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Wir kümmern uns um den Code
Die Ausgangssituation des Kunden (Ist-Zustand)
01
Unser Vorgehen bei der Ist-Analyse: Zu Beginn unserer Zusammenarbeit führten wir eine detaillierte Analyse der bestehenden Prozesse und Herausforderungen des Kunden durch. In enger Zusammenarbeit mit dem zehnköpfigen Experten-Support-Team erlangten wir ein genaues Verständnis der täglichen Arbeitsabläufe, der eingesetzten Tools und der größten Hürden.
Die Ausgangssituation des Kunden (Ist-Zustand)
01
Unser Vorgehen bei der Ist-Analyse: Zu Beginn unserer Zusammenarbeit führten wir eine detaillierte Analyse der bestehenden Prozesse und Herausforderungen des Kunden durch. In enger Zusammenarbeit mit dem zehnköpfigen Experten-Support-Team erlangten wir ein genaues Verständnis der täglichen Arbeitsabläufe, der eingesetzten Tools und der größten Hürden.
Die Ausgangssituation des Kunden (Ist-Zustand)
01
Unser Vorgehen bei der Ist-Analyse: Zu Beginn unserer Zusammenarbeit führten wir eine detaillierte Analyse der bestehenden Prozesse und Herausforderungen des Kunden durch. In enger Zusammenarbeit mit dem zehnköpfigen Experten-Support-Team erlangten wir ein genaues Verständnis der täglichen Arbeitsabläufe, der eingesetzten Tools und der größten Hürden.
Das Ergebnis der Analyse
(Der Ist-Zustand):
Unsere Analyse ergab eine kritische und höchst ineffiziente Situation. Ein spezialisiertes, zehnköpfiges Expertenteam war für die Beantwortung von Anfragen von Technikern direkt von der Baustelle zuständig. Bei einem Katalog von rund 6 Millionen Produkten führte dies zu mehreren Kernproblemen:
Das Ergebnis der Analyse
(Der Ist-Zustand):
Unsere Analyse ergab eine kritische und höchst ineffiziente Situation. Ein spezialisiertes, zehnköpfiges Expertenteam war für die Beantwortung von Anfragen von Technikern direkt von der Baustelle zuständig. Bei einem Katalog von rund 6 Millionen Produkten führte dies zu mehreren Kernproblemen:
Extrem ineffiziente, sich wiederholende Forschung:
Das Team musste häufig umfangreiche Recherchen zu denselben Themen durchführen, was die Notwendigkeit einer zentralen Wissensdatenbank verdeutlichte.
Extrem ineffiziente, sich wiederholende Forschung:
Das Team musste häufig umfangreiche Recherchen zu denselben Themen durchführen, was die Notwendigkeit einer zentralen Wissensdatenbank verdeutlichte.
Extrem ineffiziente, sich wiederholende Forschung:
Das Team musste häufig umfangreiche Recherchen zu denselben Themen durchführen, was die Notwendigkeit einer zentralen Wissensdatenbank verdeutlichte.
Drohender Verlust von Expertenwissen:
Wichtige Erkenntnisse zu Produkten und Lieferanten lagen größtenteils bei erfahrenen Mitarbeitern, sodass die Gefahr eines Wissensverlusts während der Übergangsphase bestand.
Drohender Verlust von Expertenwissen:
Wichtige Erkenntnisse zu Produkten und Lieferanten lagen größtenteils bei erfahrenen Mitarbeitern, sodass die Gefahr eines Wissensverlusts während der Übergangsphase bestand.
Drohender Verlust von Expertenwissen:
Wichtige Erkenntnisse zu Produkten und Lieferanten lagen größtenteils bei erfahrenen Mitarbeitern, sodass die Gefahr eines Wissensverlusts während der Übergangsphase bestand.
Fragmentierte und unzugängliche Informationen:
Wichtige Daten waren über verschiedene Systeme (Jira, Legacy-Datenbanken, PDM) verstreut, sodass es nahezu unmöglich war, Ersatzteile schnell zu finden.
Fragmentierte und unzugängliche Informationen:
Wichtige Daten waren über verschiedene Systeme (Jira, Legacy-Datenbanken, PDM) verstreut, sodass es nahezu unmöglich war, Ersatzteile schnell zu finden.
Fragmentierte und unzugängliche Informationen:
Wichtige Daten waren über verschiedene Systeme (Jira, Legacy-Datenbanken, PDM) verstreut, sodass es nahezu unmöglich war, Ersatzteile schnell zu finden.
Lange Reaktionszeiten und hohe Kosten:
Diese Ineffizienz führte zu längeren Wartezeiten für die Techniker, was zu Reparaturverzögerungen, höheren Kosten und unzufriedenen Kunden führte.
Lange Reaktionszeiten und hohe Kosten:
Diese Ineffizienz führte zu längeren Wartezeiten für die Techniker, was zu Reparaturverzögerungen, höheren Kosten und unzufriedenen Kunden führte.
Lange Reaktionszeiten und hohe Kosten:
Diese Ineffizienz führte zu längeren Wartezeiten für die Techniker, was zu Reparaturverzögerungen, höheren Kosten und unzufriedenen Kunden führte.
Das eindeutige Ergebnis war:
Das klare Ergebnis war: Der bestehende Prozess war nicht nachhaltig, verursachte enorme Kosten und konnte den Anforderungen des Marktes an Geschwindigkeit und Servicequalität nicht mehr gerecht werden.
