InnovMarine beschleunigt komplexe Qualifizierungsarbeiten mit KI-gestützter Automatisierung, die auf IBM watsonx basiert.
InnovMarine bietet der Schifffahrts- und Verteidigungsindustrie zuverlässige digitale Lösungen, die den Informationsfluss verbessern und Workflows bei der Konstruktion, dem Bau und der Wartung von Assets standardisieren. Die Experten von InnovMarine müssen im Rahmen ihrer Beratungsleistungen zahlreiche Interviews führen, detaillierte Informationen sammeln und jeden Kunden durch einen streng strukturierten Aufnahmeprozess begleiten. Da nur wenige Spezialisten diese Arbeit ausführen können, konnte das Team nur zwei oder drei Unternehmen pro Woche unterstützen. Mit steigender Nachfrage führte diese von Fachkräften abhängige Arbeitsbelastung zu einem zunehmenden Druck auf die Kapazitäten, wodurch die Skalierbarkeit eingeschränkt und die Bearbeitungsgeschwindigkeit der Anträge verlangsamt wurde.
Um der steigenden Nachfrage nach Unterstützung bei der Qualifizierung gerecht zu werden, hat InnovMarine in Zusammenarbeit mit IBM seinen von Experten abhängigen Aufnahme-Workflow mithilfe von IBM watsonx Orchestrate modernisiert. In enger Zusammenarbeit mit IBM Technology Expert Labs erfasste das Team das tiefgehende domänenspezifische Wissen des Unternehmens und strukturierte es in einem verwalteten KI-Modell, das Bewerber durch einen äußerst detaillierten Prozess führen kann.
Der virtuelle Assistent unterstützt die Aufnahme ab der ersten Interaktion, sammelt Informationen, organisiert Dokumentationen und generiert automatisch Berichte, E-Mails und Aufgabenanfragen – Aktivitäten, die zuvor zeitintensive menschliche Beteiligung erforderten. Durch die Automatisierung wiederholbarer Schritte bei gleichzeitiger Beibehaltung der Kontrolle durch Fachexperten bei sensiblen Entscheidungen schuf InnovMarine ein besser skalierbares Betriebsmodell. Der neue digitale Workflow reduziert Engpässe, verkürzt die Bearbeitungszeiten und verbessert die Konsistenz für Unternehmen, die komplexe Qualifizierungsprogramme bewältigen. IBM Technology Expert Labs unterstützte die Implementierung und trug dazu bei, die Betriebsbereitschaft sicherzustellen.
Durch ein Umdenken hinsichtlich der Umsetzung der Fachqualifizierung und der Kundenaufnahme gelang es InnovMarine, einen zuvor eingeschränkten, von Experten gesteuerten Prozess zu skalieren. Die Automatisierung übernimmt nun die strukturierten Schritte – die Erfassung von Informationen, die Zusammenstellung von Unterlagen und die Erstellung formeller Ergebnisse –, sodass sich die Fachkräfte ausschließlich auf die Beurteilung und Interpretation konzentrieren können, die einen Mehrwert schaffen. Dadurch kann InnovMarine deutlich mehr Qualifizierungsinitiativen unterstützen, ohne die Teamgröße zu erhöhen, wodurch die Zeit bis zum Projektbeginn verkürzt und gleichzeitig die Konsistenz und Vorhersehbarkeit verbessert wird.
Diese Umstellung senkte auch die Kosten für geführte Qualifizierungsunterstützung und senkte die Hürde für Unternehmen, die an hochwertigen Qualifizierungsprogrammen teilnehmen möchten. Das neue Modell ist zu einem anerkannten Unterscheidungsmerkmal für InnovMarine geworden. Es hat großes Interesse in Verteidigungs- und Branchenforen geweckt und internationale Anfragen dazu ausgelöst, wie ähnliche KI-gestützte Frameworks komplexe Bewertungsprozesse in anderen Märkten modernisieren könnten.
InnovMarine mit Sitz in Lévis, Quebec, bietet zuverlässige digitale Lösungen für die Schifffahrts- und Verteidigungsindustrie. Das Unternehmen integriert Toolsets und optimiert Workflows, um den Informationsfluss zu verbessern, die Standardisierung zu erhöhen und die Effizienz über den gesamten Asset-Lebenszyklus hinweg zu steigern – und unterstützt so Teams dabei, schneller zu entwerfen, besser zu bauen und intelligenter zu warten.
Rechtshinweise
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IBM, das IBM-Logo, IBM watsonx, IBM watsonx Orchestrate und IBM Technology Expert Labs sind Marken der IBM Corp., die in vielen Gerichtsbarkeiten weltweit eingetragen sind.
Die Beispiele dienen nur zur Veranschaulichung. Die tatsächlichen Ergebnisse variieren je nach Kundenkonfiguration und -bedingungen. Daher können keine allgemein erwarteten Ergebnisse bereitgestellt werden.