Planung
Planzahlen in normaler Sprache
Planer fragen per Text oder Sprache nach Stückzahlen, Varianten und terminlichen Engpässen, und der Assistent findet die Antwort über ERP, Data Warehouses und eigene Anwendungen hinweg.
Branchen · Automotive
KI für die Automobilindustrie in Produktion, Planung und After-Sales
theBlue.ai entwickelt maßgeschneiderte KI-Systeme, die Planungsfragen aus mehreren Systemen zugleich beantworten, Maschinendaten auf Anzeichen von Ausfällen prüfen, Lieferantendokumente und Qualitätsreklamationen lesen und Serviceteams Antworten aus der technischen Dokumentation geben. Jedes System wird an ERP, MES und Data Warehouses angebunden, die Sie schon nutzen, etwa SAP oder eigene Anwendungen, im eigenen Rechenzentrum, in einer privaten Cloud oder hybrid.
KI in der Automobilindustrie: Planzahlen, Sichtprüfung und Wartung
KI in der Automobilindustrie beantwortet Fragen zu Planungs- und Produktionsdaten in normaler Sprache, prüft Bauteile auf Kamerabildern und wertet Maschinendaten aus.
In Werken und bei Zulieferern lassen sich damit Auswertungen, Qualitätsprüfungen und die Vorbereitung von Wartungsentscheidungen unterstützen. Die Systeme greifen auf SAP, BI-Systeme, MES und Bilddaten aus der Linie zu.
Der Vorteil: Antworten aus Planungsdaten ohne Umweg über eine Auswertung, gleichbleibende Prüfkriterien und frühere Hinweise auf Verschleiß. Über Freigaben, Sperren und Reklamationen entscheiden weiterhin Menschen.
Projektbeispiel · Führender Hersteller von Luxusfahrzeugen
Jede Planungsfrage wurde zur Recherche
Die Produktplaner eines führenden Herstellers von Luxusfahrzeugen holten Stückzahlen, Ausstattungsoptionen und marktspezifische Varianten aus SAP BW und mehreren Data Warehouses. Wer an die Daten wollte, brauchte Fachwissen über diese Systeme, und das kostete die Planer jeden Tag Stunden. Heute beantwortet ein Dialogassistent ihre Planungsfragen direkt aus diesen Systemen, per Text oder Sprache.
Selbst abfragen
Planer fragen komplexe Daten ohne IT-Unterstützung ab
Mehrere
SAP BW und mehrere Data Warehouses hinter einer Frage
On-prem
Sichere hybride Anbindung, die Daten bleiben in der eigenen Infrastruktur
Einige der Organisationen, für die wir Systeme gebaut haben
Was die KI übernimmt
Neun Prozesse, die KI in der Automobilindustrie übernimmt
Bei Herstellern und Zulieferern nimmt KI der Planung, der Fertigungslinie, der Qualität, dem Einkauf, der Entwicklung und der Werkstatt Arbeit ab.
Wartung
Vorausschauende Wartung an der Linie
Sensordaten von Pressen, Robotern und Fördertechnik zeigen den tatsächlichen Zustand jeder Maschine. Die Wartung richtet sich nach dem Verschleiß, und Ausfälle werden erkannt, bevor sie die Linie stoppen.
Qualität
Sichtprüfung von Bauteilen
Kamerabilder von der Linie werden auf Fehler wie Kratzer, Dellen oder fehlende Komponenten geprüft, und verdächtige Teile werden für das Qualitätsteam markiert.
Qualität
Garantie- und Qualitätsfälle auswerten
Reklamationen und Berichte von Händlern und Werkstätten werden nach Bauteil und Fehlerbild eingeordnet, und Muster, die auf dieselbe Ursache hinweisen, fallen früh auf.
Einkauf
Lieferantendokumente ins ERP
Auftragsbestätigungen, Lieferscheine und geänderte Liefertermine der Lieferanten werden aus E-Mails und PDFs gelesen, ins ERP übertragen, und Abweichungen werden markiert.
After-Sales
Antworten für Werkstatttechniker
Techniker fragen in normaler Sprache nach Reparaturanleitungen, Serviceinformationen und früheren Fällen und bekommen die Antwort mit Link auf die Stelle, aus der sie stammt.
