Case Study: Kahl und Schlichterle
Nicht jede Digitalisierung startet mit einer perfekten Datenbank und einer fertigen Schnittstelle. Manchmal sind die Daten da – nur eben nicht in der Form, die man sich für eine Webanwendung wünschen würde.
Für Kahl & Schlichterle haben wir einen Produktfinder entwickelt, der Maschinendaten aus einer CSV-Datei verarbeitet. Dazu kommt ein eigenes Webtool für die Datenpflege und eine KI-gestützte Übersetzung für die mehrsprachige Ausgabe.
Kunde
Kahl & Schlichterle
Leistungen
Produktfinder · Webtool · KI-gestützte Übersetzung
Viele Maschinen. Viele Merkmale. Eine passende finden.
Wer nach einer bestimmten Maschine sucht, möchte sich nicht durch das komplette Angebot klicken.
Deshalb haben wir einen Produktfinder mit umfangreichen Filtermöglichkeiten entwickelt. Nutzer können die Auswahl anhand relevanter Merkmale eingrenzen und schneller zu den Maschinen gelangen, die zu ihren Anforderungen passen.
Die Herausforderung lag dabei aber nicht nur darin, die Informationen übersichtlich darzustellen.
Auch die Daten dahinter mussten irgendwie in den Produktfinder kommen.
Keine Datenbank? Dann eben CSV.
Eine klassische Datenbank oder einen passenden Export, auf den wir für den Produktfinder einfach zugreifen konnten, gab es in diesem Fall nicht.
Die vorhandene Grundlage war eine CSV-Datei.
Statt deshalb erst die komplette bestehende Datenstruktur umzubauen, haben wir den Produktfinder so entwickelt, dass er mit genau dieser Grundlage arbeiten kann.
Die Maschinendaten aus der CSV werden für den Produktfinder genutzt und können dort strukturiert dargestellt und gefiltert werden.
Digitalisierung heißt schließlich nicht, dass vorher erst alle bestehenden Systeme ausgetauscht werden müssen.
Eine CSV pflegen, ohne eine CSV pflegen zu müssen.
Dass eine Anwendung technisch mit einer CSV-Datei arbeiten kann, heißt noch lange nicht, dass der Kunde seine Daten künftig direkt darin bearbeiten sollte.
Deshalb haben wir zusätzlich ein eigenes Webtool entwickelt.
Statt Zeilen und Spalten in einer Datei zu bearbeiten, können die Maschinendaten über ein Formular gepflegt werden. Bestehende Einträge lassen sich bearbeiten und Änderungen komfortabel eintragen.
Im Hintergrund wird daraus wieder die aktualisierte CSV-Datei, mit der der Produktfinder arbeitet.
Die technische Grundlage bleibt bestehen. Die Arbeit damit wird einfacher.
Einpflegen auf Deutsch. Ausspielen in mehreren Sprachen.
Die nächste Frage war: Was passiert, wenn die Maschineninformationen nicht nur auf Deutsch benötigt werden?
Auch dafür haben wir den Pflegeprozess erweitert.
Die Inhalte werden auf Deutsch eingepflegt und können anschließend KI-gestützt in weitere Sprachen übersetzt werden.
Damit muss nicht jede Sprachversion einzeln von Hand in das System übertragen werden. Die Übersetzung wird Teil des digitalen Prozesses.
KI kommt hier also nicht dazu, weil irgendwo noch „KI“ fehlen würde.
Sondern weil sie eine konkrete Aufgabe übernehmen kann.
Vorhandene Daten. Besser nutzbar gemacht.
Am Ende steht nicht nur ein Produktfinder.
Die vorhandenen Maschinendaten werden zur Grundlage für eine Anwendung, in der Nutzer gezielt filtern und passende Maschinen finden können. Ein eigenes Webtool vereinfacht die Pflege dieser Daten. Und die KI-gestützte Übersetzung macht sie für verschiedene Sprachversionen nutzbar.
Die bestehende Datenbasis musste dafür nicht erst durch eine große neue Systemlandschaft ersetzt werden.
Wir haben mit dem gearbeitet, was da ist – und das gebaut, was gefehlt hat.
