Software-definierte Fahrzeuge, steigende Variantenvielfalt und zunehmender Zeitdruck verändern das Tagesgeschäft in Werkstätten und im Teilegroßhandel spürbar. Systeme wie Spread setzen genau hier an: Sie verknüpfen Produktdaten aus unterschiedlichsten Quellen, bereiten diese intelligent auf und ermöglichen so schnellere und sicherere Reparaturprozesse. Alexander Mathey von Spread AI referiert bei der diesjährigen CLEPA Aftermarket Konferenz.
Komplexität beherrschen: Warum klassische Diagnoselösungen oft nicht mehr ausreichen
Die Anforderungen an moderne Werkstätten steigen rasant. Fahrzeuge bestehen längst nicht mehr nur aus Mechanik und Elektronik – Software spielt inzwischen eine zentrale Rolle. Damit ändern sich auch Fehlerbilder und Reparaturansätze. Wer künftig wettbewerbsfähig bleiben will, braucht Lösungen, die mehr leisten als klassische Diagnosegeräte.
Product Intelligence verbindet Daten aus ganz unterschiedlichen Quellen – von Diagnosesystemen über CAD-Daten bis hin zu unstrukturierten Informationen wie Reparaturleitfäden. Das Ziel: Ein funktionaler digitaler Zwilling des Fahrzeugs, der nicht nur einzelne Komponenten kennt, sondern deren Zusammenspiel versteht.
Digitale Zwillinge im Aftermarket: Mehr Tempo, weniger Risiko
Die KI-basierte Plattform von Spread zeigt, wie ein solcher Ansatz in der Praxis funktioniert. Aus verstreuten Daten entsteht ein intelligentes Abbild des Fahrzeugs, das Zusammenhänge sichtbar macht und Ursachen für Fehler deutlich schneller identifiziert. Die Vorteile für Werkstätten und Großhändler liegen auf der Hand:
- Bis zu 80 % schnellere Fehlersuche
- Reduzierung von Garantie- und Rückabwicklungskosten
- Praxisnahe Unterstützung direkt am Fahrzeug
Gerade im Aftermarket eröffnet dieser Ansatz völlig neue Möglichkeiten. Ein Beispiel aus der Praxis: Ein Mechaniker stellt per Sprachbefehl eine Frage zu einem Problem an einer Kamera im Fahrzeug. Die KI analysiert die Frage, durchsucht die relevanten Daten und liefert konkrete Handlungsempfehlungen – inklusive Visualisierung und in der gewünschten Sprache.
Datenhoheit bleibt entscheidend: Ohne Struktur kein Mehrwert
KI-Lösungen können nur dann ihr volles Potenzial entfalten, wenn die zugrunde liegenden Daten gut aufbereitet und sinnvoll vernetzt sind. Rohdaten allein reichen nicht aus. Spread setzt daher auf eine intelligente Datenarchitektur (Ontologie), die Begriffe wie DTC, Steuergerät oder Software-Container erkennt und korrekt einordnet.
Für Werkstätten und Großhändler bedeutet das:
- Einheitliche Datenstruktur über viele Systeme hinweg
- Schneller Zugriff auf relevante Informationen
- Reduzierung von Medienbrüchen und Doppelarbeiten
Die Plattform bleibt dabei flexibel und anpassbar – wichtig in einem Umfeld, in dem neue Fahrzeugmodelle und Technologien ständig neue Anforderungen stellen.
Erfolgsfaktor Mensch: Warum KI kein Selbstläufer ist
Auch wenn KI-Technologien wie Spread beeindruckende Ergebnisse liefern, bleibt der Mensch ein entscheidender Faktor. Eine erfolgreiche Implementierung braucht:
- Praxisorientierte Anwendungen
- Einfache Bedienung
- Schulungen und Akzeptanz bei den Nutzern
Gerade für kleinere und mittelgroße Unternehmen im Aftermarket ist ein schrittweiser Einstieg in solche Systeme sinnvoll. Nicht einzelne Pilotprojekte stehen im Fokus, sondern der Aufbau einer skalierbaren, praxisnahen Lösung.
Fazit: KI-basierte Product Intelligence macht Werkstätten fit für die Zukunft
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Werkstätten und im Teilegroßhandel ist längst keine Zukunftsmusik mehr. Systeme wie Spread zeigen, wie sich komplexe Produktdaten nutzbar machen lassen und dabei echte Mehrwerte entstehen – von der schnelleren Fehlersuche bis hin zur Fehlervermeidung.
Für Unternehmen im Automotive Aftermarket gilt dabei: Wer frühzeitig in Datenstruktur, Datenhoheit und KI-Anwendungen investiert, sichert sich langfristig Vorteile im Wettbewerb. Denn je komplexer die Fahrzeuge werden, desto wichtiger wird der schnelle Zugriff auf das richtige Wissen – in jeder Sprache und jederzeit verfügbar.
