Ticket Analyzer
Schlanke Warteschlange, AI-gestützte Ähnlichkeitstreffer, empfohlener Fix aus früheren Lösungen. Gebaut für den Service-Desk, nicht für das Engineering.
Liest jedes Ticket.Benennt die Ursache.
Error Inspector clustert tausende Tickets, verfolgt sie vom Symptom bis zur Ursache und empfiehlt den Fix. Genau dort schließt sich der Produktlebenszyklus, bevor das Gewährleistungsrisiko wächst.
Lebenszyklus schließt sich
Spec
Build
Verify
Zwei Oberflächen, eine Ontologie
Triage im Aftermarket. Analyse im Engineering.
Service-Teams arbeiten im Ticket Analyzer: eine Warteschlange, AI-gestützte Ähnlichkeitstreffer, der empfohlene Fix einen Klick entfernt. Bildet sich ein Cluster, das die Bibliothek noch nicht kennt, wird es zur Detailanalyse an den Error Inspector im Engineering eskaliert. Die dort gefundene Grundursache und der Fix fließen direkt zurück in dieselbe Bibliothek.
Error Inspector
Cluster-Analyse über Symptom, Funktion, Signal und Grundursache. Benennt den Fix, den noch niemand gesehen hat, und macht daraus einen, den die Bibliothek danach kennt.
Grundursache
Sehen Sie das Muster, das Ihre Ticket-Warteschlange verbirgt.
Wenn 340 Tickets in sechs Sprachen unausgesprochen dasselbe sagen, clustert Error Inspector das Symptom, verfolgt es über Funktion, Signal und Grundursache und benennt das Bauteil, die Firmware und den Zulieferer dahinter.
Gebaut für Service-, Produktions- und Engineering-Teams gleichermaßen.
Ticket Analyzer · Service
Eine Warteschlange, ein Bildschirm
Jedes offene Ticket in einem einzigen Arbeitsbereich triagiert. Kein Wechsel zwischen Tabs und Systemen.
Liest jede Sprache
Ticket-Texte auf Deutsch, Französisch, Mandarin oder Portugiesisch werden gleich verstanden. Kein manueller Übersetzungsschritt.
Empfohlener Fix aus früheren Treffern
Die AI priorisiert die Maßnahme nach bisheriger Lösungsquote. Anwenden, eskalieren oder kommentieren, ohne den Bildschirm zu verlassen.
Error Inspector · Engineering
Cluster-Analyse, Symptom bis Grundursache
Analysen gehen vier Ebenen tief: Symptom, Funktion, Signal, Grundursache. Dieselbe Spur, die ein erfahrener Ingenieur aufbauen würde.
Impact-Radius und Gewährleistungsrisiko
Jedes Cluster liefert die Zahlen. Betroffene Fahrzeuge, Gewährleistungskosten, Produktionswochen, empfohlene Fix-Auslieferung.
Ausgeschlossene Pfade, belegte Evidenz
Zu jeder Schlussfolgerung gehören die Belege. Stützende Evidenz und verworfene Pfade stehen direkt neben der Antwort.
Impact-Radius
Sehen Sie die Konsequenzen, nicht nur die Ursache.
Wenn SPREAD die Daten hat, benennt es auch die Konsequenzen: betroffene Fahrzeuge, Gewährleistungskosten auf dem Spiel, betroffene Produktionswochen und den empfohlenen Fix. Das Bild schärft sich mit dem, was Sie anbinden: Flottentelemetrie, Gewährleistungssystem, Produktionskalender. Die Spur und der Fix gehören zu jedem Cluster, auch wenn der Rest des Bildes noch unvollständig ist.
Fahrzeuge12,400vom aktiven Cluster betroffen
Risiko€4.2MGewährleistungskosten ohne Lösung
ZeitraumW48–W03Produktionswochen, in denen das Problem auftrat
FixOTAAuslieferung am selben Tag, 89 % bei bisherigen Lösungen
Programmübergreifendes Wissen
Nutzen Sie, was Ihre Ingenieure bereits gelöst haben.
Wenn SPREAD eine Grundursache benennt, verknüpft es jede frühere Analyse, die dieselbe benannt hat. Derselbe Defekt auf einer anderen Plattform, derselbe Zulieferer in einem anderen Programm. Das System trägt weiter, was Ihr Engineering bereits weiß.
Frühere AnalysenMEB-2024Apr 2024 PPE-2025Jan 2025 FL24Aug 2025 KS23Nov 2025
BMS thermal derating, Supplier B firmware
Cell balancing threshold, FW regression
Pantograph derating in heat
Inverter limp mode, summer drift
Aktuelle AnalyseE-Platform Gen3Apr 2026
BMS thermal derating, FW v2.14.1, Supplier B
Zeit bis zur Ursache7 min
Verbundene Ontologie
Verfolgen Sie jedes Ticket bis zum Bauteil dahinter.
Statt eines isolierten CRM-Datensatzes hängt jedes Ticket an Ihren Entwicklungsdaten: dem betroffenen Bauteil, der Funktion, die es realisiert, dem Signal, das sich auffällig verhielt, den Standards, denen es unterliegt, und früheren Vorfällen, die dieselbe Ursache bereits benannt haben.
Verbundener KontextBauteil · Funktion · Signal · Standard · Früherer Vorfall
So funktioniert es
Verwandeln Sie verstreute Tickets in eine benannte Ursache.
Hört auf jede Quelle
Händlertickets, Linienfehler, Pilot-Testfehler, Gewährleistungsansprüche. Mehrsprachig, ohne manuelle Triage.
Clustert die Absicht
Gruppiert sinngleiche Meldungen über Sprachen und Schreibstile hinweg und legt die Muster offen, die in 48.000 Freitext-Tickets verborgen sind.
Verfolgt über alle Ebenen
Symptom über Funktion über Signal bis zur Grundursache, mit den ausgeschlossenen Pfaden neben der Antwort. Dieselbe Spur, die ein erfahrener Ingenieur aufbauen würde.
Benennt den Fix
Empfiehlt die Maßnahme, priorisiert nach bisheriger Lösungsquote, damit Ingenieure handeln, bevor das Gewährleistungsrisiko wächst.
Praxis
In der Praxis bewährt
- Production diagnostics moved to the line technician. 75% faster, every renewal cleared since 2020.~€500k saved per production line, every yearStory lesen →
- 22M workshop tickets, each matched to the closest prior fix by technical similarity, not search.25% cheaper fix, >€15M/year per OEMStory lesen →
- 256,000 warranty claims, ranked by fraud likelihood instead of first-in-first-out.~$2.5M a year per 1pp fraud-detection liftStory lesen →
Loslegen
Stop running war rooms.Start solving from day one.
Book a 20-minute walkthrough.
We will analyze a real cluster of tickets and show where Error Inspector connects to your engineering ontology.