Das eindeutige Ergebnis war:
Das klare Ergebnis war: Der bestehende Prozess war nicht nachhaltig, verursachte enorme Kosten und konnte den Anforderungen des Marktes an Geschwindigkeit und Servicequalität nicht mehr gerecht werden.
Das eindeutige Ergebnis war:
Das klare Ergebnis war: Der bestehende Prozess war nicht nachhaltig, verursachte enorme Kosten und konnte den Anforderungen des Marktes an Geschwindigkeit und Servicequalität nicht mehr gerecht werden.
Fragmentierte Kundenanfragen
Unqualifizierte Anfragen aus vielen Kanälen verursachen Chaos und blockieren eine effektive Weiterleitung.
Fragmentierte Kundenanfragen
Unqualifizierte Anfragen aus vielen Kanälen verursachen Chaos und blockieren eine effektive Weiterleitung.
Fragmentierte Kundenanfragen
Unqualifizierte Anfragen aus vielen Kanälen verursachen Chaos und blockieren eine effektive Weiterleitung.
Der chaotische Trichter
Eingehenden Anfragen fehlt die Struktur, was zu Informationsverlust und kritischen Verzögerungen führt.
Der chaotische Trichter
Eingehenden Anfragen fehlt die Struktur, was zu Informationsverlust und kritischen Verzögerungen führt.
Der chaotische Trichter
Eingehenden Anfragen fehlt die Struktur, was zu Informationsverlust und kritischen Verzögerungen führt.
Ineffiziente Teamdelegation
Manuelles Delegieren führt zu Engpässen, Burnout im Team und Frustration bei den Kunden.
Ineffiziente Teamdelegation
Manuelles Delegieren führt zu Engpässen, Burnout im Team und Frustration bei den Kunden.
Ineffiziente Teamdelegation
Manuelles Delegieren führt zu Engpässen, Burnout im Team und Frustration bei den Kunden.
Die Suche nach Antworten
Teams verschwenden Zeit mit der Suche nach Antworten in verstreuten Daten, ohne Wissen auszutauschen.
Die Suche nach Antworten
Teams verschwenden Zeit mit der Suche nach Antworten in verstreuten Daten, ohne Wissen auszutauschen.
Die Suche nach Antworten
Teams verschwenden Zeit mit der Suche nach Antworten in verstreuten Daten, ohne Wissen auszutauschen.
Unser Ansatz zur Problemanalyse
02
Unser Ansatz zur Vertiefung der Analyse: Aufbauend auf der Ist-Analyse führten wir gezielte, kompakte Workshops mit allen relevanten Stakeholdern durch – vom Expertenteam über das Produktdatenmanagement (PDM) bis hin zur internen IT. Unser Ziel war es, die Ursachen der identifizierten Probleme aufzudecken und gemeinsam die genauen Anforderungen an eine zukunftssichere Lösung zu definieren. Wir stellten offene Fragen, um nicht nur die Symptome, sondern auch die Ursachen der Ineffizienz zu verstehen.
Unser Ansatz zur Problemanalyse
02
Unser Ansatz zur Vertiefung der Analyse: Aufbauend auf der Ist-Analyse führten wir gezielte, kompakte Workshops mit allen relevanten Stakeholdern durch – vom Expertenteam über das Produktdatenmanagement (PDM) bis hin zur internen IT. Unser Ziel war es, die Ursachen der identifizierten Probleme aufzudecken und gemeinsam die genauen Anforderungen an eine zukunftssichere Lösung zu definieren. Wir stellten offene Fragen, um nicht nur die Symptome, sondern auch die Ursachen der Ineffizienz zu verstehen.
Unser Ansatz zur Problemanalyse
02
Unser Ansatz zur Vertiefung der Analyse: Aufbauend auf der Ist-Analyse führten wir gezielte, kompakte Workshops mit allen relevanten Stakeholdern durch – vom Expertenteam über das Produktdatenmanagement (PDM) bis hin zur internen IT. Unser Ziel war es, die Ursachen der identifizierten Probleme aufzudecken und gemeinsam die genauen Anforderungen an eine zukunftssichere Lösung zu definieren. Wir stellten offene Fragen, um nicht nur die Symptome, sondern auch die Ursachen der Ineffizienz zu verstehen.
Das Ergebnis der Problemanalyse:
Diese Phase ermöglichte ein tieferes Verständnis der zentralen Herausforderungen und führte zu einer entscheidenden Erkenntnis:
Das Ergebnis der Problemanalyse:
Diese Phase ermöglichte ein tieferes Verständnis der zentralen Herausforderungen und führte zu einer entscheidenden Erkenntnis:
Das Ergebnis der Problemanalyse:
Diese Phase ermöglichte ein tieferes Verständnis der zentralen Herausforderungen und führte zu einer entscheidenden Erkenntnis:
Ein einfaches Suchtool reicht nicht aus:
Der Schlüssel lag darin, Wissen effizient zu teilen und gleichzeitig redundante Forschungsanstrengungen zu minimieren.
Ein einfaches Suchtool reicht nicht aus:
Der Schlüssel lag darin, Wissen effizient zu teilen und gleichzeitig redundante Forschungsanstrengungen zu minimieren.
Ein einfaches Suchtool reicht nicht aus:
Der Schlüssel lag darin, Wissen effizient zu teilen und gleichzeitig redundante Forschungsanstrengungen zu minimieren.
Wissenserhalt ist ein strategisches Ziel:
Die Einrichtung eines zentralen Wissenszentrums war für die Bewahrung der Erkenntnisse von Experten von entscheidender Bedeutung.
