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Fehleranalyse einer FileMaker-Zeiterfassung mit 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.

Problemstellung:
Es gab Uneinigkeiten bei den erfassten Zeiten, sowie Unrichtige oder lückenhafte Einträge. Der zeitliche und finanzielle Aufwand für manuelle Überprüfung war sehr hoch und somit unrentabel. Ferner fehlte eine skalierbare Methode zur Qualitätssicherung.

Ziel:
Das Projekt hatte zum Ziel, eine automatisierte Analyse der bestehenden Zeiterfassung durchzuführen. Fehler frühzeitig zu identifizieren und die Datenqualität nachhaltig zu verbessern – ohne grundlegende Änderungen an der bestehenden Systemarchitektur vorzunehmen.

Lösung:
Für die Umsetzung wurde eine lokale KI-Lösung integriert, die komplett on-premise betrieben wird und somit höchsten Datenschutzanforderungen gerecht wird. Die verwendete Architektur stützt sich auf:
Ollama für das lokale Ausführen von KI-Modellen und OLlama als Sprachmodell zur Untersuchung der Zeitdaten.

Systemkonfiguration:
Die KI wurde mit dem Ziel entwickelt, dass sie:
Überprüfung der Zeiteinträge auf Inkonsistenzen sowie die Erkennung auffälliger Muster (z. B. atypische Arbeitszeiten. Ferner hilft sie bei der Identifizierung fehlender oder fehlerhafter Angaben. Die Generierung erfolgt automatisch mit Hinweisen und Bewertungen. Die Analyse wird regelmäßig im Hintergrund durchgeführt und ergänzt die vorhandenen Reporting-Funktionalitäten der FileMaker-Lösung.

Umsetzung:
Die Integration erfolgte in mehreren Schritten:

  1. Datenaufbereitung
    Export und Strukturierung der relevanten Zeitdaten aus FileMaker

  2. KI-Integration
    Anbindung von Ollama und Konfiguration des Llama-Modells für die spezifische Analyseaufgabe

  3. Analyse-Logik
    Entwicklung von Prompts und Prüfregeln zur Erkennung typischer Fehlerfälle

  4. 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.