Optimierung von Ausschreibungen für die Bauplanung
Projektziele & Projektergebnis
Umsetzung projekt in den Bereichen „Kunden“ mit dem Ziel der Erhöhung/Steigerung/ Optimierung der Kundenbedürfnisse/ Kundenbeziehungen, des Informationsflusses (Qualität, Verfügbarkeit, Transparenz) und von Prozessen.
Das Projekt liefert eine KI-gestützte Wissensdatenbank für Ausschreibungen in der Bau- und Architekturbranche. Basierend auf vergangenen Ausschreibungen generiert ein LLM hochwertige Textvorschläge, um Effizienz und Genauigkeit zu steigern.
Gesamtprojekt
Top Erkenntnisse aus dem Projekt
Ausgangslage
Zentrale Fragestellungen im Projekt
- Wie verbessert der Einsatz einer KI-gestützten Wissensdatenbank die Qualität und Effizienz von Ausschreibungstexten im Vergleich zu bisherigen Methoden?
- Welche Vorteile bietet die Nutzung von maschinellem Lernen und LLMs gegenüber traditionellen Textvorlagen und manuellen Formulierungen?
- Welche Herausforderungen ergeben sich bei der Implementierung einer solchen Lösung in bestehende Ausschreibungsprozesse und wie können sie überwunden werden?
Projektdetails
Herausforderung & Zielsetzung Bisher werden Ausschreibungen für Bauvorhaben manuell von den ArchitektInnen erstellt, was zeitaufwendig und fehleranfällig ist. Die fehlende zentrale Wissensdatenbank erschwert den Zugriff auf vergangene Daten und Erfahrungswerte. Dadurch sind die Ausschreibungsprozesse ineffizient und es besteht die Gefahr, dass entscheidende Informationen vergessen werden. Hierdurch können Mehrkosten für das Bauprojekt entstehen. Das übergeordnete Ziel des Projekts ist es, die Erstellung von Ausschreibungen durch eine zentrale Wissensdatenbank zu verbessern. Dafür wird eine Wissensdatenbank basierend auf alten Ausschreibungen aufgebaut, welche als Grundlage für ein KI-basiertes LLM dient. Dadurch soll die Sprachfähigkeit des LLMs mit dem Wissen aus den alten Ausschreibungen unterstützt werden, um möglichst hochqualitative Vorschläge für Textabschnitte zu erhalten. Das Wissen über Ausschreibungen aus den letzten Jahren wird somit für alle Mitarbeitenden zugänglich gemacht. Dies erhöht die Wettbewerbsfähigkeit und Innovationskraft der Unternehmen. Projektbeschreibung Um das Projektziel zu erreichen, müssen zunächst alle relevanten Ausschreibungsdaten in einem Datenbank-kompatiblen Format gesammelt werden. Es erfolgt die Analyse bestehender Dokumente, um ein Datenmodell zu entwickeln. Anschließend wird eine zentrale Wissensdatenbank aufgebaut, die als Grundlage für das LLM dient. Es wird ein benutzerfreundliches Interface entwickelt, um den Zugriff und die Nutzung der Wissensdatenbank zu erleichtern. Für die Technologie werden maschinelles Lernen, Datenbankmanagementsysteme und webbasierte Anwendungsplattformen eingesetzt. Die abschließende Phase beinhaltet Tests und Anpassungen, um die Effizienz der Datenbank sicherzustellen und Schulungen für die Mitarbeitenden, um die Integration der neuen Technologie in den Arbeitsablauf zu unterstützen. Durch diese Schritte wird eine nachhaltige und verbesserte Verwaltung von Ausschreibungen ermöglicht.
