{"id":8633,"date":"2026-04-01T09:22:07","date_gmt":"2026-04-01T07:22:07","guid":{"rendered":"https:\/\/s-tec.de\/?post_type=projects&p=8633"},"modified":"2026-04-01T09:22:10","modified_gmt":"2026-04-01T07:22:10","slug":"lv-pruefung-und-extraktion-relevanter-positionen","status":"publish","type":"projects","link":"https:\/\/s-tec.de\/en\/projekte\/lv-pruefung-und-extraktion-relevanter-positionen\/","title":{"rendered":"LV-Pr\u00fcfung und Extraktion relevanter Positionen\u00a0"},"content":{"rendered":"\n\n
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\"\"<\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\n

LV-Pr\u00fcfung\u00a0
Quelle: Fraunhofer, IRB; KI-generiert\u00a0<\/p>\n\n\n\n

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Bearbeitungszeitraum:<\/strong> 15.09.2025 \u2013 31.12.2025<\/strong><\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Das Projekt \u00bbLV-Pr\u00fcfung und relevante Positionen extrahieren\u00ab zielt darauf ab, die bisher manuelle Analyse von Leistungsverzeichnissen und Statiken zu automatisieren. K\u00fcnftig soll eine KI die Dokumente automatisch analysieren, relevante Positionen erkennen, diese pr\u00e4gnant zusammenfassen und die zugeh\u00f6rigen Seitenzahlen bzw. Textstellen ausgeben. Erg\u00e4nzend soll eine automatisierte Plausibilit\u00e4tspr\u00fcfung auf Basis interner Regeln Abweichungen und Inkonsistenzen fr\u00fchzeitig identifizieren.<\/p>\n\n\n\n

Problem- und Zielbeschreibung<\/h4>\n\n\n\n

Im Quick Check soll die Pr\u00fcfung von Leistungsverzeichnissen und Statiken automatisiert werden. Eine KI soll Dokumente analysieren, relevante Positionen erkennen und zusammenfassen und die Quellen in den Dokumenten auflisten. Der bisher manuelle Prozess ist zeitaufw\u00e4ndig und fehleranf\u00e4llig. Durch KI-gest\u00fctzte Plausibilit\u00e4tspr\u00fcfungen und standardisierte Berichte soll die Analyse beschleunigt und vereinheitlicht werden. F\u00fcr die Umsetzung sind repr\u00e4sentative Dokumente, interne Pr\u00fcfregeln, Systemintegration, nutzerfreundliche Ergebnissichten sowie Schulung und Qualit\u00e4tssicherung n\u00f6tig. Ziele sind automatische, strukturierte Zusammenfassungen mit Quellenbezug, regelbasierte Pr\u00fcfungen, standardisierte Berichte und messbare Qualit\u00e4tsziele (z. B. \u226585\u202f% Pr\u00e4zision, \u226550\u202f% Zeitersparnis). Transparenz und ein optionaler Human-in-the-loop sind zentrale Prinzipien.<\/p>\n\n\n\n

Detaillierter Projektablauf<\/h4>\n\n\n\n

Das Projekt entstand aus einem KI-Sprint des Fraunhofer IRB. Im Rahmen eines Workshops am 17.11.2025 mit Teilnehmern des Fraunhofer IRB und Els\u00e4sser Beton wurde zun\u00e4chst der Ist-Prozess strukturiert aufgenommen, einschlie\u00dflich der vorhandenen Datenquellen. Ziel war es, ein genaues Verst\u00e4ndnis der aktuellen Abl\u00e4ufe und der bestehenden Probleme zu gewinnen. Anschlie\u00dfend wurde eine Datenlandkarte erstellt, um die relevanten Herausforderungen systematisch zu identifizieren. Auf Basis dieser Analyse erfolgte innerhalb des Quick Checks eine Bewertung der verf\u00fcgbaren Datenbasis sowie eine Einsch\u00e4tzung der Potenziale f\u00fcr den Einsatz von K\u00fcnstlicher Intelligenz.<\/p>\n\n\n\n

Projektnutzen<\/h4>\n\n\n\n