In der Bauplanungsbranche ist die Erstellung von Gesamtunternehmer-Ausschreibungen oft ein komplexer und zeitintensiver Vorgang. Die Hauptproblematik liegt darin, dass dieser Prozess größtenteils manuell abläuft und dadurch anfällig für Fehler ist. Außerdem fehlt es häufig an einem effektiven Wissensmanagement, was bedeutet, dass wertvolle Ressourcen und Erfahrungen nicht optimal genutzt werden können. Diese Ineffizienzen können die Arbeitsabläufe verlangsamen und die Wettbewerbsfähigkeit des Bauplanungsbüros beeinträchtigen.
Um dieser Herausforderung zu begegnen, plant das Mittelstand-Digital Zentrum Hannover gemeinsam mit der Prusseit und Reiss Bauplanungsbüro GmbH ein ehrgeiziges Digitalisierungsprojekt. Das Ziel besteht darin, mithilfe von Machine-Learning-Techniken, insbesondere Large-Language-Models (LLM), den Ausschreibungsprozess zu automatisieren. Dabei sollen alte Ausschreibungen als Grundlage für den Aufbau einer Wissensbasis genutzt werden. Diese Wissensbasis, bekannt als Embedded Knowledge, wird in das LLM integriert, um den Prozess so effizient und fehlerfrei wie möglich zu gestalten.
Ausschreibungsprozess automatisieren durch Künstliche Intelligenz
Der erste Schritt in diesem Vorhaben ist die Durchführung einer detaillierten Analyse der spezifischen Anforderungen des KI-Modells. Es ist wichtig, die gewünschten Genauigkeiten, Effizienzen und Funktionalitäten des Modells klar zu definieren. Diese Analyse legt den Grundstein für die Entwicklung eines maßgeschneiderten KI-Modells, das die spezifischen Bedürfnisse der Ausschreibungserstellung erfüllt. Parallel dazu werden alte Ausschreibungen und relevante Dokumente (zum Beispiel Bücher, Normen, Anleitungen) überprüft und in einer strukturierten Wissensdatenbank organisiert. Diese Datenbank bildet die Grundlage für das Training des LLM.
Das LLM wird daraufhin so entwickelt, dass es in der Lage ist, sowohl Texte zu generieren als auch zu verstehen. Es muss spezifische Informationen und Regeln der Ausschreibungserstellung berücksichtigen können. Nachdem das KI-Modell entwickelt wurde, folgt eine Phase intensiver Tests. Diese Tests prüfen die Genauigkeit, Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit des Modells, um sicherzustellen, dass es den definierten Anforderungen gerecht wird.
Wertvolle Zeit einsparen und gleichzeitig die Qualität erhöhen
Die Kombination von LLM und Embedded Knowledge verspricht, den bislang zeitaufwendigen Ausschreibungsprozess erheblich zu beschleunigen und zu verbessern. Durch die Automatisierung werden nicht nur wertvolle Zeitressourcen gespart, sondern auch die Qualität der Ausschreibungen erhöht. Das Modell kann aus früheren Projekten lernen und dieses Wissen effizient anwenden, um zukünftige Ausschreibungen schneller und präziser zu erstellen.
Die Prusseit und Reiss Bauplanungsbüro GmbH will mit diesem Projekt die digitale Transformation im Bauwesen vorantreiben. Durch den Einsatz moderner KI-Technologien optimiert das Unternehmen seine internen Prozesse und stärkt damit langfristig seine Wettbewerbsfähigkeit und Innovationskraft. Dieses Projekt könnte als Vorbild für andere Architekturbüros und Bauplanungsbüros dienen, die vor ähnlichen Herausforderungen stehen. Es zeigt, wie digitale Lösungen genutzt werden können, um traditionelle Prozesse zu verbessern und den Anforderungen des Marktes gerecht zu werden.
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