diff --git a/brancheneinstufung.py b/brancheneinstufung.py
index 413012101..facc051d7 100644
--- a/brancheneinstufung.py
+++ b/brancheneinstufung.py
@@ -109,29 +109,42 @@ 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'):
+    """
+    Lädt das Mapping von Detail-Branche zu Branchen-Gruppe aus einer CSV-Datei.
+    Ist extrem robust gegen Kodierungs-, Spaltennamen- und Pfad-Fehler.
+    """
     logger = logging.getLogger(__name__)
     absolute_path = os.path.abspath(file_path)
-    logger.info(f"Versuche Branchen-Mapping zu laden von: '{absolute_path}'")
+    logger.info(f"Lade Branchen-Mapping von: '{absolute_path}'")
+
     if not os.path.exists(file_path):
-        logger.error(f"DATEI NICHT GEFUNDEN an Pfad: '{absolute_path}'")
+        logger.error(f"DATEI NICHT GEFUNDEN: '{absolute_path}'. Branchen-Mapping wird leer sein.")
         return {}
     
     try:
+        # encoding='utf-8-sig' behandelt das BOM-Problem.
         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.")
-        df_mapping.columns = [str(col).strip() for col in df_mapping.columns]
+        logger.info(f"Datei '{file_path}' gelesen. {len(df_mapping)} Zeilen gefunden.")
         
+        # Bereinige ALLE Spaltennamen von Leerzeichen und unsichtbaren Zeichen
+        original_columns = list(df_mapping.columns)
+        df_mapping.columns = [str(col).strip() for col in original_columns]
+        
+        # Prüfe, ob die bereinigten Spaltennamen sich von den Originalen unterscheiden
+        if original_columns != list(df_mapping.columns):
+            logger.warning(f"Spaltennamen wurden bereinigt. Original: {original_columns} -> Neu: {list(df_mapping.columns)}")
+
+        # Harte Überprüfung der erwarteten Spaltennamen
         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. Gefundene Spalten: {list(df_mapping.columns)}")
+            logger.error(f"FEHLER: Die erwarteten Spalten {expected_cols} wurden in '{file_path}' nicht gefunden. "
+                         f"Gefundene Spalten nach Bereinigung: {list(df_mapping.columns)}. Branchen-Mapping wird leer sein.")
             return {}
 
+        # Normalisierte Keys erstellen
         df_mapping['normalized_keys'] = df_mapping['Branch'].apply(normalize_for_mapping)
         
-        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)}")
-
+        # Dictionary erstellen
         branch_map_dict = pd.Series(
             df_mapping['Branch Group'].str.strip().values, 
             index=df_mapping['normalized_keys']
@@ -140,8 +153,8 @@ def load_branch_mapping(file_path='Branchen.csv'):
         logger.info(f"Branchen-Mapping aus '{file_path}' erfolgreich geladen ({len(branch_map_dict)} Einträge).")
         return branch_map_dict
 
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"FATALER FEHLER beim Laden oder Verarbeiten der Branchen-Mapping-Datei '{file_path}':")
+    except Exception:
+        logger.error(f"FATALER, UNERWARTETER FEHLER beim Laden der Branchen-Mapping-Datei '{file_path}'. Branchen-Mapping wird leer sein.")
         logger.error(traceback.format_exc()) 
         return {}
 
@@ -165,7 +178,7 @@ class Config:
     HTML_PARSER = "html.parser" # Parser fuer BeautifulSoup ('lxml' ist schneller, erfordert aber Installation)
     TOKEN_MODEL = "gpt-3.5-turbo" # OpenAI Modell fuer Token-Zaehlung/Chat (Standard fuer die meisten Calls)
     USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (compatible; UnternehmenSkript/1.0; +https://www.example.com/bot)' # User-Agent fuer Web Scraping/Requests (Beispiel URL anpassen)
-    BRANCH_MAPPING = load_branch_mapping()
+    #BRANCH_MAPPING = load_branch_mapping()
 
     # --- Konfiguration fuer Batching & Parallelisierung ---
     # Passen Sie diese Werte an die Leistung Ihres Systems und die API-Limits an.
@@ -10261,6 +10274,9 @@ def main():
     # handlers=[] verhindert default Console Handler, wir fuegen ihn manuell hinzu fuer mehr Kontrolle
     logging.basicConfig(level=log_level, format=log_format, handlers=[]) # log_format wird hier bereits verwendet
 
+    ZIEL_BRANCHENSCHEMA, FOKUS_BRANCHEN = load_target_schema()
+    BRANCH_MAPPING = load_branch_mapping()
+
     # Console Handler explizit hinzufuegen
     console_handler = logging.StreamHandler()
     console_handler.setLevel(log_level) # Nimm das globale Level