diff --git a/brancheneinstufung.py b/brancheneinstufung.py
index 41400ab1..41301210 100644
--- a/brancheneinstufung.py
+++ b/brancheneinstufung.py
@@ -109,34 +109,25 @@ PATTERNS_FILE_TXT = "technician_patterns.txt" # Alt (Optional beibehalten)
 PATTERNS_FILE_JSON = "technician_patterns.json" # Neu (Empfohlen)
 
 def load_branch_mapping(file_path='Branchen.csv'):
-    logger = logging.getLogger(__name__) # Logger holen, um sicherzugehen
-    
-    # +++ Zusätzlicher Debugging-Schritt: Pfad und Existenz prüfen +++
+    logger = logging.getLogger(__name__)
     absolute_path = os.path.abspath(file_path)
     logger.info(f"Versuche Branchen-Mapping zu laden von: '{absolute_path}'")
     if not os.path.exists(file_path):
         logger.error(f"DATEI NICHT GEFUNDEN an Pfad: '{absolute_path}'")
-        return {} # Gib leeres Dict zurück, wenn Datei nicht existiert
+        return {}
     
     try:
         df_mapping = pd.read_csv(file_path, sep=';', encoding='utf-8-sig')
         logger.info(f"Datei '{file_path}' erfolgreich mit pandas gelesen. {len(df_mapping)} Zeilen gefunden.")
-        logger.debug(f"Gelesene Spaltennamen: {list(df_mapping.columns)}")
-        
-        # Spaltennamen bereinigen
         df_mapping.columns = [str(col).strip() for col in df_mapping.columns]
-        logger.debug(f"Bereinigte Spaltennamen: {list(df_mapping.columns)}")
         
         expected_cols = ['Branch Group', 'Branch']
         if not all(col in df_mapping.columns for col in expected_cols):
-            logger.error(f"FEHLER: Erwartete Spalten {expected_cols} in '{file_path}' nicht gefunden. "
-                         f"Gefundene Spalten nach Bereinigung: {list(df_mapping.columns)}")
+            logger.error(f"FEHLER: Erwartete Spalten {expected_cols} in '{file_path}' nicht gefunden. Gefundene Spalten: {list(df_mapping.columns)}")
             return {}
 
-        # Normalisierte Keys erstellen
         df_mapping['normalized_keys'] = df_mapping['Branch'].apply(normalize_for_mapping)
         
-        # Duplikate in den normalisierten Keys prüfen
         if df_mapping['normalized_keys'].duplicated().any():
             duplicates = df_mapping[df_mapping['normalized_keys'].duplicated()]['normalized_keys']
             logger.warning(f"WARNUNG: Duplikate in normalisierten Branchen-Keys gefunden! Dies kann zu inkonsistentem Mapping führen. Duplikate: {list(duplicates)}")
@@ -151,7 +142,6 @@ def load_branch_mapping(file_path='Branchen.csv'):
 
     except Exception as e:
         logger.error(f"FATALER FEHLER beim Laden oder Verarbeiten der Branchen-Mapping-Datei '{file_path}':")
-        # Gib den vollständigen Traceback in das Log aus, um den genauen Fehlerort zu sehen
         logger.error(traceback.format_exc()) 
         return {}
 
@@ -517,6 +507,20 @@ def token_count(text, model=None):
     # --- Logging Helpers ---
 LOG_FILE = None # Initialisierung
 
+def normalize_for_mapping(text):
+    """
+    Normalisiert einen String aggressiv für Mapping-Zwecke.
+    Entfernt Leerzeichen, macht alles klein, ersetzt gängige Sonderzeichen.
+    """
+    if not isinstance(text, str):
+        return ""
+    text = text.lower()
+    text = text.strip()
+    # Ersetze alle Nicht-Alphanumerischen Zeichen durch nichts
+    text = re.sub(r'[^a-z0-9]', '', text) 
+    return text
+
+
 def create_log_filename(mode):
     """Erstellt einen zeitgestempelten Logdateinamen im LOG_DIR."""
     logger = logging.getLogger(__name__) # Logger-Instanz holen