Entwicklung
Spezifikationen und Prüfberichte vergleichen
Anforderungen, Spezifikationen und Prüfberichte werden über Versionen hinweg durchsucht und verglichen, und die Entwicklung sieht, wo sich ein Wert oder eine Anforderung geändert hat.
Vertrieb und Events
Assistenten auf Messen und im Showroom
Ein KI-Avatar oder Sprachassistent beantwortet Besucherfragen zu Modellen, Ausstattung und Messestand sofort und in mehreren Sprachen.
IT
Interne Tickets zuweisen
Tickets zu ERP, MES und Werkssystemen werden nach System und Komponente eingeordnet, und jedes geht an die Kollegin oder den Kollegen mit den passenden Kenntnissen, Verfügbarkeit und Auslastung.
So funktioniert es
Von der Frage einer Planerin zur Antwort aus mehreren Systemen
Von: Produktplanerin, per Sprache
Sprache: Deutsch Neue Frage
Sprache: Deutsch Neue Frage
Wie viele Fahrzeuge der Baureihe C mit Winterpaket sind für die nordischen Märkte im dritten Quartal geplant?
Und wie sieht das im Vergleich zum Vorjahresquartal aus?
Antwort · Entwurf
Quellen
Planungs- und Vertriebsdaten✓
Geplant Q3
4.820 Fahrzeuge✓
Q3 Vorjahr
4.310 Fahrzeuge, +12 %✓
Finnland
Plan noch nicht freigegeben
Antwort angezeigt · nur Daten, die die Planerin sehen darf
Beispiel mit erfundenen Daten, angelehnt an die Referenz Planungsassistent.
Anforderungen der Branche
Was KI in der Automobilindustrie leisten muss
Daten in vielen Systemen, strenge Zugriffsregeln und Fertigungslinien, bei denen jede Stunde Stillstand zählt.
Berechtigungen eingehalten
Jede Antwort enthält nur Daten, die der jeweilige Nutzer sehen darf, und die Daten bleiben in Ihrer Infrastruktur.
Mehrere Systeme zugleich
ERP, MES, Data Warehouses und eigene Anwendungen, zusammengeführt hinter einer Frage. Niemand muss wissen, welches System was enthält.
Aufgebaut auf dem, was Sie betreiben
Die Architektur geht von Ihrer vorhandenen Infrastruktur aus, im eigenen Rechenzentrum, in einer privaten Cloud oder hybrid.
Ein Mensch, wo es darauf ankommt
Das System findet, markiert und bereitet vor. Planungsentscheidungen, Wartungsaufträge und Qualitätsentscheidungen bleiben bei Ihren Teams.
Referenzen
Planungsdaten, vorausschauende Wartung und Sensordaten
Zwei Projekte für Fahrzeughersteller und eines aus einem verwandten Bereich: Anomalieerkennung in den Sensordaten von Geräten im Feld.
Std. → Sek.
Datenabruf
DE + EN
Sprache und Text
Automotive · führender Luxushersteller
Planungsdaten aus SAP BW, in einfacher Sprache erfragt
Produktplaner fragten für jede Entscheidung SAP BW und mehrere Data Warehouses von Hand ab, und jede Abfrage brauchte jemanden, der diese Systeme kannte. Ein zweisprachiger Assistent liefert die Daten jetzt auf Zuruf.
Zur Referenz
Architektur
Predictive Maintenance
Roadmap
Plan in Phasen
Automotive · unter NDA
Eine Roadmap für vorausschauende Wartung in der Automobilfertigung
Ungeplante Maschinenausfälle verursachten teure Produktionsstopps. Wir haben die bestehende Infrastruktur analysiert und eine Architektur für Predictive Maintenance geliefert, zusammen mit dem Weg dorthin.
Zur Referenz
100+
Überwachte Geräte
50+
Sensoren je Gerät
Energie & Gebäudetechnik · unter NDA
Anomalieerkennung auf mehr als hundert Geräten
Ingenieure prüften Sensordaten aus HLK-Anlagen von Hand auf Unregelmäßigkeiten. Jetzt überwacht KI die Anlagen fortlaufend, erkennt Anomalien, ordnet Betriebsmodi zu und meldet Probleme, bevor sie eskalieren.
