Wie wir die Bearbeitung von Ausschreibungen mit maschinellem Lernen beschleunigt haben
Vereinfachung des komplexen Prozesses der (öffentlichen) Ausschreibungen im Bereich des HLK-Baus.
In der Baubranche spielen Ausschreibungen (Ausschreibungen für ein Projekt oder einen Teil eines Projekts) eine wichtige Rolle im Beschaffungsprozess für große Bauprojekte. Insbesondere - aber nicht ausschließlich - bei Projekten von öffentlichen Institutionen sind komplexe Dokumentationen, uneinheitliche Standards und lange Wartezeiten für alle Beteiligten kennzeichnend für den Ausschreibungsprozess. wattx hat nach einer Lösung gesucht, die die Situation für die Beteiligten verbessert und erleichtert, da sowohl Viessmann als auch seine Partner (Systeminstallateure) ständig mit den Problemen des Ausschreibungsprozesses konfrontiert sind.
Eine auf maschinellem Lernen basierende Plattform, die Leistungsverzeichnispositionen automatisch mit relevanten Produkten abgleicht.
Nach der Analyse des gesamten Ausschreibungsprozesses, der erforderlichen Dokumente, der beteiligten Stakeholder und der bestehenden Online-Plattformen, die für öffentliche Ausschreibungen genutzt werden, sind wir zu dem Schluss gekommen, dass der größte Mehrwert für Viessmann in der aktuellen Umgebung aus einer schnelleren und weniger manuellen Bearbeitung von Ausschreibungsanfragen resultieren muss – insbesondere beim Prozess der Analyse und Bearbeitung der hundertseitigen „Leistungsverzeichnisse“. Aufgrund des Mangels an Standardisierung sowohl in der Dokumentenstruktur als auch bei den Produktbeschreibungen war diese Aufgabe traditionell schwer zu automatisieren.Basierend auf unserer Analyse, unserer langjährigen Erfahrung in angewandtem maschinellem Lernen und den jüngsten Fortschritten in der Technologie war es nun möglich, ein intelligentes Programm zu entwickeln, das diese Aufgabe semi-automatisiert.
Folglich haben wir einen ersten Prototyp des Produkts entwickelt, um dessen Leistungsfähigkeit zu demonstrieren. Viessmann war von unserer anfänglichen Analyse sowie von unserem Prototyp überzeugt und hat uns grünes Licht gegeben, ein MVP zu entwickeln, das es der gesamten Organisation ermöglichen wird, ihre internen Prozesse drastisch zu verbessern.
„Mappr hat wirklich die breite und tiefe Expertise des Teams beim Aufbau eines MVP unter Beweis gestellt. Ohne das großartige Tech-Team wäre die Anwendung fortschrittlicher Machine-Learning-Frameworks für Natural Language Processing nicht machbar gewesen.“
Dennis Dümer
