Industrie

Burckhardt Compression: Chat-basierte Suchfunktion für Spezifikationsdokumente auf Basis generativer KI

Innerhalb von 5 Wochen realisieren Burckhardt Compression und Zühlke einen Proof-of-Concept für einen Chatbot auf Basis generativer KI und identifizieren damit Potenzial zur Effizienzsteigerung und Einsparung von tausenden Stunden manueller Arbeit.

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Das Projekt auf einen Blick

Burckhardt Compression verliert viel Zeit und Ressourcen durch die manuelle Extraktion von Informationen aus Produktspezifikationsdokumenten.

Mit der Vision, generative KI einzusetzen, will Burckhardt Compression die Informationsbeschaffung beschleunigen und so die betriebliche Effizienz und den Ressourceneinsatz verbessern.

Zühlke und Burckhardt Compression entwickeln erfolgreich einen Proof-of-Concept (PoC) für einen Chatbot, der das Potenzial zur Vereinfachung interner Prozesse und zur Realisierung erheblicher Zeiteinsparungen aufzeigt.

Burckhardt Compression bietet führende Kompressorenservices und -lösungen für verschiedene Branchen. Das Unternehmen steht vor der zentralen Herausforderung, wichtige Daten aus einer Vielzahl von Produktspezifikationen, die von Kunden eingereicht werden, manuell zu extrahieren. Dieser arbeitsintensive Prozess verschlingt eine Menge Zeit und Ressourcen des Unternehmens.

Burckhardt Compression ist entschlossen, seine Prozesse zu optimieren und arbeitet mit Zühlke zusammen, um deren Expertise im Bereich Daten- und KI-Lösungen zu nutzen und eine transformative Lösung zu realisieren.

Die Vision: Generative KI zur Steigerung der betrieblichen Effizienz

Jedes Jahr investierten die Mitarbeitenden von Burckhardt Compression eine beträchtliche Anzahl von Stunden in das manuelle Durchsuchen von Produktspezifikationsdokumenten, die sich in der Regel sehr stark in Strukturen, Inhalten und Verweisen unterscheiden. Dieser Prozess bezieht sich auf diverse Kompressorlösungen, was ihn zu einer mühsamen und zeitaufwändigen Aufgabe machte.

Basierend auf der Vision, generative KI zu nutzen, möchte Burckhardt Compression die Machbarkeit eines Chat-basierten Systems eruieren, mit dem Nutzende mühelos Standardanforderungen überprüfen oder kundenspezifische Anfragen stellen können. Das primäre Ziel lautet: die Informationsbeschaffung beschleunigen und dadurch die betriebliche Effizienz und den Ressourceneinsatz verbessern.

Technologie- und Business-Consulting zur Optimierung von Effizienz und Wirkung

Zühlke realisiert einen Proof-of-Concept für das generative KI-basierte System, in einem standardisierten Framework und unter Verwendung von Microsoft Azure AI Services. Das Team konzipiert nicht nur die Lösung, sondern evaluiert auch die technische Machbarkeit für die Skalierung in einer produktiven Umgebung und stellt die nahtlose Integration in die bestehenden Prozesse von Burckhardt Compression sicher.

In enger Zusammenarbeit mit Burckhardt Compression stimmt Zühlke die Funktionalitäten des Chatbots mit den identifizierten Nutzeranforderungen und Business-KPIs – unter anderem Antwortqualität und -korrektheit – ab. So stellt das Team sicher, dass sich der Chatbot in die bestehenden Arbeitsabläufe integriert und die Effizienz und Wirkung der Lösung maximiert wird.

KI-basierte Innovation steigert die Effizienz und eröffnet neues Potenzial

Innerhalb von nur fünf Wochen liefert das Zühlke-Team einen voll funktionsfähigen PoC, der nahtlos in das Microsoft-Azure-Ökosystem integriert wird. Durch die Nutzung der umfassenden Möglichkeiten von Azure OpenAI wird der Chatbot um eine kundenspezifische Wissensbasis erweitert, die auf die Dokumente von Burckhardt Compression zugeschnitten ist.

Das Ergebnis ist ein technischer Prototyp, der nicht nur die internen Prozesse vereinfacht, sondern auch eine deutliche Reduktion des manuellen Datenextraktionsaufwands um rund 10% verspricht. Burckhardt Compression ist nun in der Lage, das Potenzial KI-basierter Innovation zu nutzen, neue Effizienzpotenziale zu erschließen und das Unternehmen in die Zukunft zu führen.

Das Ergebnis ist ein technischer Prototyp, der, sobald er in ein MVP umgesetzt ist, nicht nur interne Prozesse vereinfachen, sondern auch den Aufwand für die manuelle Datenextraktion um etwa 10 % reduzieren könnte.