Smart LV‑Assistant: KI‑basierte Suche und Kalkulation in Leistungsverzeichnissen

Brückenrückbau
Quelle: Max Wild GmbH

Ziel des Projekts ist die automatisierte, effiziente und fehlerreduzierte Unterstützung bei der Suche und Kalkulation von Positionen in Leistungsverzeichnissen im Bauwesen. Relevante Positionen werden KI‑basiert identifiziert und mit Hilfe historischer Projektdaten zu einer sogenannten Nullkalkulation verarbeitet. Dadurch können Angebote schneller, transparenter und qualitativ hochwertiger erstellt sowie Risiken frühzeitig erkannt werden.

Problem- und Zielbeschreibung

Die manuelle Suche in Gesamtleistungsverzeichnissen (GLV) sowie die daran anschließende Kalkulation von Positionen sind im Bauwesen mit hohem Zeitaufwand verbunden und stark vom Erfahrungswissen einzelner Mitarbeitender abhängig. Gerade bei umfangreichen Leistungsverzeichnissen sind Prozesse unübersichtlich, fehleranfällig und nur eingeschränkt transparent. Es fehlt an automatisierter Unterstützung zur Identifikation relevanter Leistungen, zur Plausibilitätsprüfung von Kalkulationsannahmen sowie zur frühzeitigen Erkennung von Risiken, etwa durch untypische Leistungspositionen.

Ziel des Projekts ist die Entwicklung und Untersuchung eines KI‑basierten Such‑ und Kalkulationsassistenten, der relevante LV‑Positionen semantisch aus großen Dokumentenbeständen extrahiert und auf Basis historischer Projektinformationen fundierte Vorschläge für eine Nullkalkulation erstellt. Damit sollen Qualität, Nachvollziehbarkeit und Effizienz in der Angebotsbearbeitung deutlich verbessert werden.

Detaillierter Projektablauf

Das Projekt wurde im Rahmen eines Quick Checks durchgeführt. Nach einem gemeinsamen Kick‑off mit dem Industriepartner erfolgte die Analyse bestehender Rollen, Prozesse und Pain Points rund um die LV‑Bearbeitung. Anschließend wurden verfügbare Datenquellen wie GAEB‑Leistungsverzeichnisse und historische Nullkalkulationen gesichtet und technisch aufbereitet.

Ein zentraler Arbeitsschritt war der Aufbau einer Datenverarbeitungs‑Pipeline zur Extraktion und Strukturierung von Positionstexten sowie Kalkulationsinformationen, unter anderem aus GAEB‑ und PDF‑Formaten. Darauf aufbauend wurde eine KI‑gestützte Suche nach semantisch ähnlichen Positionen aus vergangenen Projekten realisiert. Die Ergebnisse wurden gemeinsam diskutiert, bewertet und in einer Abschlusspräsentation vorgestellt. Der Quick Check schließt mit einer Einordnung der Ergebnisse und vielfältigen Perspektiven für mögliche Folgeprojekte.

Projektnutzen

• Deutliche Reduktion des Zeitaufwands bei der Suche nach relevanten LV Positionen
• Unterstützung der Kalkulation durch fundierte Vorschläge auf Basis ähnlicher historischer Positionen
• Erhöhung von Transparenz und Nachvollziehbarkeit in der Angebots  und Kalkulationsphase
• Verringerung von Fehler  und Risikopotenzialen durch frühzeitige Plausibilitätsbetrachtung (i.e. Abweichungen von historisch bekannten Schemas in der Positionsbeschreibung)
• Schaffung einer skalierbaren Basis für weiterführende KI Assistenzsysteme im Bauwesen
  

Zitat

Wir machen komplexe Bauprozesse mit KI einfacher, transparenter und effizienter. So entstehen Angebote schneller, belastbarer und in höherer Qualität – Risiken werden früh erkannt und fundiert gesteuert.

Elmar Wild

Finanziert durch