Ein Knowledge Layer für den Fahrzeugvertrieb.
Aus Excel-Verknüpfungen zwischen Vertriebs-, Fahrzeug- und Importeursdaten wird ein gemeinsames Informationsmodell, das Fachbereiche, Anwendungen und Agenten aus derselben Quelle bedient.
Die Frage
Eine Vertriebsfrage endet fast immer in der Stückliste, der komplexesten Struktur, die es einem Automobilunternehmen gibt. Wie beantwortet ein Vertrieb sie, wenn Auftragsart, Fahrzeugstruktur und Importeursdaten jedes Mal von Hand zusammengeführt werden?
Unsere Antwort
Wir haben die drei Datenwelten in einem gemeinsamen Informationsmodell zusammengeführt und über d.AP als Knowledge Layer bereitgestellt. Auftragsarten und Konfigurationsoptionen aus den Vertriebssystemen, die Fahrzeugstruktur aus der Stückliste und die Importeursdaten zu Preisen, Texten und Vertriebsgebieten liegen als ein Modell vor, mit erklärten Begriffen und festgehaltenen Zuordnungen zwischen den Systemen. Die Fachbereiche fragen dieses Modell im Self-Service ab, weitere Anwendungen und Agenten beziehen dieselben Aussagen über API oder MCP/A2A. Sichten werden nicht mehr pro Anfrage gebaut, sondern aus dem Modell abgeleitet.
Was wir geliefert haben
Drei Datenwelten, ein Modell
Vertriebsdaten, Fahrzeugstruktur und Importeursdaten in einer gemeinsamen Ontologie verbunden — mit den Fachexperten des Produktmanagements erarbeitet, nicht aus den Beständen erschlossen
Sichten entstehen im Modell, nicht im Ticket
Die Stückliste liegt als 360°-Sicht vor. Wer eine andere Perspektive braucht, fragt sie ab, statt ein zentrales Team zu fragen
Ein Modell, viele Konsumenten
Fachbereiche über den d.AP AI Assistant, Anwendungen und Agenten über API/MCP/A2A. Alle arbeiten auf denselben Begriffen und denselben Zuordnungen
Was es bewirkt hat
- Eine Frage zu Modell, Ausstattung und Markt wird im Vertrieb selbst beantwortet, statt über drei Abteilungen eingesammelt zu werden
- Stücklisteninformationen stehen als Self-Service bereit, statt je Anwendungsfall als eigene Sicht ausgeliefert zu werden
- GenAI-Vorhaben im Vertrieb setzen auf einer gemeinsamen Wissensgrundlage auf, statt sich ihre Datenverbindungen selbst zu bauen
- Punkt-zu-Punkt-Verknüpfungen zwischen den beteiligten Systemen entfallen dort, wo das Modell die Verbindung trägt
Weitere Projekte
Unternehmensweite Daten- & KI-Transformation.
Vom ersten Use Case bis zur unternehmensweiten Steuerung: eine Strategie, die operativ verankert ist, nicht nur konzipiert.
Mehr erfahrenEtablierung eines unternehmensweiten GenAI-Programm.
Ein gemeinsames Programm bündelt verteilte GenAI-Initiativen und verbindet strategische Orientierung, klare Steuerung und konsistente Technologieentscheidungen.
Mehr erfahrenErschließung quantifizierter KI-Potenziale in Finanzprozessen.
Eine Analyse auf Aktivitätsebene macht Automatisierungspotenziale wirtschaftlich bewertbar und schafft eine belastbare Grundlage für gezielte KI-Investitionen.
Mehr erfahrenLassen Sie uns über Ihre Ziele sprechen.
In 25 Minuten verstehen Sie, ob wir helfen können. Keine Folien. Keine Demo.
)
)