---
name: project-08-07-fahrzeug-veredelung
description: "Fahrzeugtyp steckt nur in den .plax-Rohdaten (PDF-Block + Freitext), nicht im extrahierten JSON; per LLM extrahiert nach auftrag_fzg"
metadata: 
  node_type: memory
  type: project
  originSessionId: a88dd1e6-722f-4188-bb2e-98574c0cf8d1
---

Die `fzg_*`-Felder im extrahierten JSON sind durchgängig leer; auch im PDF und XML sind die **strukturierten** Fahrzeugfelder (`FZG_MART_NR` etc.) leer. Der Fahrzeugtyp steckt aber in den `.plax`-Rohdaten unter `data/Auftragsplanungen/*.plax` (ZIP je Auftrag, Dateiname = `<auftrag_id>_<quotation_id>.plax`):

- **PDF-Block** „Fahrzeugbeschreibung" / „Kjøretøy beskrivelse" (155/191 vorhanden): bei DE-Aufträgen oft gefüllt mit Hersteller/Typ, Radstand+Länge (L1/L2/L3), Höhe (H1–H3), Baujahr (z. B. „Ford Transit Custom, L1 H1").
- **Freitext** `subject` (storage.dict) + `INTERNER_TEXT` (großes XML im storage_dump): trägt den Typ bei NO-Aufträgen als Klartext (z. B. „Landcruiser"). Chaotisch: Tippfehler („Tranist", „Spritner"), gemischt DE/NO/FR/IT.

**Pipeline** (alle idempotent, nach [[project-08-07-datenmodell]]):
`collect_fzg_text.py` (braucht `pdftotext`/poppler) sammelt je Auftrag subject+interner Text+PDF-Block+fzg-Modulcodes → `fzg_texts.json` → 8 LLM-Agents extrahieren → `fzg_enrichment/result_*.json` → `enrich_fzg_load.py` füllt Tabelle `auftrag_fzg` (fzg_klasse, hersteller, modell, groesse, baujahr, konfidenz, quelle).

**Ergebnis:** 134/191 erkannt, 57 „unbekannt" (nicht geraten). Aufbau-Cluster `van|pickup|pkw|lkw|unbekannt`: fast alles **van** (133), 1 pickup, 0 pkw/lkw — der Aufbau-Cluster differenziert kaum; die **Größenklasse L1/L2/L3** trägt die eigentliche Unterscheidung. Frontend zeigt je Auftrag ein Cluster-Icon + Modell·Größe.