Nachdem KI von Audi bereits in unterschiedlichsten Use Cases der Fertigung eingesetzt wird, hält diese nun auch Einzug in die Analyse von Lastenheften. (Bild: Audi)
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Audi treibt die Nutzung Künstlicher Intelligenz im industriellen Umfeld weiter voran. Ein aktuelles Beispiel dafür ist das Projekt „Tender Toucan“ – ein KI-gestütztes Tool, das den komplexen Prozess der Angebotsauswertung bei Ausschreibungen deutlich effizienter gestalten soll. Das System kommt bei sogenannten Angebotsanalysen zum Einsatz, also in Situationen, in denen auf ein konkretes Lastenheft verschiedene Lieferanten mit ihren Angeboten reagieren. Bislang war die Prüfung dieser Dokumente arbeitsintensiv und zeitaufwendig – nun übernimmt die KI einen wesentlichen Teil der Analyse.
Tender Toucan analysiert auf Basis des eingereichten Lastenhefts die Anforderungen und sucht automatisiert nach den entsprechenden Textpassagen in den Angeboten. Anschließend bewertet das Tool den jeweiligen Erfüllungsgrad und stellt diese Informationen strukturiert zur Verfügung. Die Mitarbeitenden behalten dabei die Kontrolle: Sie prüfen die automatisierte Bewertung, nehmen gegebenenfalls Korrekturen oder Ergänzungen vor – und sparen dabei laut Audi bis zu 30 Prozent ihrer Zeit.
Die Lösung wurde zunächst im Pilotbetrieb getestet und soll im Sommer 2025 in der Serienanwendung starten – konkret in der Fertigungsplanung für Antriebe und Hochvoltbatterien. Ziel ist es, den komplexen Abstimmungsprozess mit den Lieferanten schneller, fundierter und transparenter zu gestalten. Perspektivisch ist ein konzernweiter Roll-out geplant: Auch andere Unternehmensbereiche von Audi sowie Marken des Volkswagen-Konzerns sollen künftig von der Technologie profitieren.
Tender Toucan soll dabei mehr als nur ein einzelnes Digitalisierungstool sein: Der Automobilhersteller sieht die Entwicklung als Blaupause für den Einsatz weiterer KI-Anwendungen im eigenen Haus. Durch den systematischen Einsatz von Large-Language-Modellen und semantischer Textanalyse sollen künftig auch andere manuelle Prozesse effizienter gestaltet werden – etwa in der technischen Dokumentation, im Qualitätsmanagement oder bei der Auswertung regulatorischer Anforderungen.