Wissenserhalt ist ein strategisches Ziel:
Die Einrichtung eines zentralen Wissenszentrums war für die Bewahrung der Erkenntnisse von Experten von entscheidender Bedeutung.
Wissenserhalt ist ein strategisches Ziel:
Die Einrichtung eines zentralen Wissenszentrums war für die Bewahrung der Erkenntnisse von Experten von entscheidender Bedeutung.
Die Geschwindigkeit ist der entscheidende Faktor:
Schnelle Antworten auf Anfragen von Baustellen waren für die Verbesserung der Servicequalität von entscheidender Bedeutung.
Die Geschwindigkeit ist der entscheidende Faktor:
Schnelle Antworten auf Anfragen von Baustellen waren für die Verbesserung der Servicequalität von entscheidender Bedeutung.
Die Geschwindigkeit ist der entscheidende Faktor:
Schnelle Antworten auf Anfragen von Baustellen waren für die Verbesserung der Servicequalität von entscheidender Bedeutung.
Das Ergebnis war eine klare Mission:
Wir mussten eine intelligente Wissensdatenbank entwickeln, die nicht nur Daten speichert, sondern Wissen aktiv sichert und den Identifizierungsprozess durch den Einsatz moderner Technologie radikal beschleunigt.
Das Ergebnis war eine klare Mission:
Wir mussten eine intelligente Wissensdatenbank entwickeln, die nicht nur Daten speichert, sondern Wissen aktiv sichert und den Identifizierungsprozess durch den Einsatz moderner Technologie radikal beschleunigt.
Das Ergebnis war eine klare Mission:
Wir mussten eine intelligente Wissensdatenbank entwickeln, die nicht nur Daten speichert, sondern Wissen aktiv sichert und den Identifizierungsprozess durch den Einsatz moderner Technologie radikal beschleunigt.
Automatisierte Anfrage-Triage
Wir erfassen und verarbeiten Anfragen aus allen Kundenkanälen konsequent.
Automatisierte Anfrage-Triage
Wir erfassen und verarbeiten Anfragen aus allen Kundenkanälen konsequent.
Automatisierte Anfrage-Triage
Wir erfassen und verarbeiten Anfragen aus allen Kundenkanälen konsequent.
Automatisierte Anfrage-Triage
Eine KI-Engine analysiert und klassifiziert alle Anfragen und verwandelt das Chaos in umsetzbare Aufgaben.
Automatisierte Anfrage-Triage
Eine KI-Engine analysiert und klassifiziert alle Anfragen und verwandelt das Chaos in umsetzbare Aufgaben.
Automatisierte Anfrage-Triage
Eine KI-Engine analysiert und klassifiziert alle Anfragen und verwandelt das Chaos in umsetzbare Aufgaben.
Dynamische Workload-Delegierung
Wir weisen Aufgaben automatisch basierend auf der Expertise, Verfügbarkeit und Arbeitsbelastung des Teams zu.
Dynamische Workload-Delegierung
Wir weisen Aufgaben automatisch basierend auf der Expertise, Verfügbarkeit und Arbeitsbelastung des Teams zu.
Dynamische Workload-Delegierung
Wir weisen Aufgaben automatisch basierend auf der Expertise, Verfügbarkeit und Arbeitsbelastung des Teams zu.
Zentralisierter Wissenshub
Wir schaffen eine einzige Quelle der Wahrheit, indem wir alle Produkt- und Lösungsdaten kombinieren.
Zentralisierter Wissenshub
Wir schaffen eine einzige Quelle der Wahrheit, indem wir alle Produkt- und Lösungsdaten kombinieren.
Zentralisierter Wissenshub
Wir schaffen eine einzige Quelle der Wahrheit, indem wir alle Produkt- und Lösungsdaten kombinieren.
Das Ergebnis der Konzeptphase
(Die Lösungsidee):
Das Ergebnis ist ein detailliertes Konzept für eine intelligente Ersatzteildatenbank (SPDB), die weit mehr ist als nur ein Nachschlagewerk:
Das Ergebnis der Konzeptphase
(Die Lösungsidee):
Das Ergebnis ist ein detailliertes Konzept für eine intelligente Ersatzteildatenbank (SPDB), die weit mehr ist als nur ein Nachschlagewerk:
Das Ergebnis der Konzeptphase
(Die Lösungsidee):
Das Ergebnis ist ein detailliertes Konzept für eine intelligente Ersatzteildatenbank (SPDB), die weit mehr ist als nur ein Nachschlagewerk:
Das „zentrale Gehirn“ des Unternehmens:
Die Anwendung wurde als zentrale Informationsquelle konzipiert. Jede gelöste Anfrage, jede erfolgreiche Teileidentifikation wird im System dokumentiert und steht für alle zukünftigen Anfragen sofort zur Verfügung. Dadurch entfallen repetitive Recherchen.
Das „zentrale Gehirn“ des Unternehmens:
Die Anwendung wurde als zentrale Informationsquelle konzipiert. Jede gelöste Anfrage, jede erfolgreiche Teileidentifikation wird im System dokumentiert und steht für alle zukünftigen Anfragen sofort zur Verfügung. Dadurch entfallen repetitive Recherchen.
Das „zentrale Gehirn“ des Unternehmens:
Die Anwendung wurde als zentrale Informationsquelle konzipiert. Jede gelöste Anfrage, jede erfolgreiche Teileidentifikation wird im System dokumentiert und steht für alle zukünftigen Anfragen sofort zur Verfügung. Dadurch entfallen repetitive Recherchen.
