Künstliche Intelligenz

Automatisierung von europaweiten Ausschreibungsprozessen

Projektziele & Projektergebnis

  • Projektziele: Erstellung eines Konzeptes in den Bereichen „Beschaffung und Logistik“ und „Prozesse“ mit dem Ziel der Erhöhung/Steigerung/Optimierung der Entscheidungsqualität und von Prozessen.
  • Ergebnis des Projektes: Eine Pipeline für automatisierte Kaufempfehlungen mit vereinfachten Annahmen wurde entwickelt. Eine KI-basierte Kaufempfehlungs- strategie scheint möglich.

Gesamtprojekt

Top-Erkenntnisse aus dem Projekt

  • KI zur Optimierung der Prozesse: Name Entity Recognition (NER) hat sich als sehr wirksam erwiesen, wenn es darum geht Hersteller spezifische Begriffe zu identifizieren.
  • Die Mischung machts: Durch die Kombination aus NER, LMMs und programmatischer Automatisierung mithilfe von Python konnte der Prozess der europaweiten Ausschreibungen effizienter gestaltet werden.
  • Es muss nicht immer KI sein: Viele Prozesse lassen sich einfacher und effizient mithilfe von programmatischer Automatisieren optimieren.

Ausgangslage

Zentrale Fragestellungen im Projekt

  • Eine besondere Herausforderung war die automatische Neutralisierung herstellerspezifischer Informationen, da unterschiedliche Datenquellen vereinheitlicht und manuelle Eingriffe minimiert werden mussten. Darüber hinaus handelte es sich bei den Wörtern, welche durch KI erkannt werden sollten, um firmenspezifische Sonderfälle, wodurch der Einsatz von vor trainierten Modellen nicht ausreichte.
  • Wie können wir machen, dass herstellerspezifische Informationen in Ausschreibungsunterlagen automatisch neutralisiert werden, ohne manuelle Nachbearbeitung und Qualitätsverluste? Zusätzlich stellt sich die Frage, wie eine KI-Lösung zuverlässig zwischen relevanten technischen Merkmalen und markenspezifischen Begriffen unterscheiden kann, um eine faire und transparente Ausschreibung zu gewährleisten.
  • Wir haben uns gefragt, wie eine KI so trainiert werden kann, dass sie herstellerspezifische Begriffe zuverlässig erkennt und durch neutrale Formulierungen ersetzt, ohne die inhaltliche Präzision zu verlieren. Zudem haben wir überlegt, wie unterschiedliche Datenquellen – von PDFs bis zu Warenwirtschaftssystemen – effizient verarbeitet werden können, um eine konsistente und automatisierte Neutralisierung zu gewährleisten.

Projektdetails

Zeitrahmen: 24.8.2024 - 26.3.2025

 

Die Aura GmbH aus Nürnberg, spezialisiert auf innovative Büro- und Objekteinrichtungen, führte gemeinsam mit dem Mittelstand-Digitalzentrum Franken ein Digitalisierungsprojekt zur Automatisierung europaweiter Ausschreibungen für Büroeinrichtungen durch. Mithilfe von KI wurden Prozesse wie die Erstellung technischer Vorbeschriebe, Mengengerüste und die Neutralisierung von Texten optimiert, wodurch der bisher hohe manuelle Aufwand sowie Fehlerquellen reduziert wurden. Ziel des Projekts war es, die Effizienz der Ausschreibungsprozesse zu steigern, Medienbrüche zu überwinden und Fehlerquellen zu minimieren.

Ansprechpartnerin

Künstliche Intelligenz - Sprachtechnologien / KI-Trainer

Sandra Nuißl

E-Mail:  sandra.nuissl@hs-ansbach.de