{"id":894259,"date":"2026-04-16T00:00:00","date_gmt":"2026-04-16T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.capgemini.com\/de-de\/?p=894259"},"modified":"2026-04-15T09:02:19","modified_gmt":"2026-04-15T09:02:19","slug":"intelligent-document-processing-wie-fair-data-ki-anwendungen-in-der-produktion-ermoeglichen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.capgemini.com\/de-de\/insights\/blog\/von-pdfdokumenten-zu-fair-data-in-der-produktion-wie-intelligente-dokumentenverarbeitung-kiusecases-in-der-produktion-ermoeglicht\/","title":{"rendered":"Intelligent Document Processing \u2013 wie FAIR Data KI\u2011Anwendungen in der Produktion erm\u00f6glichen"},"content":{"rendered":"\n

Intelligent Document Processing \u2013 wie FAIR Data KI\u2011Anwendungen in der Produktion erm\u00f6glichen<\/h1><\/div><\/div><\/div><\/div>
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Marc Goldmanns<\/h5>
16.04.2026<\/h5><\/div><\/div>
\"capgemini-invent\"\/<\/div><\/div><\/div><\/div><\/header>\n\n\n\n
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Grundlage f\u00fcr KI\u2011Anwendungen sind verl\u00e4ssliche, strukturierte und zug\u00e4ngliche Daten. H\u00e4ufig fehlt allerdings die im Hintergrund automatisierte \u00dcberf\u00fchrung bislang ungenutzter Informationen in sogenannte Findable, Accessible, Interoperable, und Reusable (FAIR ) Data. D.h., die \u00dcberf\u00fchrung in standardisierte, auffindbare und system\u00fcbergreifend nutzbare Daten. Einmal erreicht, erm\u00f6glichen diese FAIR-Daten zus\u00e4tzliche KI\u2011Use\u2011Cases mit messbarem Effizienzgewinnen, wirksam auf der P&L, entlang der gesamten Wertsch\u00f6pfungskette. <\/h4>\n\n\n\n

F\u00fcr Unternehmen stellt sich daher eine zentrale Frage: Wie lassen sich bestehende und bisher ungenutzte Informationen, die h\u00e4ufig in papierbasierten und schwer zug\u00e4nglichen Datenquellen verborgen sind, in wertstiftenden Anwendungen nutzen? In der industriellen Praxis scheitert dies h\u00e4ufig daran, dass gesch\u00e4ftskritische Informationen in PDF-Dokumenten zwar vorliegen und als Dokumente archiviert werden, die enthaltenen Daten jedoch nicht extrahiert werden. Dies stellt einen bislang gro\u00dfen Blindfleck in den Unternehmensdaten dar.<\/p>\n\n\n\n

PDFs als Engpass f\u00fcr datengetriebene Wertsch\u00f6pfung<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Produktionsunternehmen verf\u00fcgen \u00fcber umfangreiche Dokumentenbest\u00e4nde.
Viele davon liegen als gescannte PDFs ohne digitale Struktur vor. Diese sind f\u00fcr Menschen lesbar, f\u00fcr datengetriebene Prozesse jedoch ungeeignet und f\u00fcr IT-Systeme nicht nutzbar.<\/p>\n\n\n\n

Die manuelle Extraktion von Daten aus diesen Dokumenten ist aufw\u00e4ndig und fehleranf\u00e4llig. Sie verhindert Automatisierung, Skalierung und steht so einer datenbasierten Steuerung im Weg.<\/p>\n\n\n\n

Gleichzeitig erfordern KI gest\u00fctzte Anwendungen FAIR Data. Daten m\u00fcssen auffindbar, zug\u00e4nglich, interoperabel und wiederverwendbar sein. Solange Informationen in PDFs gebunden bleiben, ist das nicht erreichbar. Damit bleibt das Potenzial von Advanced Analytics- und KI-L\u00f6sungen, die auf diesen Daten basieren, ungenutzt.<\/p>\n\n\n\n

Durch Intelligent Document Processing dokumentenbasierte Informationen nutzbar machen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Intelligent Document Processing (IDP) wandelt mithilfe von Optical Character Recognition (OCR) und Large Language Models (LLMs) Inhalte aus Dokumenten automatisiert in strukturierte, maschinenlesbare Daten um. Wie in Abbildung 1 dargestellt, werden Dokumente aus verschiedenen Quellsystemen erfasst, Informationen extrahiert und kontextualisiert, bei Bedarf durch Anwender validiert oder korrigiert (\u201eHuman in the Loop\u201c) und anschlie\u00dfend standardisiert im Data Warehouse gespeichert. So entstehen verl\u00e4ssliche FAIR Data als Basis f\u00fcr skalierbare Advanced-Analytics- und KI-Use-Cases und die Br\u00fccke zwischen Dokumenten und datengetriebener Produktion wird geschlossen.<\/p>\n\n\n\n