Zur ReferenzDer Einstieg
Beginnen Sie mit einem Prozess und den Daten dahinter
Eine Planungsfrage, eine Maschine an der Linie oder ein Stapel Lieferantendokumente: die Arbeit, die Ihr Team heute von Hand erledigt, und die Daten dahinter. Wir prüfen früh, ob die Daten den Anwendungsfall tragen und wo sie verarbeitet werden dürfen.
Beschreiben Sie Ihren Prozess
Sagen Sie uns, wo die Handarbeit anfällt und welche Daten dabei im Spiel sind. Wir melden uns innerhalb eines Werktags mit einer ersten Einschätzung und einem Vorschlag für ein 30-minütiges Gespräch.
Prozess beschreibenMit der Prozessanalyse beginnen
Wir nehmen die Abläufe auf, prüfen Ihre Datenquellen und Anforderungen und schlagen eine Architektur mit Umfang, Zeitplan und Kosten vor. Ein eigenständiges Projekt, ohne Verpflichtung weiterzumachen.
Zum KI Discovery WorkshopFAQ
Fragen zu KI in der Automobilindustrie
In der Automobilindustrie übernimmt KI Arbeit, die Planung, Entwicklung und Technik sonst von Hand erledigen: Planzahlen aus mehreren Systemen, Maschinendaten an der Linie, Kamerabilder in der Qualitätsprüfung, Garantiefälle, Lieferantendokumente, Spezifikationen und Prüfberichte sowie Reparaturanleitungen im After-Sales. Das KI-System bereitet das Ergebnis vor, und Planer, Ingenieure und Techniker entscheiden.
Ja. Für einen führenden Hersteller von Luxusfahrzeugen hat theBlue.ai einen Assistenten gebaut, den Planer auf Deutsch oder Englisch fragen, getippt oder gesprochen. Er ermittelt, welche Quellen aus SAP BW und mehreren Data Warehouses er abfragen und wie er sie kombinieren muss, und eine übliche Planungsfrage, die Stunden dauerte, ist in Sekunden beantwortet, ohne IT-Unterstützung.
Mit einer Bestandsaufnahme dessen, was schon da ist. Für einen Fahrzeughersteller hat theBlue.ai mehrtägige Workshops durchgeführt, die vorhandene Azure- und On-Premise-Infrastruktur bewertet, Big-Data- und Machine-Learning-Ansätze an den konkreten Maschinen gemessen und eine Lösungsarchitektur mit Stufenplan geliefert: in welche Technologien investiert wird, welche Daten erhoben werden und wie die Umsetzung gestaffelt wird.
Ja. Für einen globalen Hersteller von Heizungs- und Klimatechnik hat theBlue.ai Machine-Learning-Pipelines gebaut, die Anomalien erkennen, Betriebsmodi einordnen und defekte Sensoren in den Daten von mehr als 100 Geräten mit jeweils 50 oder mehr Sensoren bemerken. Sie ersetzen die manuelle Überwachung.
Das ist möglich. Der Planungsassistent für den Hersteller von Luxusfahrzeugen läuft in Microsoft Azure mit einer sicheren Verbindung zu den SAP-Systemen im eigenen Rechenzentrum, und strenge Berechtigungen sorgen dafür, dass er nur Daten erreicht, die der jeweilige Nutzer sehen darf. theBlue.ai betreibt Systeme auch vollständig im eigenen Rechenzentrum oder in einer privaten Cloud.
Mit einem einzelnen Prozess, etwa einer wiederkehrenden Planungsfrage oder der Wartung eines Maschinentyps, und den Daten dahinter. Die Prozessanalyse hat einen Festpreis ab 3.000 Euro und endet mit einem Architekturvorschlag, der Umfang, Zeitplan und Kosten benennt, einschließlich der Frage, wo die Daten verarbeitet werden dürfen. Die Umsetzung wird nach Meilensteinen abgerechnet, erste funktionierende Bausteine gibt es meist nach sechs bis acht Wochen.
Sagen Sie uns, welcher Prozess Sie am meisten kostet
Beschreiben Sie den Prozess, und wir melden uns innerhalb eines Werktags mit einer ersten Einschätzung und einem Vorschlag für ein 30-minütiges Gespräch.
- Phase 1 ist ein eigenständiges Projekt, ohne Verpflichtung weiterzumachen.
- Erfahrene Entwickler ab dem ersten Tag. Keine Account Manager, keine Übergaben.
- Wir integrieren, wir ersetzen nicht. Ihre Systeme bleiben genau so, wie sie sind.