KI-Bilderkennung als Hauptwerkzeug:
Techniker oder Support-Team können einfach ein Foto des defekten Teils hochladen. Eine künstliche Intelligenz durchsucht den gesamten Katalog und liefert in Sekundenschnelle passende Vorschläge.
KI-Bilderkennung als Hauptwerkzeug:
Techniker oder Support-Team können einfach ein Foto des defekten Teils hochladen. Eine künstliche Intelligenz durchsucht den gesamten Katalog und liefert in Sekundenschnelle passende Vorschläge.
KI-Bilderkennung als Hauptwerkzeug:
Techniker oder Support-Team können einfach ein Foto des defekten Teils hochladen. Eine künstliche Intelligenz durchsucht den gesamten Katalog und liefert in Sekundenschnelle passende Vorschläge.
Sicherung von Generationenwissen:
Durch die strukturierte Dokumentation von Lösungsansätzen und Expertentipps wird das Know-how der Mitarbeiter digitalisiert und für das Unternehmen dauerhaft erhalten.
Sicherung von Generationenwissen:
Durch die strukturierte Dokumentation von Lösungsansätzen und Expertentipps wird das Know-how der Mitarbeiter digitalisiert und für das Unternehmen dauerhaft erhalten.
Sicherung von Generationenwissen:
Durch die strukturierte Dokumentation von Lösungsansätzen und Expertentipps wird das Know-how der Mitarbeiter digitalisiert und für das Unternehmen dauerhaft erhalten.
Moderne und skalierbare Architektur:
Das Konzept umfasste eine robuste technische Grundlage (einschließlich React/Next.js, Node.js, Elasticsearch, Azure Cloud), um die enorme Datenmenge zu verarbeiten und zukünftiges Wachstum zu ermöglichen.
Moderne und skalierbare Architektur:
Das Konzept umfasste eine robuste technische Grundlage (einschließlich React/Next.js, Node.js, Elasticsearch, Azure Cloud), um die enorme Datenmenge zu verarbeiten und zukünftiges Wachstum zu ermöglichen.
Moderne und skalierbare Architektur:
Das Konzept umfasste eine robuste technische Grundlage (einschließlich React/Next.js, Node.js, Elasticsearch, Azure Cloud), um die enorme Datenmenge zu verarbeiten und zukünftiges Wachstum zu ermöglichen.
Entwicklung einer Lösung (Das Konzept)
03
Unser Ansatz zur Konzeptentwicklung: Mit einem klaren Verständnis der Problemstellung entwarfen wir in einem agilen Prozess das Konzept für eine ganzheitliche Lösung. Anstatt Standardsoftware anzupassen, verfolgten wir einen „Greenfield“-Ansatz. Wir skizzierten eine moderne Webanwendung mit KI-gestützter Bilderkennung im Kern, eingebettet in eine Architektur, die als zentrale Wissensplattform dient.
Entwicklung einer Lösung (Das Konzept)
03
Unser Ansatz zur Konzeptentwicklung: Mit einem klaren Verständnis der Problemstellung entwarfen wir in einem agilen Prozess das Konzept für eine ganzheitliche Lösung. Anstatt Standardsoftware anzupassen, verfolgten wir einen „Greenfield“-Ansatz. Wir skizzierten eine moderne Webanwendung mit KI-gestützter Bilderkennung im Kern, eingebettet in eine Architektur, die als zentrale Wissensplattform dient.
Entwicklung einer Lösung (Das Konzept)
03
Unser Ansatz zur Konzeptentwicklung: Mit einem klaren Verständnis der Problemstellung entwarfen wir in einem agilen Prozess das Konzept für eine ganzheitliche Lösung. Anstatt Standardsoftware anzupassen, verfolgten wir einen „Greenfield“-Ansatz. Wir skizzierten eine moderne Webanwendung mit KI-gestützter Bilderkennung im Kern, eingebettet in eine Architektur, die als zentrale Wissensplattform dient.
Das eindeutige Ergebnis war:
Das Ergebnis war ein klar definierter Plan für eine innovative Lösung, die genau auf die identifizierten Kernprobleme zugeschnitten war und einen messbaren Mehrwert versprach.
Das eindeutige Ergebnis war:
Das Ergebnis war ein klar definierter Plan für eine innovative Lösung, die genau auf die identifizierten Kernprobleme zugeschnitten war und einen messbaren Mehrwert versprach.
Das eindeutige Ergebnis war:
Das Ergebnis war ein klar definierter Plan für eine innovative Lösung, die genau auf die identifizierten Kernprobleme zugeschnitten war und einen messbaren Mehrwert versprach.
One Front Door
Kunden nutzen jeden Kanal. Wir erfassen die Anfrage, sodass sie nie einen Kontakt suchen müssen.
One Front Door
Kunden nutzen jeden Kanal. Wir erfassen die Anfrage, sodass sie nie einen Kontakt suchen müssen.
One Front Door
Kunden nutzen jeden Kanal. Wir erfassen die Anfrage, sodass sie nie einen Kontakt suchen müssen.
Alle Kanäle vereint
Alle Konversationen aus allen Kanälen werden in einer einzigen, vollständigen Ansicht zusammengefasst.
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Alle Kanäle vereint
Alle Konversationen aus allen Kanälen werden in einer einzigen, vollständigen Ansicht zusammengefasst.