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Abbildung 1: Genereller Ablauf von Intelligent Document Processing<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Entscheidend ist die Integration in bestehende Tools, Datenplattformen und Prozesse um Akzeptanz, Skalierung und nachhaltigen Nutzen sicherzustellen. Ein selbstlernender Algorithmus verbessert dabei kontinuierlich die Erkennungs- und Interpretationsqualit\u00e4t, indem er aus Feedback der Nutzer (\u201eHuman in the loop\u201c) lernt. So entstehen verl\u00e4ssliche FAIR Data f\u00fcr weiterf\u00fchrende Use Cases. Intelligent Document Processing wird damit zur Br\u00fccke zwischen Dokumenten und datengetriebener Produktion.<\/p>\n\n\n\n

Wertsch\u00f6pfung am Beispiel von Certificates of Analysis<\/strong><\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Ein konkretes Beispiel bietet die automatisierte Digitalisierung von Certificates of Analysis (CoA) bei einem unserer Kunden aus der Chemieindustrie. CoAs best\u00e4tigen die Einhaltung von Materialspezifikationen von Lieferanten gegen\u00fcber dem Kunden. Jeder gelieferten Charge ist ein entsprechendes CoA angehangen. Dies kann entweder ein digital erzeugtes PDF-Dokument sein oder ein analoges Dokument, welches anschlie\u00dfend gescannt wird.<\/p>\n\n\n\n

CoAs unterschiedlicher Lieferanten liegen in verschiedensten Formaten, Sprachen und Qualit\u00e4ten vor. Konventionelle Automatisierung st\u00f6\u00dft hier schnell an Grenzen. Die Daten blieben daher bislang weitgehend ungenutzt.<\/p>\n\n\n\n

Die Analysen der in den CoAs enthaltenen Informationen erfolgten bislang reaktiv bei auftretenden Qualit\u00e4tsproblemen basierend auf aufw\u00e4ndiger manueller Datenextraktion. Mit Intelligent Document Processing lassen sich CoAs auslesen und die Einhaltung der Spezifikation automatisiert \u00fcberpr\u00fcfen. Dadurch wird eine proaktive Qualit\u00e4tssicherung und Optimierung des Produktionsertrags erm\u00f6glicht. Die optionale Einbindung von Human-in-the-loop erh\u00f6ht nicht nur das nutzerseitige Vertrauen in die L\u00f6sung, sondern erm\u00f6glicht auch ein kontinuierliches Lernen der L\u00f6sung, falls Korrekturen an den extrahierten Daten notwendig sind.<\/p>\n\n\n\n

Die Entwicklung der L\u00f6sung innerhalb der bestehenden Microsoft-Infrastruktur erleichtert die Skalierung, die fortlaufende Weiterentwicklung und einen m\u00f6glichst kosteng\u00fcnstigen Betrieb der L\u00f6sung. Grunds\u00e4tzlich ist der Ansatz jedoch nicht auf einen einzelnen Anbieter festgelegt, sondern l\u00e4sst sich bei Bedarf auch auf andere Hyperscaler \u00fcbertragen. Aus Dokumentenautomatisierung wurde so eine datengetriebene Produktionssteuerung.<\/p>\n\n\n\n

Mit unserer entwickelten L\u00f6sung kann unser Kunde aus der Chemieindustrie von nun an die Lieferqualit\u00e4t der Lieferanten \u00fcber einen l\u00e4ngeren Zeitraum kontrollieren, durch die Transparenz g\u00fcnstigere (geringerer Sicherheitsfaktor bei der Reinheit) Produkte einkaufen und den Produktionseinsatz planen. Durch positive Auswirkungen auf die Cost of Good Manufactured (COGM) k\u00f6nnen potenzielle Verbesserungen der EBIDTA-Marge von bis zu 1 Millionen Euro pro Jahr realisiert werden.<\/p>\n\n\n\n

Die Digitalisierung von PDF-Dokumenten und nicht auswertbaren Produktionsdaten ist ein entscheidender Faktor f\u00fcr die datenbasierte Steuerungsf\u00e4higkeit des Unternehmens. Sie sind bislang h\u00e4ufig ein zentraler Engpass f\u00fcr die datengetriebene Produktion. Intelligent Document Processing hebt diesen Datenschatz und schafft mit FAIR Data die Datenbasis f\u00fcr skalierbare KI.<\/strong><\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/section>\n\n\n\n

Unsere Experten<\/h2><\/div><\/div><\/div>
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