Mehr Prozesssicherheit im Stahlbau mit ams.erp

Wie Künstliche Intelligenz die Verarbeitung heterogener Daten im Stahlbau vereinfachen kann, steht beim Deutschen Stahlbautag 2026 im Mittelpunkt eines Beitrags von ams.Solution.

Besonders beim Abgleich von Stücklisten und GAEB-Ausschreibungen soll KI künftig dabei helfen, unterschiedliche Datenformate und Bezeichnungen schneller zusammenzuführen.

Unterschiedliche Datenquellen erschweren den Abgleich

Stahlbauprojekte sind von einer Vielzahl technischer und kaufmännischer Informationen geprägt. Planungsbüros und ausführende Unternehmen müssen Daten aus CAD- und CAM-Systemen ebenso verarbeiten wie Ausschreibungsunterlagen, Materialinformationen und Angaben von Auftraggebern und Lieferanten.

Eine Herausforderung besteht darin, dass diese Informationen häufig nicht einheitlich strukturiert sind. CAD/CAM-Systeme wie Tekla, SDS/2 oder Advance Steel können beispielsweise eigene Bezeichnungen für Profile, Bleche, Schweißnähte oder Verbindungsmittel verwenden. Diese stimmen nicht zwangsläufig mit den Artikelstämmen eines ERP-Systems überein.

Auch technische Angaben können unterschiedlich oder unvollständig ausfallen. Dazu gehören beispielsweise Informationen über Stahlgüten, Oberflächenbehandlungen oder erforderliche Zertifikate.

GAEB bringt zusätzliche Varianten ins Spiel

Ähnliche Probleme ergeben sich bei elektronischen Ausschreibungen. Im GAEB-Umfeld existieren unterschiedliche Formate und Versionsstände. Neben dem älteren GAEB90 kommt das modernere GAEB DA XML zum Einsatz.

Zusätzliche Arbeit entsteht durch Positionen, die nicht strukturiert, sondern als Freitext formuliert sind. Um solche Angaben internen Artikeln oder Leistungspositionen zuzuordnen, ist häufig die Erfahrung der Kalkulatoren erforderlich.

Gerade bei Ausschreibungen mit kurzen Bearbeitungsfristen kann dieser manuelle Aufwand zum Problem werden. Je mehr Zeit für die Aufbereitung und Zuordnung der Daten benötigt wird, desto weniger Zeit bleibt für die eigentliche Kalkulation.

KI soll Übersetzungsarbeit übernehmen

Hier setzt der Ansatz von ams.Solution an. KI-Modelle sollen unterschiedliche Datenquellen analysieren, technische Angaben strukturiert erfassen und Informationen in die für das jeweilige ERP-System benötigte Form bringen.

Dabei geht es nicht nur um das Erkennen einzelner Begriffe. Mengen, Einheiten und technische Spezifikationen sollen aus verschiedenen Quellen extrahiert und in einheitliche Strukturen überführt werden.

Das Prinzip soll auch in die andere Richtung funktionieren: Bei GAEB-Ausschreibungen könnte KI interne Daten in das jeweils geforderte Zielformat übertragen. Perspektivisch sollen KI-Agenten zudem Freitextpositionen klassifizieren und anhand ihrer Bedeutung passenden Stammdaten zuordnen können. Unterschiedliche Formulierungen und Synonyme sollen dabei berücksichtigt werden.

Weniger manuelle Arbeit bei der Kalkulation

Für Stahlbauunternehmen könnte sich dadurch insbesondere der Aufwand bei der Angebotserstellung verändern. Wenn eingehende Daten automatisiert interpretiert und zugeordnet werden können, reduziert sich die Zahl der manuellen Korrekturen und Übertragungen.

Das ist vor allem bei umfangreichen Ausschreibungen relevant. Die Kalkulation kann schneller mit strukturierten Daten arbeiten, während Fachkräfte weniger Zeit für reine Zuordnungs- und Formatierungsaufgaben aufwenden müssen.

Die eigentliche Herausforderung bleibt dabei die fachliche Qualität der automatisierten Zuordnung. Gerade technische Daten müssen nicht nur sprachlich, sondern auch hinsichtlich ihrer Eigenschaften und Zusammenhänge korrekt interpretiert werden.

Prozesssicherheit statt reiner Automatisierung

Der Einsatz von KI zielt damit nicht ausschließlich auf eine Beschleunigung einzelner Arbeitsschritte. Im Mittelpunkt steht vielmehr die Frage, wie sich unterschiedliche Informationsquellen zuverlässig in bestehende Prozesse integrieren lassen.

Für ein durchgängiges Projektmanagement müssen neben Stücklisten auch Konfigurationen, Termine, Ressourcen und weitere Projektdaten konsistent verfügbar sein. Ein ERP-System kann dabei als zentrale Informationsbasis dienen, während KI die Aufbereitung und Übersetzung heterogener Eingangsdaten unterstützt.

Datenhoheit bleibt ein wichtiger Faktor

Neben der technischen Leistungsfähigkeit spielt für Unternehmen auch die Frage eine Rolle, wo KI-Anwendungen ihre Daten verarbeiten. Gerade im industriellen Umfeld können Stücklisten, Konstruktionsdaten, Kalkulationen und Ausschreibungsinformationen geschäftskritisch sein.

ams.Solution setzt bei seiner KI-Architektur deshalb nach eigenen Angaben auf eine Verarbeitung vor Ort. Bei einem On-Premises-Betrieb verbleiben die Daten innerhalb der Infrastruktur des jeweiligen Unternehmens. Dadurch soll sich der Einsatz von KI mit den Anforderungen an Datenhoheit und Governance verbinden lassen.

KI als Bestandteil der künftigen Stahlbauprozesse

Der Deutsche Stahlbautag in Bielefeld am 17. und 18. September 2026 greift neben KI und Robotik auch Themen wie Eurocodes, Nachhaltigkeit und CO₂-Reduktion auf. Der Beitrag von ams.Solution ordnet KI dabei in einen konkreten betrieblichen Anwendungsfall ein.

Die Verarbeitung von Stücklisten und Ausschreibungsdaten zeigt exemplarisch, wo KI im Stahlbau einen praktischen Nutzen entwickeln könnte: nicht unbedingt als Ersatz für Fachwissen, sondern als Werkzeug, das heterogene Informationen schneller zusammenführt und administrative Arbeit reduziert.

Für Unternehmen könnte damit vor allem die Fähigkeit wichtiger werden, Daten aus unterschiedlichen Systemen und Formaten zuverlässig in ihre bestehenden Prozesse zu integrieren.

(red/ams.Solution)