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Kurz erklärt
Ein klassisches LV ist Fließtext mit DN-Angaben, Mengen, Material- und Normverweisen. Ein Mensch braucht Minuten pro Position — und macht Fehler. Unser vier-Ebenen-Modell klassifiziert jede LV-Position auf vier Achsen: Bauteil (Außenwand, Decke, Schacht…), Material (Familie A–E mit Score), Regelwerk (DIN-EN-Normen, STLB) und Tätigkeit (Herstellen, Versetzen, Schalen). Ergebnis: Angebotsvorschau, CSV, ERP-JSON — in Sekunden statt Minuten.
Warum LV-Analyse so schwierig ist
Wer Leistungsverzeichnisse kennt, weiß: Eine Position wie „WU-Außenwand DN 30 cm aus Kalksandstein nach DIN EN 771-2, Höhe 2,75 m, mit DAfStb-Richtlinie Beton" enthält in einem Satz vier verschiedene Informationsebenen. Was ist das Bauteil? Welches Material? Welche Norm regelt das? Welche Tätigkeit wird ausgeführt?
Für einen erfahrenen Kalkulator ist das in Sekunden klar. Für einen Berufseinsteiger Minutensache. Für einen Algorithmus war es lange unmöglich — bis KI mit Sprachverständnis ankam. Genau hier setzt das Vier-Ebenen-Modell an.
Die vier Ebenen im Detail
Ebene 1 · Bauteil
Welches Strukturelement wird beschrieben? Hier identifiziert die KI klassische Kategorien: Außenwand, Innenwand tragend, Trennwand, Kellerwand, Decke, Stütze, Treppenhaus, Schacht, Sturz, Brüstung. Die Liste ist branchenspezifisch — für einen Mauerwerkshersteller anders als für einen Rohrhersteller.
Ebene 2 · Material
Welche Materialfamilie passt? Hier kommt die Logik der Substitution ins Spiel. Wir definieren typischerweise fünf Material-Segmente: Kundenkernprodukt 1, Kundenkernprodukt 2, Alternativposition mit Substitutionspotenzial, Vorgefertigte Alternativposition, Wettbewerb oder Mischbauteil. Jedes Segment bekommt einen Score basierend auf den LV-Attributen.
Ebene 3 · Regelwerk
Welche Norm gilt? DIN EN 771 für Mauerwerk, DIN EN 1916 für Stahlbetonrohre, DIN V 1201, FBS-Qualitätsrichtlinie, ATV-DVWK-A 127 für Statik. Das STLB (Standardleistungsbuch Bauwesen) mit seinen Leistungsbereichen ist ebenfalls relevant — etwa LB 009 für Entwässerungskanal, LB 002 für Erdarbeiten.
Ebene 4 · Tätigkeit
Was soll getan werden? Herstellen, Versetzen, Montieren, Schalen, Bewehren, Liefern. Die Tätigkeit entscheidet, ob es um Materiallieferung oder Bauleistung geht — und damit, wie der Angebotsbaustein aussieht.
Ein konkretes Beispiel
Hier eine reale (anonymisierte) LV-Position, wie sie das Modell durchläuft:
„WU-Außenwand d=30 cm aus Kalksandstein-Plansteinen 30/200 mm nach DIN EN 771-2, Festigkeitsklasse 20, Rohdichteklasse 2,0; Verarbeitung mit Dünnbettmörtel; Höhe 2,75 m; Menge 184 m²; herzustellen einschließlich aller Nebenleistungen."
| Ebene | Erkennung | Score |
|---|---|---|
| Bauteil | WU-Außenwand (wasserundurchlässig) | 0.98 |
| Material | Kalksandstein-Plansteine, RDK 2,0 · Kernprodukt 1 | 0.95 |
| Regelwerk | DIN EN 771-2, DAfStb-Richtlinie | 0.92 |
| Tätigkeit | Herstellen (inkl. Nebenleistungen) | 0.97 |
Aus diesen vier Klassifikationen leitet das System einen Vorschlag ab: passendes Produkt aus dem Katalog, passender STLB-Baustein, Mengen-Multiplikator, Hinweis auf Substitutionsmöglichkeit falls relevant. In wenigen Sekunden, mit Konfidenz-Score je Achse.
Die Logik der Substitution
Hier liegt der wirtschaftliche Hebel. Wenn das LV ein Standardprodukt fordert, aber Ihr Katalog eine technisch gleichwertige Alternative bietet — etwa ein vorgefertigtes Element statt Vor-Ort-Mauerwerk — schlägt das System diese Alternative als Substitution vor. Mit Begründung, Norm-Bezug und geschätztem Vorteil.
Wichtig: Die Logik der Substitution ist regelbasiert plus KI. Wir hinterlegen die Branchenregeln (z.B. „Dimension ≥ Schwellwert A + Tätigkeit Herstellen + tragend → Kernprodukt 1 möglich") manuell, und die KI prüft, ob die LV-Position diese Regeln erfüllt.
Was am Ende rauskommt
Drei Output-Formate werden parallel erzeugt:
- Angebotsvorschau als PDF für den Außendienst — kommentiert, mit Begründungen
- CSV für Excel-Workflows in Einkauf und Kalkulation
- ERP-JSON für die direkte Übergabe ans Auftragssystem
Wer Ausschreibungen mit hunderten Positionen kalkuliert, spart pro Ausschreibung Stunden. Und macht weniger Fehler.
Häufige Fragen
Bei sauber formulierten LV-Positionen liegen die Konfidenz-Scores meist über 0.9. Bei unklarem Wording (etwa „passende Mauerwerksart") fällt der Score, und das System markiert die Position zur menschlichen Prüfung.
Über ein vorgeschaltetes OCR ja. Die Genauigkeit hängt aber stark von der Schriftqualität ab. Wir empfehlen Klartext-PDFs als Standard.
Wir nutzen Anthropic Claude für das Sprachverständnis und die Norm-Logik — die Stärke des Modells bei komplexen Fachtexten und Regelwerken ist hier besonders relevant. Für reine Materialerkennung in Bildern kommt teilweise Google Gemini dazu.
Eine erste lauffähige Version mit Ihrem Katalog ist in etwa 4–6 Wochen produktiv. Verfeinerung der Logik der Substitution nach Branchen-Spezifika dauert weitere 2–3 Monate paralleler Betrieb.