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Fallstudie

Die Werkstatt, die das Handbuch liest

850 Techniker bei einem europäischen Premium-Händlernetz. 40.000 Seiten Servicehandbücher, TSBs und Schaltpläne. Eine Reparatur begann früher mit 30+ Minuten Suchen. Heute beginnt sie mit einer Frage.

65%
Schnellere Diagnose
40K+
Durchsuchbare Handbuchseiten
92%
Antworten, die Techniker nutzen
850+
Techniker, täglich

Die Herausforderung

Ein Premium-Händlernetz mit 850 Technikern. Jede Reparatur beginnt gleich: Baujahr identifizieren, Ausstattungsvariante, regionale Variante — dann das richtige Verfahren in 40.000 Seiten Handbüchern, TSBs und Schaltplänen finden. Erfahrene Techniker wussten, wo sie suchen mussten. Neuere brauchten teils 30+ Minuten, während der Kunde im Wartebereich saß.

Sechs Tabs offen, immer noch keine Antwort

Servicehandbücher, TSBs, Schaltpläne, Schulungsmaterial. Die Information existierte. Sie zu finden war der Engpass.

Suchen dauerte länger als reparieren

30+ Minuten Suchen, bevor ein Schraubenschlüssel angesetzt wurde. Der Kunde wartete im Wartebereich, während der Techniker durch Handbücher blätterte, um eine einzige Drehmomentangabe zu bestätigen.

Dreißig Jahre Erfahrung, nur in einem Kopf

Erfahrene Techniker wussten, wo sie suchen mussten — und wo das Handbuch falsch lag. Neue Mitarbeiter nicht. Der Unterschied zeigte sich in den Reparaturzeiten und der First-Time-Fix-Rate.

Drei Baujahre, zwei Ausstattungen, ein falsches Kabel

Das Verfahren für einen 2019 CX-5 2.5L ist nicht das Verfahren für einen 2021 CX-30. Die falsche Seite wurde angewendet. Reklamationen passierten.

Die Lösung

Wir haben die Suche gebaut, die das Handbuch für sie liest. Ein Techniker stellt die Frage, die er einem erfahrenen Kollegen stellen würde — in normaler Sprache. Die Antwort kommt zurück als das exakte Verfahren für das exakte Modell, mit dem richtigen Diagramm und der richtigen Drehmomentangabe. Dahinter: 40.000 Seiten Dokumentation, indexiert und auf Automobil-Sprache trainiert.

Handbuch-Leser

Verarbeitet 40.000+ Seiten PDFs, Diagramme und technische Zeichnungen. Extrahiert Drehmomente, Teilenummern und Verfahren in ein durchsuchbares Format.

Suche in normaler Sprache

Vektordatenbank, trainiert auf Automobil-Vokabular. Ein Techniker stellt die Frage so, wie er sie einem Kollegen stellen würde. Das System versteht die Frage, nicht nur die Stichworte.

Schritt-für-Schritt-Antworten

GPT-4 erzeugt die Antwort. Jede Antwort kommt mit dem relevanten Diagramm, den Drehmomentangaben und allen TSBs für das exakte Baujahr.

Diagramme inklusive

Schaltpläne, Bauteilpositionen und Explosionsansichten werden automatisch mit der Antwort verknüpft. Keine zweite Suche.

Implementierungszeitplan

Phase 1

Die Handbücher lesen

3 Wochen

Jedes Servicehandbuch, jeden TSB und jedes Schulungsdokument katalogisiert. 40.000+ Seiten, normalisiert in einem einzigen Index.

Phase 2

Die Sprache beibringen

5 Wochen

Custom Embeddings, trainiert auf Automobil-Terminologie. Das Antwortmodell auf echten Technikerfragen feinjustiert, bis es nicht mehr wie ein Chatbot klang.

Phase 3

50 Techniker, 5 Autohäuser

4 Wochen

Begrenzte Veröffentlichung. Beobachtet, welche Abfragen scheiterten, auf diesen Edge Cases nachtrainiert, behoben — bevor skaliert wurde.

Phase 4

Live im gesamten Netzwerk

6 Wochen

Deployment im gesamten Händlernetz. Tablet für die Werkstatt, Desktop für den Teile-Tresen. 850 Techniker am ersten Tag.

Die Ergebnisse

  • Diagnosezeit von 45 Minuten auf 16 gesunken.
  • First-Time-Fix-Rate um 23% gestiegen.
  • Einarbeitung neuer Techniker halbiert — sie stellen dem System die Fragen, die sie früher einem erfahrenen Kollegen gestellt haben.
  • Kundenzufriedenheit um 31% gestiegen. Wartezeiten im Lounge-Bereich sind weggebrochen.
  • Anrufe bei der technischen Hotline um 45% gesunken. Die meisten Fragen erreichen keinen Menschen mehr.

„Früher habe ich 20 Minuten in Handbüchern geblättert für eine einzige Reparaturanleitung. Jetzt stelle ich eine Frage und bekomme die genauen Schritte, Diagramme und Drehmomentangaben in Sekunden. Es ist wie 30 Jahre Erfahrung auf Abruf."

Rolf Kettner Meister-Techniker, Fahrwerk Motorentechnik

Verwendete Technologien

Python LangChain OpenAI GPT-4 Pinecone FastAPI React

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