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Holzbau 4 Min. Lesezeit

Effizienz in der KI-gestützten Angebotskalkulation

Steffen Holzbau S.A. ist ein führendes Bauunternehmen mit Sitz in Grevenmacher, Luxemburg. Bekannt für Qualität, Nachhaltigkeit und einen menschenzentrierten Ansatz, setzt das Unternehmen jetzt künstliche Intelligenz ein, um die Bearbeitung von Ausschreibungen zu verändern. Damit positioniert sich Steffen Holzbau S.A. als vorausschauender Vorreiter im Bau und in verantwortungsvoller Innovation.

Foto: das Team aus dieser Geschichte
Auf einen Blick
95 % Zeit gespart
≈43 % weniger Fehler bei Material und Arbeitszeit
100 % Akzeptanz beim technischen Personal
Effizienz durch Automatisierung Eine der messbarsten Verbesserungen betrifft die Bewertung von Ausschreibungen. Die Zeit vom Eingang einer Ausschreibung bis zum ersten Entwurf ist von sechs Wochen auf nur zwei Tage gesunken.
Abweichungen früh finden Weil die Analyse von Ausschreibungen weniger Zeit kostet, können sich die Teams auf das Wesentliche konzentrieren: kritische Bereiche wie den Brandschutz gründlich prüfen und mögliche Abweichungen früh erkennen.
Entlastung und Fokus Ein zentrales Ergebnis ist eine messbare Entlastung der Mitarbeitenden. Weniger Handarbeit bei der Bewertung von Ausschreibungen hat dem Team spürbar Kapazität zurückgegeben.
01 · Die Herausforderung

Manuelle Prozesse bremsen das Wachstum

Die Beantwortung von Ausschreibungen ist für Steffen Holzbau S.A. ein komplexer, arbeitsintensiver Prozess. Der Ablauf erforderte:

Manuelle Übersetzung zwischen französischen Ausschreibungsunterlagen und dem deutschen ERP-System
Abgleich der Anforderungen mit Produktdatenbanken
Schätzung von Material, Arbeitszeit und Kosten, mit dem Risiko menschlicher Fehler
Erstellung jedes Angebotsentwurfs von Grund auf

Dieses manuelle Vorgehen ist zeitaufwendig, fehleranfällig und uneinheitlich. Die Folgen sind verspätete Antworten und mögliche finanzielle Risiken durch Fehlkalkulationen.

02 · Was wir gebaut haben

Ein KI-Proof-of-Concept (PoC) in vier Phasen

Die Lösung folgt vier Phasen. Zuerst zieht ein mehrsprachiges NLP-Modell die wichtigsten Daten aus französischen und deutschen Ausschreibungsunterlagen und strukturiert sie für die automatische Verarbeitung. Ein KI-System ordnet diese Anforderungen dann der ERP-Datenbank und früheren Ausschreibungen zu. Danach schätzt ein Vorhersagemodell Material, Arbeitszeit und Kosten auf Basis historischer Daten. Zum Schluss erstellt die KI Angebotsentwürfe, die Fachleute in einer fortlaufenden Feedbackschleife prüfen und verfeinern.

Verbundene Quellen
ERPProduktdatenbanken
Phase 1 · Informationsextraktion mit Natural Language Processing (NLP) Ein mehrsprachiges NLP-Modell zieht die wichtigsten Daten aus französisch- und deutschsprachigen Ausschreibungen, darunter Materialangaben, Fristen und Compliance-Kriterien. Ziel ist es, unstrukturierte Ausschreibungsunterlagen für die automatische Verarbeitung zu strukturieren.
Phase 2 · KI-gestützter ERP-Abgleich Ein KI-gesteuertes hybrides System ordnet die extrahierten Anforderungen der deutschen ERP-Datenbank und früheren erfolgreichen Ausschreibungen zu und stellt so korrekte Material- und Arbeitsdaten sicher. Diese Phase prüft die Kompatibilität mit der bestehenden Infrastruktur.
Phase 3 · Vorhersagemodell für die Kalkulation Durch die Analyse historischer Ausschreibungsdaten sagt die KI Materialmengen, Arbeitsaufwand und Kosten auf Basis früherer Ausschreibungen voraus. Menschliches Feedback verbessert die Genauigkeit, reduziert Fehlkalkulationen und erhöht die Verlässlichkeit.
Phase 4 · Teilautomatisierte Angebotserstellung Die KI erstellt erste Angebotsentwürfe auf Basis strukturierter Daten. Fachleute prüfen und verfeinern diese Entwürfe, so entsteht eine Feedbackschleife, die die KI laufend verbessert.
03 · Der Rollout

Vom Proof of Concept zum ganzen Unternehmen

Ergebnisse Der PoC hat ein bahnbrechendes Ergebnis erzielt: Die Bewertung einer Ausschreibung bis zum ersten Entwurf sank von 6 Wochen auf nur 2 Tage. Diese Veränderung bringt messbare Effizienzgewinne und eine skalierbare Grundlage für Innovation und positioniert Steffen Holzbau S.A. als Vorreiter in intelligenter Automatisierung.
Fazit Der PoC zeigt, dass KI die Bearbeitung von Ausschreibungen bei Steffen Holzbau S.A. grundlegend verändern kann. Sie optimiert die Abläufe und stärkt die Rolle des Unternehmens als führender Baubetrieb.
Nächste Schritte Der erfolgreiche PoC zur Automatisierung von Ausschreibungen hat das Team von Steffen Holzbau begeistert. Daraus sind eine erweiterte Partnerschaft und die Einführung von eokit entstanden, einem modellunabhängigen, intuitiven KI-Chat für den Alltag im ganzen Unternehmen. eokit verbindet Automatisierung und Agenten und sichert die Konformität mit DSGVO und EU-KI-Verordnung über ein eigenes KI-Gateway, das aigentcy entwickelt hat. Dieses Gateway verhindert, dass interne Informationen an Anbieter außerhalb der EU gehen, im Einklang mit dem Anspruch von Steffen Holzbau an Datensicherheit und verantwortungsvolle Innovation.
Einführung eokit wurde erfolgreich für alle 160 Mitarbeitenden eingeführt, mit hoher Nutzung und sehr positivem Feedback im ganzen Unternehmen.
04 · Die Ergebnisse

Kennzahlen und erwartete Ergebnisse

AufgabeVorherMit eokit
Ausschreibungsbewertung, vom Eingang bis zum ersten Entwurf 6 Wochen 2 Tage
Warum das wichtig ist

Mit automatisierten und schlankeren Abläufen bei Ausschreibungen will Steffen Holzbau S.A.:

  • mit optimierten, genaueren Angeboten wettbewerbsfähiger werden.
  • die Rentabilität steigern, durch weniger Fehler und besser eingesetzte Ressourcen.
  • seinen Ruf als innovativer, technikorientierter Vorreiter im luxemburgischen Bausektor stärken.
„Wenn es um KI-Lösungen geht, könnten wir mit keinem besseren Team arbeiten als mit aigentcy, und wir können es kaum erwarten, sie an weiteren wertvollen Möglichkeiten arbeiten zu lassen.“ Stephan Hostert · CEO, Steffen Holzbau S.A.
KB
Kontakt Karina Bures Operations · aigentcy S.A.
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