LV-Prüfung und Extraktion relevanter Positionen 

LV-Prüfung 
Quelle: Fraunhofer, IRB; KI-generiert 

Das Projekt »LV-Prüfung und relevante Positionen extrahieren« zielt darauf ab, die bisher manuelle Analyse von Leistungsverzeichnissen und Statiken zu automatisieren. Künftig soll eine KI die Dokumente automatisch analysieren, relevante Positionen erkennen, diese prägnant zusammenfassen und die zugehörigen Seitenzahlen bzw. Textstellen ausgeben. Ergänzend soll eine automatisierte Plausibilitätsprüfung auf Basis interner Regeln Abweichungen und Inkonsistenzen frühzeitig identifizieren.

Problem- und Zielbeschreibung

Im Quick Check soll die Prüfung 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 zeitaufwändig und fehleranfällig. Durch KI-gestützte Plausibilitätsprüfungen und standardisierte Berichte soll die Analyse beschleunigt und vereinheitlicht werden. Für die Umsetzung sind repräsentative Dokumente, interne Prüfregeln, Systemintegration, nutzerfreundliche Ergebnissichten sowie Schulung und Qualitätssicherung nötig. Ziele sind automatische, strukturierte Zusammenfassungen mit Quellenbezug, regelbasierte Prüfungen, standardisierte Berichte und messbare Qualitätsziele (z. B. ≥85 % Präzision, ≥50 % Zeitersparnis). Transparenz und ein optionaler Human-in-the-loop sind zentrale Prinzipien.

Detaillierter Projektablauf

Das Projekt entstand aus einem KI-Sprint des Fraunhofer IRB. Im Rahmen eines Workshops am 17.11.2025 mit Teilnehmern des Fraunhofer IRB und Elsässer Beton wurde zunächst der Ist-Prozess strukturiert aufgenommen, einschließlich der vorhandenen Datenquellen. Ziel war es, ein genaues Verständnis der aktuellen Abläufe und der bestehenden Probleme zu gewinnen. Anschließend wurde eine Datenlandkarte erstellt, um die relevanten Herausforderungen systematisch zu identifizieren. Auf Basis dieser Analyse erfolgte innerhalb des Quick Checks eine Bewertung der verfügbaren Datenbasis sowie eine Einschätzung der Potenziale für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz.

Projektnutzen

• Beschleunigung und Vereinheitlichung der LV-Prüfprozesse durch KI-gestützte Automatisierung
• Systematische Identifikation und Reduktion von Fehlerquellen und Inkonsistenzen
• Verbesserung der Datenqualität und Nachvollziehbarkeit durch strukturierte Analyse und Quellenbezug
• Effiziente Nutzung von Expertenwissen und Stärkung der organisatorischen Resilienz
  

Finanziert durch