Intelligentes Routing
Unsere KI-Engine analysiert, filtert und leitet jede Anfrage an den besten Agenten weiter.
Intelligentes Routing
Unsere KI-Engine analysiert, filtert und leitet jede Anfrage an den besten Agenten weiter.
Intelligentes Routing
Unsere KI-Engine analysiert, filtert und leitet jede Anfrage an den besten Agenten weiter.
Einheitliches Dashboard
Ein 360°-Dashboard bietet Ihrem Team den vollständigen Kontext zur Verwaltung mehrerer Anfragen.
Einheitliches Dashboard
Ein 360°-Dashboard bietet Ihrem Team den vollständigen Kontext zur Verwaltung mehrerer Anfragen.
Einheitliches Dashboard
Ein 360°-Dashboard bietet Ihrem Team den vollständigen Kontext zur Verwaltung mehrerer Anfragen.
Zukunftssicheres Ökosystem
Ein skalierbares Ökosystem, das auf Wachstum, Effizienz und niedrige Betriebskosten ausgelegt ist.
Zukunftssicheres Ökosystem
Ein skalierbares Ökosystem, das auf Wachstum, Effizienz und niedrige Betriebskosten ausgelegt ist.
Zukunftssicheres Ökosystem
Ein skalierbares Ökosystem, das auf Wachstum, Effizienz und niedrige Betriebskosten ausgelegt ist.
Automatische Ersatzteilzuordnung, Anbindung an CRM für bisherige Kundenanfragen. Abgleich mit anderen Anfragen und deren Lösungen... bis hin zur Erstellung eines Angebots für den Kunden, welches dann aus der App an den Kunden gesendet wird. Eine UI für alles
Realisierung, Implementierung und Go-Live
04
Unser Implementierungsansatz: Die codable GmbH übernahm die volle Verantwortung für die Umsetzung des Konzepts – von der Entwicklung und Implementierung bis zum Go-Live. Wir arbeiteten in kurzen, agilen Zyklen, um schnell erste funktionsfähige Versionen zu liefern und das Feedback des Expertenteams direkt einzuarbeiten. Von Anfang an lag der Fokus auf der schnellen Bereitstellung der Kernfunktionalitäten, insbesondere der KI-gestützten Bilderkennung, um sofort den größtmöglichen Mehrwert zu schaffen.
Realisierung, Implementierung und Go-Live
04
Unser Implementierungsansatz: Die codable GmbH übernahm die volle Verantwortung für die Umsetzung des Konzepts – von der Entwicklung und Implementierung bis zum Go-Live. Wir arbeiteten in kurzen, agilen Zyklen, um schnell erste funktionsfähige Versionen zu liefern und das Feedback des Expertenteams direkt einzuarbeiten. Von Anfang an lag der Fokus auf der schnellen Bereitstellung der Kernfunktionalitäten, insbesondere der KI-gestützten Bilderkennung, um sofort den größtmöglichen Mehrwert zu schaffen.
Realisierung, Implementierung und Go-Live
04
Unser Implementierungsansatz: Die codable GmbH übernahm die volle Verantwortung für die Umsetzung des Konzepts – von der Entwicklung und Implementierung bis zum Go-Live. Wir arbeiteten in kurzen, agilen Zyklen, um schnell erste funktionsfähige Versionen zu liefern und das Feedback des Expertenteams direkt einzuarbeiten. Von Anfang an lag der Fokus auf der schnellen Bereitstellung der Kernfunktionalitäten, insbesondere der KI-gestützten Bilderkennung, um sofort den größtmöglichen Mehrwert zu schaffen.
Das Ergebnis:
Die Endlösung und ihre Auswirkungen
Die Inbetriebnahme der neuen Ersatzteildatenbank führte zu transformativen und direkt messbaren Verbesserungen:
Das Ergebnis:
Die Endlösung und ihre Auswirkungen
Die Inbetriebnahme der neuen Ersatzteildatenbank führte zu transformativen und direkt messbaren Verbesserungen:
Das Ergebnis:
Die Endlösung und ihre Auswirkungen
Die Inbetriebnahme der neuen Ersatzteildatenbank führte zu transformativen und direkt messbaren Verbesserungen:
Problem der wiederholten Recherche gelöst:
Heute funktioniert die SPDB wie geplant als kollektives Gedächtnis des Unternehmens. Der Kreislauf redundanter Arbeit wurde erfolgreich durchbrochen.
Problem der wiederholten Recherche gelöst:
Heute funktioniert die SPDB wie geplant als kollektives Gedächtnis des Unternehmens. Der Kreislauf redundanter Arbeit wurde erfolgreich durchbrochen.
Expertenwissen nachhaltig gesichert:
Das wertvolle Wissen der Mitarbeiter wird nun systematisch erfasst und vor Verlust geschützt. Mit jeder Nutzung wird die Plattform wertvoller.
Expertenwissen nachhaltig gesichert:
Das wertvolle Wissen der Mitarbeiter wird nun systematisch erfasst und vor Verlust geschützt. Mit jeder Nutzung wird die Plattform wertvoller.
Schaffung eines strategischen Vorteils:
Die schnelle und präzise Unterstützung der Techniker hat die Kundenbindung gestärkt und dem Unternehmen einen klaren Wettbewerbsvorteil verschafft.
Schaffung eines strategischen Vorteils:
Die schnelle und präzise Unterstützung der Techniker hat die Kundenbindung gestärkt und dem Unternehmen einen klaren Wettbewerbsvorteil verschafft.
