KI-gestützte Automatisierung: Optimierte Dokumentenverarbeitung für ein deutsches Handelsunternehmen
Über den Kunden
Hagebau ist eines der führenden Handelsunternehmen der Baustoffbranche in Deutschland. Das Netzwerk umfasst 300 mittelständische Gesellschafterunternehmen und vereint unabhängige Betriebe in verschiedenen europäischen Ländern. Von Fachhandelsstandorten über Einzelhandelsgeschäfte bis hin zu Online-Plattformen ist Hagebau an nahezu 1.500 Standorten vertreten.
Die Herausforderung
Als Handelsunternehmen arbeitet Hagebau mit verschiedenen Lieferanten zusammen, die Baustoffe herstellen – darunter auch solche, die potenziell gefährlich sein können. Um gesetzliche Anforderungen zu erfüllen, werden solche Produkte mit Sicherheitsdatenblättern geliefert. Diese Dokumente enthalten wichtige Informationen zur chemischen Zusammensetzung der Produkte sowie zu Lagerungsempfehlungen. Zudem müssen alle Aktualisierungen der Sicherheitsdatenblätter sowohl online als auch offline direkt auf den Produktkennzeichnungen berücksichtigt werden.
Zuvor war Hagebau gezwungen, kostenintensive Drittanbieterlösungen einzusetzen, um Lieferantendokumente zu verarbeiten und kennzeichnungsrelevante Daten zu identifizieren. Die Ergebnisse wurden jedoch in inkompatiblen Formaten bereitgestellt, sodass die Mitarbeitenden von Hagebau die Daten manuell für die Weiterverarbeitung in den Unternehmenssystemen aufbereiten mussten. Das Unternehmen wollte diesen Prozess optimieren und wandte sich mit folgenden Zielen an Lemberg Solutions:
Unser Beitrag
Die Lösung
Während der Discovery-Phase analysierte unser Team die Architektur der internen Plattform von Hagebau, um sicherzustellen, dass sich unsere Lösung optimal integrieren lässt. Eine zentrale Anforderung bestand darin, mit einem bestimmten LLM-Modell zu arbeiten - OpenAI GPT-5.1, das den Kern unseres Tools bildete.
Als am besten geeigneten Ansatz für die Anforderungen des Kunden entschieden wir uns für die Entwicklung einer zustandslosen Anwendung. Das System unterstützt einen Einzelbenutzermodus, sodass jeweils nur ein Nutzer die Anwendung gleichzeitig ausführen kann. Auf diese Weise wird eine hohe Effizienz gewährleistet und gleichzeitig die Betriebskosten niedrig gehalten.
Nach dem Hochladen der Dateien in das System nutzt unser Tool eine semantische Suche, um relevante Abschnitte in den Sicherheitsdatenblättern zu identifizieren. Im Fokus steht dabei insbesondere „Abschnitt 2: Mögliche Gefahren“ mit den Unterabschnitten „2.1 Einstufung des Stoffs oder Gemischs“ und „2.2 Kennzeichnungselemente“.
Anschließend führt das System eine strukturierte Datenextraktion durch, um compliance-relevante Informationen zu erfassen. Dazu gehören H-Sätze, P-Sätze, EUH-Sätze, Signalwörter sowie Gefahrenpiktogramme.
Trotz unterschiedlicher Strukturen und Formatierungen der Sicherheitsdatenblätter verschiedener Lieferanten ordnet das System die Daten automatisch den entsprechenden vordefinierten Spalten in der Excel-Datei zu. Zusätzlich zum Endergebnis wird ein Fehlerbericht erstellt, der fehlende oder inkonsistente Daten hervorhebt.
Diese intelligente Automatisierungslösung ist zudem robust gegenüber betrieblichen Störungen. Ohne den Gesamtprozess zu unterbrechen, kann sie beispielsweise beschädigte Quelldateien oder temporäre Serviceunterbrechungen zuverlässig handhaben.
Durch die Entwicklung einer maßgeschneiderten Lösung zur Extraktion von Sicherheitsdatenblättern auf unserer Hagebau-AI-Plattform in Zusammenarbeit mit Lemberg Solutions können wir unsere Märkte nun schneller und kostengünstiger mit den gesetzlich vorgeschriebenen Produktdaten versorgen. Die Zusammenarbeit verlief reibungslos: termingerecht, im Budget und im vereinbarten Umfang.
So funktioniert es
