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Open Data-Plattform für die öffentliche Beschaffung (ProcurDat)

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Künstliche Intelligenz als Assistenzsystem im Entscheidungsprozess Künstliche Intelligenz als Assistenzsystem im Entscheidungsprozess

Forschungsziel: Das Forschungsprojekt ProcurDat entwickelt eine Cloud-basierte Open Data-Plattform, um Angebote und Leistungsbeschreibungen KI gestützt zu standardisieren. Hierzu wird ein digitaler Standard geschaffen, der es ermöglicht, Angebote automatisiert und objektiv hinsichtlich einer Leistungsbeschreibung auszuwerten und somit den Prozessaufwand und die Fehlerrate deutlich zu reduzieren. Mittels KI-Methoden sollen handelsübliche Sichtformate, wie beispielsweise PDF, analysiert, integriert und somit gesamtheitlich und marktübergreifend Prozesse optimiert und datenbasierte Dienstleistungen ermöglicht werden.

Ansprechperson Projektkoordination

Prof. Björn Niehaves
+49 175 9961102
niehaves@uni-bremen.de

Ansprechperson bei PTKA

Dipl.-Ing. Dorothee Weisser
+49 721 608-26150
dorothee.weisser@kit.edu

Detaillierte Projektbeschreibung

Problemstellung
Die öffentliche Beschaffung spielt eine zentrale Rolle für den Wirtschaftsstandort Deutschland. Das Beschaffungsvolumen beträgt 500 Mrd. Euro (2022), hat steigende Tendenz und entspricht 35 % der Staatsausgaben bzw. 15 % des Bruttoinlandsprodukts. Bislang ist der Beschaffungsprozess im öffentlichen Dienst durch redundante und analoge Prozesse ineffizient. Eine Herausforderung stellt dabei der Vergleich von eingehenden Angeboten dar, da diese bislang nicht standardisiert abzubilden sind. Außerdem müssen Bewertungsmatrizen und deren Abgleich mit den eingegangenen Angeboten manuell erstellt werden. Hier gibt es ein enormes Optimierungspotenzial, das mit künstlicher Intelligenz (KI) und datenbasierten Dienstleistungen zur Entlastung, Beschleunigung und Fehlerbereinigung bisheriger Prozesse beitragen kann.

Zielsetzung
Das Forschungsprojekt ProcurDat entwickelt eine Cloud-basierte Open Data-Plattform, um Angebote und Leistungsbeschreibungen KI gestützt zu standardisieren. Hierzu wird ein digitaler Standard geschaffen, der es ermöglicht, Angebote automatisiert und objektiv hinsichtlich einer Leistungsbeschreibung auszuwerten und somit den Prozessaufwand und die Fehlerrate deutlich zu reduzieren. Mittels KI-Methoden sollen handelsübliche Sichtformate, wie beispielsweise PDF, analysiert, integriert und somit gesamtheitlich und marktübergreifend Prozesse optimiert und datenbasierte Dienstleistungen ermöglicht werden.

Vorgehensweise
Zur Umsetzung der Projektziele werden vier zentrale Elemente entwickelt: Um fachspezifische Daten bereitstellen und verarbeiten zu können, ist eine Cloud-basierte Open Data Infrastruktur zu erarbeiten. Diese umfasst Prozesse zur Datenaufbereitung, sodass Leistungsbeschreibungen und Angebote auf standardisierte Formate abgebildet werden. Die so aufbereiteten Daten sind maschinenlesbar und ermöglichen die Anwendung von Datenanalysen unter Verwendung sowohl klassischer als auch fortschrittlicher maschineller Lernverfahren. Diese Prozesse bilden die Grundlage für datengestützte Dienstleistungen zur Steigerung der Effizienz. Begleitet wird das gesamte Projekt durch die wissenschaftliche Erforschung zur Technologieakzeptanz. Zum Schluss wird die Plattform samt ihrem Ökosystem evaluiert und herstellerunabhängig bereitgestellt.

Ergebnisse und Anwendungspotenzial
Die entwickelten Tools werden Open-Source bereitstellt, um eine maximale Verbreitung und Akzeptanz im Markt sicherzustellen. Die Plattform ist dabei sowohl eigenständig als auch mit Unterstützung eines Anbieters als Managed-Service zu nutzen. Langfristig sollen so innovative Service-Dienstleistungen kreiert werden, um ein nachhaltiges und breit akzeptiertes Geschäftsmodell für die öffentliche Beschaffung zur Verfügung zu stellen. Die Plattform wird mit acht assoziierten Anwendungspartnern, der Koordinierungsstelle für IT-Standards, ProVitako e.G., den Städten Bremen, Hamm, Hamburg, Hildesheim und Weiden sowie der Kreisverwal-tung Mayen-Koblenz evaluiert.

Projektpartner
  • Dataport
  • GovRadar GmbH
  • Universität Bremen - Institut Arbeit und Wirtschaft (iaw)

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