Problem der wiederholten Recherche gelöst:
Heute funktioniert die SPDB wie geplant als kollektives Gedächtnis des Unternehmens. Der Kreislauf redundanter Arbeit wurde erfolgreich durchbrochen.
Expertenwissen nachhaltig gesichert:
Das wertvolle Wissen der Mitarbeiter wird nun systematisch erfasst und vor Verlust geschützt. Mit jeder Nutzung wird die Plattform wertvoller.
Problem der wiederholten Recherche gelöst:
Heute funktioniert die SPDB wie geplant als kollektives Gedächtnis des Unternehmens. Der Kreislauf redundanter Arbeit wurde erfolgreich durchbrochen.
Expertenwissen nachhaltig gesichert:
Das wertvolle Wissen der Mitarbeiter wird nun systematisch erfasst und vor Verlust geschützt. Mit jeder Nutzung wird die Plattform wertvoller.
Radikal reduzierte Reaktionszeiten:
Durch die KI-Bilderkennung können Teile in Sekunden statt in Stunden identifiziert werden. Das Expertenteam kann nun Anfragen von der Baustelle nahezu in Echtzeit beantworten.
Radikal reduzierte Reaktionszeiten:
Durch die KI-Bilderkennung können Teile in Sekunden statt in Stunden identifiziert werden. Das Expertenteam kann nun Anfragen von der Baustelle nahezu in Echtzeit beantworten.
Effizientes und effektives Expertenteam:
Das Team wird von zeitaufwändigen Routinesuchen entlastet und kann sich auf komplexe Fälle konzentrieren, was die Servicequalität und die Mitarbeiterzufriedenheit deutlich erhöht.
Effizientes und effektives Expertenteam:
Das Team wird von zeitaufwändigen Routinesuchen entlastet und kann sich auf komplexe Fälle konzentrieren, was die Servicequalität und die Mitarbeiterzufriedenheit deutlich erhöht.
TL;DR
05
Alle Probleme und Lösungen zusammen
TL;DR
05
Alle Probleme und Lösungen zusammen
TL;DR
05
Alle Probleme und Lösungen zusammen
Lösung: Ihre Anwendung ermöglicht es Nutzern, einfach ein Foto des benötigten Teils hochzuladen. Die KI-gestützte Objekterkennung identifiziert die relevante Komponente im Bild. Der Nutzer kann das Foto auch zuschneiden, um die Suche einzugrenzen. Die App durchsucht anschließend die Datenbank nach visuellen Übereinstimmungen und liefert in Sekundenschnelle das richtige Produkt oder Ersatzteil.
Problem: Ein Techniker ist vor Ort und erkennt ein bestimmtes verbautes Teil nicht. Die Suche nach Seriennummern oder Beschreibungen ist oft mühsam und fehleranfällig.
1. Intelligente Bilderkennung und -suche
Lösung: Die Anwendung bündelt alle relevanten Daten in einer zentralen Datenbank. Ob Hauptprodukt oder kleines Ersatzteil – alle Informationen – inklusive Fabriknummern und technischen Details – sind strukturiert und schnell zugänglich.
Problem: Wichtige Informationen zu Produkten, Ersatzteilen, Explosionszeichnungen und Handbüchern sind über verschiedene Systeme, Ordner und Herstellerkataloge verstreut.
2. Zentralisierte Wissens- und Ersatzteildatenbank
Lösung: Die Funktion „DeepSearch“ durchsucht nicht nur die Datenbankeinträge, sondern den gesamten Inhalt aller gespeicherten Dokumente. Dazu gehören Produktkataloge, Preislisten, technische Datenblätter und Servicehandbücher. Ein einziger Suchbegriff genügt, und das System findet die Nadel im Heuhaufen.
Problem: Das benötigte Ersatzteil wird nur in einem alten PDF-Katalog oder einer Preisliste von 2021 erwähnt, die niemand manuell durchsuchen möchte.
3. DeepSearch in allen Dokumenten
Lösung: Die Anwendung ist direkt mit dem Ticketsystem des Kundenservices verbunden. Ein Techniker kann direkt aus dem „Ticketkontext“ eine Suche starten. Informationen aus Kundenanfragen und die daraus resultierenden Ersatzteillisten werden direkt im System (z. B. Jira) dokumentiert, was den Prozess für alle Beteiligten transparent und effizient macht.
Problem: Der Kundenservice erstellt ein Ticket für eine Reparatur. Der Techniker muss die Informationen aus dem Ticket anschließend manuell in die Ersatzteilsuche übertragen.
4. Nahtlose Integration mit Ticketsystemen (z. B. Jira)
Lösung: Jedes Produkt wird als umfassender Datensatz gepflegt. Nutzer sehen auf einen Blick nicht nur das gesuchte Teil, sondern auch passende Alternativen, notwendiges Zubehör und die dazugehörigen Ersatzteillisten. Das reduziert Bestellfehler drastisch und eröffnet Cross-Selling-Möglichkeiten.
Problem: Ein Produkt ist mehr als nur eine Artikelnummer; es verfügt über Zubehör, Alternativprodukte, verschiedene Bilder und spezifische Ersatzteillisten für unterschiedliche Baujahre.
