Skalierbare KI-Lösung zur automatisierten Metadatenanreicherung technischer Unterlagen des Baubestandswerks (MetaBBW)

Gegenstand der Ausschreibung ist die Konzeption, (Weiter-)
Entwicklung und Bereitstellung einer KI-gestützten Verarbeitungslösung zur
automatisierten Verarbeitung und Metadatenanreicherung von technischen Unterlagen
(im Folgenden: KI-Pipeline) der WSV des Bundes sowie die Umsetzung der
technischen Erschließung von technischen Unterlagen (TUs) Die Wasserstraßen-und
Schifffahrtsverwaltung des Bundes (WSV) verfügt über einen umfangreichen Bestand
technischer Unterlagen (TU), der bisher größtenteils unstrukturiert vorliegt und nur
eingeschränkt in der Organisation nutzbar ist. Die TUs sind grundsätzlich in einem
Dokumentenmanagementsystem DVtU (Digitale Verwaltung technischer Unterlagen)
zu führen und dort mit Metadaten zu versehen. Die manuelle Metadatenvergabe führt
jedoch dazu, dass bereits überführte Bestände häufig unvollständige oder
inkonsistente Metadaten aufweisen, was die Auffindbarkeit erheblich einschränkt. Ein
erheblicher Teil der Unterlagen ist bislang noch nicht in das System überführt worden,
da die manuelle Erfassung mit hohem Aufwand verbunden ist. Die TU sind zudem
inhaltlich und strukturell stark heterogen und umfassen unterschiedliche
Bauwerksarten (z. B. Schleusen, Wehre, Brücken, Kanäle), Dokumenttypen (z. B.
Konstruktionspläne, Gutachten), Formate (PDF, DGN, TIFF), Layouts (z. B. Tabellen,
Fließtexte, gescannte Pläne), Umfänge (z. B. Anzahl der Seiten und Dateigröße) sowie
unterschiedliche Qualitätsstufen der Digitalisierung. Diese Heterogenität erschwert eine
einheitliche strukturierte Verarbeitung und Erschließung
(d. h. Metadatenanreicherung) sowie die Auffindbarkeit der Dokumente erheblich und
stellt eine wesentliche fachliche und organisatorische Herausforderung dar. In
Verbindung mit dem überwiegend manuellen Metadatenprozess führt dies zu hohen
operativen Aufwänden, Kapazitätsengpässen und einer eingeschränkten
Wiederverwendbarkeit der Informationen. Vor diesem Hintergrund möchte der
Auftraggeber in diesem Vergabeverfahren die Konzeption, (Weiter-)Entwicklung und
Bereitstellung einer KI-gestützten Lösung zur automatisierten Metadatenanreicherung
ausschreiben.
Gegenstand der Ausschreibung:
Beschreibung: Gegenstand der Ausschreibung ist die Konzeption, (Weiter-)
Entwicklung und Bereitstellung einer KI-gestützten Verarbeitungslösung zur
automatisierten Verarbeitung und Metadatenanreicherung von technischen Unterlagen
(im Folgenden: KI-Pipeline) der WSV des Bundes sowie die Umsetzung der
technischen Erschließung von technischen Unterlagen (TUs). Der Auftragnehmer
konzipiert eine technische Lösung/KI-Pipeline zur KI-gestützten Verarbeitung
einschließlich der erforderlichen Infrastruktur und muss für diese im Anschluss
Bereitstellungs-, Betriebs-, Support-, und Wartungsleistungen sowie bei Bedarf
Weiterentwicklungsleistungen erbringen. Die KI-Pipeline umfasst eine webbasierte
Benutzeroberfläche für Endanwender. Über diese Benutzeroberfläche müssen dieErschließung der TUs sowie die Einsicht, Prüfung, Korrektur und Freigabe der
erzeugten Ergebnisse und Metadaten möglich sein. Die KI-Pipeline muss für große
Datenmengen skalierbar sein. Ein Teil der TUs ist bereits mit Metadaten versehen und
in das Dokumentmanagementsystem der WSV (Digitale Verwaltung technischer
Unterlagen, kurz DVtU) integriert, weist allerdings eine unzureichende oder fehlerhafte
Metadatenqualität auf. Ein anderer Teil der TUs ist noch nicht im
DVtU integriert und noch nicht mit Metadaten versehen. Deshalb muss die KI-Pipeline
die folgenden zwei Anwendungsfälle unterstützen:
a. Erschließung neuer TUs - Automatisierte Metadatenanreicherung (höhere Priorität) -mindestens 200.000, maximal 1.200.000 TUs (Leistungsteil A) Für TUs, die noch nicht
in der DVtU vorhanden sind, müssen automatisiert Metadaten erzeugt werden. Die
KlPipeline
muss dabei insbesondere:
- die Unterlagen automatisiert verarbeiten und mit Metadaten anreichern,
- definierte Metadaten extrahieren und die Ergebnisse strukturiert ausgeben
Forsetzung unter Ziffer 5.1.