Sicherheitsdatenblätter sind ein zentraler Bestandteil der Gefahrstofflogistik – und gleichzeitig ein echter Zeitfresser. Jede Anfrage bedeutet: Datenblatt prüfen, Werte übertragen, Excel befüllen und Freigaben einholen. Pro Sicherheitsdatenblatt können so schnell 8–10 Minuten manueller Arbeit entstehen. Ganz zu schweigen von dem Aufwand ein Angebot für einen potentiellen Kunden zu erstellen.
In unserer heutigen Folge sprechen wir mit Jens Demuth und Denny Steude von CERTSCHMAR sowie Nils Espey von DHN digital. Wie die drei ihren Match gefunden haben, erfahrt ihr im Podcast.
Das erwartet euch in der Folge
- Der operative Pain rund um Sicherheitsdatenblätter
- Wie der Prozess bei Kretschmer früher lief
- Der KI-Use-Case: von PDF zu strukturierten Daten in Sekunden
- Konkrete Effekte auf Vertrieb und Angebotserstellung
- Warum kleine Prozesse der beste Einstieg in KI sind
- Messbare Effekte aus der Einführung von SDB2Excel
Eine superspannende und vor allem praktisch relevante Folge für die KI-Anwendung. Insofern musst du inbedingt in diesen Podcast reinhören 🙂
Und wenn du auch einen Prozess oder Fragen hast, findest du die Kontakte zu den Gästen natürlich in den Shownotes.
Shownotes zur Episode „Sicherheitsdatenblätter mit KI verarbeiten“
Jens Demuth auf LinkedIn von CRETSCHMAR
Denny Steude auf LinkedIn von CRETSCHMAR
Nils Espey auf LinkedIn von DHN digital
Blogbeitrag „SDX2Excel„
KI in der Gefahrstofflogistik: Wie Sicherheitsdatenblätter plötzlich kein Zeitfresser mehr sind
Sicherheitsdatenblätter gehören zum Alltag in der Gefahrstofflogistik. Ohne sie läuft nichts: keine Einlagerung, keine Klassifizierung, kein Transport. Gleichzeitig sorgen genau diese Dokumente in vielen Unternehmen für hohen manuellen Aufwand, lange Bearbeitungszeiten und unnötige Fehlerquellen.
Ein Praxis-Use-Case aus der Zusammenarbeit zwischen Kretschmer und DHN Digital zeigt, wie sich der Umgang mit Sicherheitsdatenblättern durch KI grundlegend verändern kann. Was früher mehrere Mitarbeiter und viele Minuten pro Dokument gebunden hat, läuft heute in Sekunden automatisiert im Hintergrund.
Warum Sicherheitsdatenblätter in der Gefahrstofflogistik so viel Zeit kosten
In der Gefahrstofflogistik entscheidet das Sicherheitsdatenblatt darüber, ob ein Produkt eingelagert werden darf, in welcher Lagerklasse es geführt wird und welche Schutzmaßnahmen erforderlich sind.
Das Problem: Sicherheitsdatenblätter sind zwar normiert, aber nicht standardisiert aufgebaut. Die Informationen stehen häufig:
- an unterschiedlichen Stellen im Dokument
- in verschiedenen Sprachen
- mit unterschiedlichen Bezeichnungen
- teilweise nur als Symbol oder Bild
Ein Beispiel:
Die Wassergefährdungsklasse kann als „WGK“, „Water hazard class“ oder ausgeschrieben im Fließtext auftauchen. Für einen Menschen bedeutet das: lesen, suchen, interpretieren und übertragen.
Der klassische Prozess ohne KI
In vielen Betrieben der Gefahrstofflogistik läuft der Prozess ähnlich ab:
- Kunde schickt ein oder mehrere Sicherheitsdatenblätter
- Sachbearbeiter liest das Sicherheitsdatenblatt manuell
- Relevante Daten werden in eine Excel-Tabelle übertragen
- Fachkraft prüft die Einstufung
- Daten werden in das Lager- oder Transportmanagementsystem übernommen
- Erst danach kann ein Angebot erstellt werden
Der Zeitbedarf pro Sicherheitsdatenblatt liegt dabei oft bei 8 bis 10 Minuten.
Bei Ausschreibungen mit 50 oder mehr Sicherheitsdatenblättern entsteht schnell ein massiver Zeitblock.