5. Umfassendes Produktinformationsmanagement (PIM)
Lösung: Ihre Anwendung ermöglicht es Nutzern, einfach ein Foto des benötigten Teils hochzuladen. Die KI-gestützte Objekterkennung identifiziert die relevante Komponente im Bild. Der Nutzer kann das Foto auch zuschneiden, um die Suche einzugrenzen. Die App durchsucht anschließend die Datenbank nach visuellen Übereinstimmungen und liefert in Sekundenschnelle das richtige Produkt oder Ersatzteil.
Problem: Ein Techniker ist vor Ort und erkennt ein bestimmtes verbautes Teil nicht. Die Suche nach Seriennummern oder Beschreibungen ist oft mühsam und fehleranfällig.
1. Intelligente Bilderkennung und -suche
Lösung: Die Anwendung bündelt alle relevanten Daten in einer zentralen Datenbank. Ob Hauptprodukt oder kleines Ersatzteil – alle Informationen – inklusive Fabriknummern und technischen Details – sind strukturiert und schnell zugänglich.
Problem: Wichtige Informationen zu Produkten, Ersatzteilen, Explosionszeichnungen und Handbüchern sind über verschiedene Systeme, Ordner und Herstellerkataloge verstreut.
2. Zentralisierte Wissens- und Ersatzteildatenbank
Lösung: Die Funktion „DeepSearch“ durchsucht nicht nur die Datenbankeinträge, sondern den gesamten Inhalt aller gespeicherten Dokumente. Dazu gehören Produktkataloge, Preislisten, technische Datenblätter und Servicehandbücher. Ein einziger Suchbegriff genügt, und das System findet die Nadel im Heuhaufen.
Problem: Das benötigte Ersatzteil wird nur in einem alten PDF-Katalog oder einer Preisliste von 2021 erwähnt, die niemand manuell durchsuchen möchte.
3. DeepSearch in allen Dokumenten
Lösung: Die Anwendung ist direkt mit dem Ticketsystem des Kundenservices verbunden. Ein Techniker kann direkt aus dem „Ticketkontext“ eine Suche starten. Informationen aus Kundenanfragen und die daraus resultierenden Ersatzteillisten werden direkt im System (z. B. Jira) dokumentiert, was den Prozess für alle Beteiligten transparent und effizient macht.
Problem: Der Kundenservice erstellt ein Ticket für eine Reparatur. Der Techniker muss die Informationen aus dem Ticket anschließend manuell in die Ersatzteilsuche übertragen.
4. Nahtlose Integration mit Ticketsystemen (z. B. Jira)
Lösung: Jedes Produkt wird als umfassender Datensatz gepflegt. Nutzer sehen auf einen Blick nicht nur das gesuchte Teil, sondern auch passende Alternativen, notwendiges Zubehör und die dazugehörigen Ersatzteillisten. Das reduziert Bestellfehler drastisch und eröffnet Cross-Selling-Möglichkeiten.
Problem: Ein Produkt ist mehr als nur eine Artikelnummer; es verfügt über Zubehör, Alternativprodukte, verschiedene Bilder und spezifische Ersatzteillisten für unterschiedliche Baujahre.
5. Umfassendes Produktinformationsmanagement (PIM)
Lösung: Ihre Anwendung ermöglicht es Nutzern, einfach ein Foto des benötigten Teils hochzuladen. Die KI-gestützte Objekterkennung identifiziert die relevante Komponente im Bild. Der Nutzer kann das Foto auch zuschneiden, um die Suche einzugrenzen. Die App durchsucht anschließend die Datenbank nach visuellen Übereinstimmungen und liefert in Sekundenschnelle das richtige Produkt oder Ersatzteil.
Problem: Ein Techniker ist vor Ort und erkennt ein bestimmtes verbautes Teil nicht. Die Suche nach Seriennummern oder Beschreibungen ist oft mühsam und fehleranfällig.
1. Intelligente Bilderkennung und -suche
Lösung: Die Anwendung bündelt alle relevanten Daten in einer zentralen Datenbank. Ob Hauptprodukt oder kleines Ersatzteil – alle Informationen – inklusive Fabriknummern und technischen Details – sind strukturiert und schnell zugänglich.
Problem: Wichtige Informationen zu Produkten, Ersatzteilen, Explosionszeichnungen und Handbüchern sind über verschiedene Systeme, Ordner und Herstellerkataloge verstreut.
2. Zentralisierte Wissens- und Ersatzteildatenbank
Lösung: Die Funktion „DeepSearch“ durchsucht nicht nur die Datenbankeinträge, sondern den gesamten Inhalt aller gespeicherten Dokumente. Dazu gehören Produktkataloge, Preislisten, technische Datenblätter und Servicehandbücher. Ein einziger Suchbegriff genügt, und das System findet die Nadel im Heuhaufen.
Problem: Das benötigte Ersatzteil wird nur in einem alten PDF-Katalog oder einer Preisliste von 2021 erwähnt, die niemand manuell durchsuchen möchte.
3. DeepSearch in allen Dokumenten
Lösung: Die Anwendung ist direkt mit dem Ticketsystem des Kundenservices verbunden. Ein Techniker kann direkt aus dem „Ticketkontext“ eine Suche starten. Informationen aus Kundenanfragen und die daraus resultierenden Ersatzteillisten werden direkt im System (z. B. Jira) dokumentiert, was den Prozess für alle Beteiligten transparent und effizient macht.
Problem: Der Kundenservice erstellt ein Ticket für eine Reparatur. Der Techniker muss die Informationen aus dem Ticket anschließend manuell in die Ersatzteilsuche übertragen.
