are 2,000 slabs that Lasa Marmo uses to organize current projects. Digitally rendering the light-reflecting white marble—including its veining—with color calibration was a particular challenge. The stated goal: to reproduce the color gradient in the material so precisely that it can be digitally viewed in full detail.

Instead of simply featuring a single slab as a “representative” of an entire raw block—from which the customer must infer the rest—the Stone Gallery also displays all the slabs from the block. Product Manager Kurt Ratschiller says: “The raw slabs are all scanned in high resolution, tagged, and archived. We have an interface running in the background with our inventory management system, so the customer can access current stock levels in real time. We’re working on displaying defects in the raw slabs in the database as well.”

This is also intended to increase the net yield of the material and thus make operations more sustainable: After all, unique veining patterns and heterogeneous materials can be combined as desired. Keller explains that, particularly in interior design, projects are popular where, for example, the grain pattern of a wall panel looks as if it were cut from a single block of marble.

Planning such patterns has been very time-consuming—and therefore expensive—up until now. This is due in no small part to the approval process, during which the slabs are laid out according to the final installation plan. For the Stone Gallery, the developers drew inspiration from major B2C players like Amazon and Booking.com when it comes to user-friendliness. This is forward-thinking, as digitalization has become ubiquitous and users demand a convenient customer journey, regardless of whether they’re shopping online for personal use or researching raw slabs for professional purposes. For example, the database offers selection filters such as five price categories with prices per square meter and allows users to compare slabs from a preselected list as well as reserve materials.

New Planning Tool for Architects and Stonemasons

The millimeter-precise scanning of raw slabs enables a major leap forward in digital planning: Lasa Marmo’s database is connected to DDL.20, a software solution for Digital Dry Layout, or digital blending. Jan Keller from the company Art Emotional developed this new tool in collaboration with the team at Lasa over the course of a two-year project. His goal is to provide an intuitive interface between CAD programs and the stone industry: “DDL.20 ensures that communication among all parties involved in a natural stone project is internationally understandable, using clear images, definitive figures, and processing data. This allows us to achieve a new economy in the use of natural stone and more sustainable projects. We want to become an industry pioneer—a kind of Booking.com for natural stone.”

The idea for the program originated during the World Trade Center Transportation Hub project: For this major contract in New York, Lasa Marmo supplied a total of 40,000 square meters of marble from 2012 to 2016. During the more than 130 inspections and acceptance meetings between the U.S. and South Tyrol, the need for a digital tool became apparent. In general, Keller says, most of the planning processes in the industry have so far been cumbersome and time-consuming because natural stone has not been successfully integrated with the possibilities of digitalization.

How the digital planning process works

Keller and his team offer free webinars to introduce users to the DDL.20 platform. And Lasa Marmo provides a planning team that works behind the scenes to offer support, monitor projects, and step in when needed. Basically, the tool works as follows: Architects and construction planners create a project—such as a wall cladding project—and upload their corresponding design in DXF format. In the integrated Stone Gallery, they can select suitable raw slabs, which are then reserved for their project.

In the blending module, they can now customize the planned wall cladding. The selected slabs are positioned with millimeter precision and are scaled and transferred to the project plan via drag-and-drop. There, they can be aligned, moved, and combined based on their grain pattern, for example. A special feature indicates the best possible use of the raw material.

In the background, the tool generates production files from the layouts and, if necessary, issues error messages in case of overlaps or missing production margins. If needed, multiple designs can be created, even by different project participants. The project manager defines their permissions and roles within the tool. Changes made during the planning process are also no problem: The system saves the data in the background, so a complete re-blending isn’t necessarily required when an update is made.

In the next step, the blending variants can be loaded directly into rendering programs. The result is a detailed report containing all key parameters for the entire value chain: cost calculation, quotation preparation, and cutting preparation. For fabricators, the report simplifies production control because a so-called cutting ticket precisely lists the sawing data for each slab. In this step, Lasa Marmo provides feedback if the use of the material could be planned more economically. The entire process—from material inspection, planning, and blending to quality control, production, and acceptance—is thus digitized.

In the future, Keller plans to open up the tool to other quarry operators and thus to other types of natural stone in addition to Laas marble, thereby “giving the industry new momentum.”

Filigree fittings for all-glass doors

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The “Tectus Glas” hinge system from Simonswerk offers a comprehensive hardware solution for all-glass doors. For the first time, the door leaf and frame are on the same level.

The “Tectus Glas” hinge system from Simonswerk offers a comprehensive hardware solution for all-glass doors. For the first time, the door leaf and frame are on the same level – creating a continuous and minimalist look. The patented hinge technology is barely visible and offers reliable and durable functionality thanks to the stable hinge kinematics. It is used for glass doors in the interior fittings of residential and commercial buildings on wooden, steel and aluminum frames.

A magnetic lock and several handles are available to match the hinge technology. The hardware components are installed using an easy-to-install clamping and plug-in system; no glass processing is required on the door leaf. Another advantage is the opening angle of 180°.