Case Study: Automatisierte Fehleranalyse einer FileMaker-Zeiterfassung mit lokaler KI
Ausgangssituation
Ein mittelständisches Unternehmen nutzte eine individuell entwickelte Zeiterfassung auf Basis von FileMaker.
Die Lösung ermöglichte es Mitarbeitern, Arbeitszeiten zu erfassen und generierte automatisch tägliche sowie monatliche Reports, die per E-Mail an die jeweiligen Vorgesetzten versendet wurden.
Mit zunehmender Nutzung traten jedoch Herausforderungen auf:
Unstimmigkeiten in den erfassten Zeiten
Fehlerhafte oder unvollständige Einträge
Hoher manueller Prüfaufwand
Keine skalierbare Möglichkeit zur Qualitätssicherung
Ziel
Ziel des Projekts war es, die bestehende Zeiterfassung automatisiert zu analysieren, Fehler frühzeitig zu erkennen und die Datenqualität nachhaltig zu verbessern – ohne die bestehende Systemarchitektur grundlegend zu verändern.
Lösung
Zur Umsetzung wurde eine lokale KI-Lösung integriert, die vollständig on-premise läuft und somit höchste Datenschutzanforderungen erfüllt.
Die eingesetzte Architektur basiert auf:
Ollama zur lokalen Ausführung von KI-Modellen
Llama als Sprachmodell zur Analyse der Zeitdaten
Die KI wurde so konzipiert, dass sie:
Zeiteinträge auf Inkonsistenzen überprüft
Auffällige Muster erkennt (z. B. ungewöhnliche Arbeitszeiten)
Fehlende oder fehlerhafte Angaben identifiziert
automatisierte Hinweise und Bewertungen generiert
Die Analyse erfolgt regelmäßig im Hintergrund und ergänzt die bestehende Reporting-Funktionalität der FileMaker-Lösung.
Umsetzung
Die Integration erfolgte in mehreren Schritten:
Datenaufbereitung
Export und Strukturierung der relevanten Zeitdaten aus FileMaker
KI-Integration
Anbindung von Ollama und Konfiguration des Llama-Modells für die spezifische Analyseaufgabe
Analyse-Logik
Entwicklung von Prompts und Prüfregeln zur Erkennung typischer Fehlerfälle
Ergebnisverarbeitung
Aufbereitung der KI-Ergebnisse zur Weiterverarbeitung oder Anzeige für Administratoren
Ergebnis
Durch den Einsatz der lokalen KI konnten signifikante Verbesserungen erzielt werden:
Deutliche Reduktion fehlerhafter Zeiteinträge
Automatisierte Qualitätssicherung ohne manuellen Aufwand
Schnellere Identifikation von Auffälligkeiten
Entlastung von Führungskräften bei der Kontrolle von Reports
Vollständige Datenverarbeitung ohne externe Cloud-Dienste
Fazit
Die Kombination aus bestehender FileMaker-Lösung und moderner, lokal betriebener KI ermöglicht eine effiziente und datenschutzkonforme Optimierung von Geschäftsprozessen.
Das Projekt zeigt, wie sich auch bestehende Systeme mit überschaubarem Aufwand durch KI erweitern lassen – mit messbarem Mehrwert für Unternehmen und Mitarbeiter.
Technologien
FileMaker
Ollama
Llama (lokales Sprachmodell)
Individuelle Schnittstellen zur Datenverarbeitung
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Gerne unterstütze ich Sie bei der Analyse und Optimierung Ihrer bestehenden Systeme – auch unter Einsatz moderner KI-Technologien.