4. Nahtlose Integration mit Ticketsystemen (z. B. Jira)
Lösung: Jedes Produkt wird als umfassender Datensatz gepflegt. Nutzer sehen auf einen Blick nicht nur das gesuchte Teil, sondern auch passende Alternativen, notwendiges Zubehör und die dazugehörigen Ersatzteillisten. Das reduziert Bestellfehler drastisch und eröffnet Cross-Selling-Möglichkeiten.
Problem: Ein Produkt ist mehr als nur eine Artikelnummer; es verfügt über Zubehör, Alternativprodukte, verschiedene Bilder und spezifische Ersatzteillisten für unterschiedliche Baujahre.
5. Umfassendes Produktinformationsmanagement (PIM)
Lösung: Ihre Anwendung ermöglicht es Nutzern, einfach ein Foto des benötigten Teils hochzuladen. Die KI-gestützte Objekterkennung identifiziert die relevante Komponente im Bild. Der Nutzer kann das Foto auch zuschneiden, um die Suche einzugrenzen. Die App durchsucht anschließend die Datenbank nach visuellen Übereinstimmungen und liefert in Sekundenschnelle das richtige Produkt oder Ersatzteil.
Problem: Ein Techniker ist vor Ort und erkennt ein bestimmtes verbautes Teil nicht. Die Suche nach Seriennummern oder Beschreibungen ist oft mühsam und fehleranfällig.
1. Intelligente Bilderkennung und -suche
Lösung: Die Anwendung bündelt alle relevanten Daten in einer zentralen Datenbank. Ob Hauptprodukt oder kleines Ersatzteil – alle Informationen – inklusive Fabriknummern und technischen Details – sind strukturiert und schnell zugänglich.
Problem: Wichtige Informationen zu Produkten, Ersatzteilen, Explosionszeichnungen und Handbüchern sind über verschiedene Systeme, Ordner und Herstellerkataloge verstreut.
2. Zentralisierte Wissens- und Ersatzteildatenbank
„Als langjähriger Divio-Partner nutzen wir die erstklassigen Cloud-Hosting-Dienste von Divio erfolgreich und bieten sie unseren Kunden an. Divios Engagement für Spitzenleistungen ermöglicht es uns, uns auf das zu konzentrieren, was wir am besten können: die Entwicklung hochwertiger Webanwendungen für unsere Kunden, während Divio die Cloud-Infrastruktur fachmännisch verwaltet.“
Mike Kusber
zentraler Ersatzteilservice der GC- und GUT-Gruppe - Cordes & Graefe Holding
Das eindeutige Ergebnis war:
Das Endergebnis ist nicht nur eine Software, sondern ein transformierter Prozess und ein strategisches Asset, das die Effizienz und Zukunftsfähigkeit des Kunden nachhaltig sichert.
Das eindeutige Ergebnis war:
Das Endergebnis ist nicht nur eine Software, sondern ein transformierter Prozess und ein strategisches Asset, das die Effizienz und Zukunftsfähigkeit des Kunden nachhaltig sichert.
Das eindeutige Ergebnis war:
Das Endergebnis ist nicht nur eine Software, sondern ein transformierter Prozess und ein strategisches Asset, das die Effizienz und Zukunftsfähigkeit des Kunden nachhaltig sichert.
Verwendete Technologien
Das Endergebnis ist nicht nur eine Software, sondern ein transformierter Prozess und ein strategisches Asset, das die Effizienz und Zukunftsfähigkeit des Kunden nachhaltig sichert.
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"Wir mussten einen komplexen betrieblichen Engpass lösen, der uns Zeit und Geld kostete. Die codable GmbH fiel von Anfang an durch ihre außergewöhnliche Kommunikation auf. Sie hörten sich unser Problem nicht nur an, sondern verstanden auch die geschäftlichen Auswirkungen genau. Die Geschwindigkeit, mit der sie eine qualitativ hochwertige Anwendung auf Unternehmensniveau lieferten, war bemerkenswert. Die Lösung ist stabil, intuitiv und war von grundlegender Bedeutung für die Umstrukturierung unseres Supportmodells, sodass wir unsere Partner effektiver als je zuvor unterstützen können."
Karl Hoffmann
_____ - Cordes & Graefe Holding
„Als langjähriger Divio-Partner nutzen wir die erstklassigen Cloud-Hosting-Dienste von Divio erfolgreich und bieten sie unseren Kunden an. Divios Engagement für Spitzenleistungen ermöglicht es uns, uns auf das zu konzentrieren, was wir am besten können: die Entwicklung hochwertiger Webanwendungen für unsere Kunden, während Divio die Cloud-Infrastruktur fachmännisch verwaltet.“
Mike Kusber
zentraler Ersatzteilservice der GC- und GUT-Gruppe - Cordes & Graefe Holding
"Wir mussten einen komplexen betrieblichen Engpass lösen, der uns Zeit und Geld kostete. Die codable GmbH fiel von Anfang an durch ihre außergewöhnliche Kommunikation auf. Sie hörten sich unser Problem nicht nur an, sondern verstanden auch die geschäftlichen Auswirkungen genau. Die Geschwindigkeit, mit der sie eine qualitativ hochwertige Anwendung auf Unternehmensniveau lieferten, war bemerkenswert. Die Lösung ist stabil, intuitiv und war von grundlegender Bedeutung für die Umstrukturierung unseres Supportmodells, sodass wir unsere Partner effektiver als je zuvor unterstützen können."
Markus Graf
_____ - Cordes & Graefe Holding
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Markus Graf
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Markus Graf
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Mike Kusber
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