Der KI-Use-Case: Sicherheitsdatenblätter automatisch auslesen
Gemeinsam mit DHN Digital hat der Logistikdienstleister Kretschmer diesen Prozess analysiert und automatisiert. Ziel war ein klar definierter, kleiner Prozess: das Auslesen von Sicherheitsdatenblättern und die strukturierte Bereitstellung der relevanten Daten.
So funktioniert die Lösung technisch
Der Ablauf des KI-gestützten Prozesses sieht vereinfacht so aus:
- Upload der Sicherheitsdatenblätter (PDF)
- Automatische Umwandlung in reinen Text
- Analyse des Textes durch ein Large Language Model
- Extraktion der relevanten Werte, zum Beispiel:
- Wassergefährdungsklasse
- Lagerklasse
- Gefahrensymbole
- Ausgabe der Daten in strukturierter Form, z. B. als Excel oder direkt ins System
Der entscheidende Unterschied zu klassischen OCR-Lösungen:
Die KI versteht den Kontext und kann Informationen auch dann finden, wenn sie anders formuliert oder an einer anderen Stelle im Sicherheitsdatenblatt stehen.
Vom Sicherheitsdatenblatt zum Angebot in Sekunden
Der Effekt auf die Gefahrstofflogistik ist unmittelbar messbar.
Vor der KI
- 8–10 Minuten pro Sicherheitsdatenblatt
- mehrere Mitarbeiter beteiligt
- lange Durchlaufzeiten bei Ausschreibungen
Nach der KI
- wenige Sekunden pro Sicherheitsdatenblatt
- automatisierte Datenerfassung
- nur noch fachliche Endprüfung durch Experten
Ein kompletter Stapel an Sicherheitsdatenblättern kann heute in Sekunden verarbeitet werden. Die Fachkraft prüft nur noch die strukturierte Ergebnisliste statt jedes Dokument einzeln.
Wettbewerbsvorteil durch schnellere Angebotserstellung
Gerade im Vertrieb der Gefahrstofflogistik hat der neue Prozess eine direkte Auswirkung.
Früher:
- Anfrage mit vielen Sicherheitsdatenblättern
- interne Prüfung über Tage
- unsichere Angebotsfristen
Heute:
- Sicherheitsdatenblätter werden automatisiert ausgewertet
- Vertrieb erhält innerhalb kurzer Zeit eine klare Aussage
- Angebot kann deutlich schneller erstellt werden
Das führt zu:
- kürzeren Reaktionszeiten
- besserer Außenwirkung beim Kunden
- höherer Erfolgsquote bei Ausschreibungen
In manchen Fällen war früher sogar unsicher, ob eine Anfrage rechtzeitig bearbeitet werden konnte. Dieses Risiko ist durch die KI-Lösung praktisch verschwunden.
Weniger Fehler, mehr Sicherheit in der Gefahrstofflogistik
Neben der Zeitersparnis spielt auch die Qualität der Daten eine große Rolle.
Manuelle Übertragungen aus Sicherheitsdatenblättern führen zwangsläufig zu Fehlern:
- Zahlendreher
- falsche Einheiten
- übersehene Klassifizierungen
Gerade in der Gefahrstofflogistik können solche Fehler teuer werden, etwa bei Kontrollen im Transport oder bei falscher Lagerung.
Die KI-Lösung reduziert diese Risiken deutlich:
- strukturierte, konsistente Datenausgabe
- automatische Markierung unklarer Stellen
- Human-in-the-Loop-Prüfung bei kritischen Feldern
Das Ergebnis ist ein stabilerer und sichererer Prozess rund um das Sicherheitsdatenblatt.
Sicherheitsdatenblätter als idealer KI-Startpunkt
Der Use Case aus der Gefahrstofflogistik zeigt, wie groß der Effekt einer KI-Lösung schon bei einem kleinen Prozess sein kann.
Die wichtigsten Ergebnisse:
- Bearbeitungszeit pro Sicherheitsdatenblatt: von 8–10 Minuten auf Sekunden
- deutlich schnellere Angebotserstellung
- Entlastung von Fachkräften
- geringere Fehlerquote
- messbarer Wettbewerbsvorteil
Für viele Unternehmen in der Gefahrstofflogistik liegt genau hier der ideale Einstieg in KI: bei klar abgegrenzten, dokumentenbasierten Prozessen wie dem Sicherheitsdatenblatt.