Wissensmanagement: ChatGPT oder eine Alternative?

Überblick und Chancen für Service und Vertrieb im Maschinenbau

Dieser Blogbeitrag liefert Definitionen und Abgrenzungen sowie eine Übersicht über wichtige Themen und Herausforderungen bei der Einführung eines Wissensmanagementsystems. Er ist für Auftraggeber, Projektmanager und -mitarbeiter gedacht.

Was ist ein Wissensmanagementsystem?

Generative Künstliche Intelligenzen (abgekürzt GenAI für Generative Artificial Intelligence) wie ChatGPT sind in aller Munde. Seit der Einführung von ChatGPT hat das Thema Wissensmanagement im Unternehmen an Bedeutung gewonnen. In diesem Beitrag benenne ich die relevanten Einflussfaktoren und gebe Tipps zum Vorgehen.

Generative KIs entwickeln sich rasant. Allerdings sind immer wieder Fehler durch mangelnde Trainingsdaten („Halluzinationen“) und falsche Quellenangaben zu finden. Daher werden diese KIs mittlerweile mit anderen Anwendungen (Plug-Ins) gekoppelt, um einige Schwächen zu kompensieren. OpenAI hat den Einsatz im Unternehmensumfeld durch ein Training mit Unternehmensdaten angekündigt. Das deutsche Startup Aleph Alpha bietet eine ähnliche KI für das Unternehmensumfeld an. Es zählt SAP und Intel zu seinen Investoren und Bosch zu seinen Kunden. Aleph Alpha hat zwar nach eigenen Angaben das Problem mit den Quellenangaben gelöst, trotzdem ist es nicht verkehrt, noch etwas abzuwarten, bis mehr Praxiserfahrungen vorliegen.

Ein Wissensmanagementsystem (abgekürzt KMS für Knowledge Management System) ist eine Softwareanwendung, die dabei unterstützt, Wissen und Informationen (Definitionen siehe im nächsten Kapitel) zu sammeln, zu organisieren, zu finden und zu teilen. Vor allem das Auffinden von Wissen und Informationen soll für alle Nutzer wesentlich schneller erfolgen als ohne ein solches System. KMS helfen Unternehmen, ihre Produktivität zu steigern, ihre Kosten zu senken und ihre Kundenzufriedenheit zu erhöhen. Kunden profitieren besonders, wenn sie selbst auf den für sie relevanten Teil des Wissens zugreifen und Informationen einfach und zuverlässig zu jeder Tages- und Nachtzeit finden können.

Grundlagen zum Informations- und Wissensmanagement

Um Wissensmanagement zu verstehen, macht es Sinn, die kognitive Pyramide des Wissens zu analysieren. Sie beschreibt, wie aus Daten, sprich Symbolen und Zeichen, Informationen in einem definierten Kontext werden, die von einem Sender an einen Empfänger übergeben werden. Zunehmende Erkenntnis, z. B. das Feststellen bestimmter Muster, hilft schließlich, Wissen aufzubauen.

Daten sind zeitlich eher „vergangenheitsorientiert“, d. h. sie sind vor einer Analyse und Bewertung entstanden. Der Sender analysiert und fasst sie zu Informationen für den Empfänger zusammen. Aus vielen Informationen kann dann Wissen, d. h. Fakten, Theorien oder Regeln, abgeleitet werden. Dieses Wissen dient in der Zukunft weiteren Analysen bzw. Entscheidungen.

Der Kontext und das dafür erforderlich Verständnis nehmen, angefangen bei den Daten über die Information bis hin zum Wissen, zu. Für die Datenverarbeitung einer Maschine ist nur das Verständnis über die Funktionsweise der Maschine oder sogar nur einer ihrer Funktionen erforderlich. Das notwendige Knowhow für die Informationsverarbeitung ist bereits umfangreicher, da es mehr IT-Kompetenz benötigt. Um Wissen zu verarbeiten (z. B. durch generative KIs), ist in der Regel ein hohes Allgemein- und Sprachverständnis erforderlich. Generative KIs werden daher in den aktuellen Ansätzen nach dem initialen Sprachtraining mit den Informationen und Dokumenten des Unternehmens in einer zweiten Stufe trainiert. Sie dienen als sprachliche Kommunikation („Chat“) für die Dokumentensuche und eine Zusammenfassung von Inhalten.

Zur weiteren Verdeutlichung des Wissensmanagements und der kognitiven Pyramide soll ein Beispiel für den Service des Maschinenbaus dienen: Das System ergänzt automatisiert bei den Servicetickets bzw. Serviceaufträgen den Verbauungsort innerhalb der Maschine. Auf Basis der verbrauchten Bauteile (als Benennung oder Bauteil-ID referenziert) und möglicherweise weiterer Bauteilbegriffe in den Problem- und Reparaturbeschreibungen ermittelt das System den Verbauungsort mit Hilfe von Stücklisteninformationen. Auch Serviceaufträge in anderen Sprachen werden maschinell nach Englisch oder Deutsch übersetzt und mit Verbauungsorten aufbereitet. Servicespezialisten erkennen schließlich, dass sich die Reparaturen an einer speziellen Baugruppe bei einer neuen Maschinengeneration häufen. Sie nehmen entweder einen Konstruktionsfehler oder eine fehlende Vorgabe zur Nutzung der Maschine an und gehen der Sache auf den Grund. Dieser Prozess zeigt, wie aus Daten und Informationen neues „Wissen“ entsteht.

Die Unterschiede zwischen Content- und Wissensmanagement-systemen

Content-Management-Systeme (CMS) wie z. B. SharePoint von Microsoft sind im Unternehmensumfeld beliebt und weit verbreitet. Eine Vielzahl von Lösungen existiert sowohl im Open-Source als auch im lizenzpflichtigen Bereich. Wikis und Webseitenverwaltungssysteme (z. B. WordPress) werden ebenfalls zu den CMS gezählt.

Auf der anderen Seite steht das teurere und komplexere Wissensmanagementsystem wie z. B. Service Express von Empolis mit wesentlich mehr Funktionalität.

Übersetzung: Dokumente werden bei Bedarf automatisch in verschiedene Sprachen übersetzt.
Anreicherung: Informationselemente wie Produktnamen, Werkzeugbegriffe oder Bauteilbezeichnungen werden anhand von allgemeinen oder Unternehmensdaten maschinell erkannt, d. h. mit „Tags“ versehen und so mit zusätzlichem, entsprechendem, hierarchischem Wissen angereichert. Dies ermöglicht eine semantische und fehlertolerantere Suche bzw. Navigation. Bei mehreren unabhängigen Kategorien spricht man von mehreren Dimensionen wie z. B. Produkt, Einbauort am Produkt, Werkzeug, Dokumenttyp etc.
(Fehler-)Baum-Analyse: Eine intern innerhalb des Wissensmanagementsystems spezifizierte Fehlerbaum- bzw. Diagnose-Applikationen fragt den Anwender z.B. einen Servicetechniker, welcher einen Einstellwert für eine Bauteil in einer Maschine sucht, nach der Maschinennummer, dem Bauteil und seinem genauen Einbauort. Anschließend gibt es eine exakte Angabe zum Einstellwert. Alternativ können auch bestimmte Schadenssituationen in einer Baugruppe mehrstufig abgefragt werden, um dann Anweisungen zu geben, wie die Baugruppe repariert wird.

Auch in SharePoint kann eine Anreicherung der Inhalte mit Standard-Microsoft-Diensten konfiguriert und implementiert werden. Hierfür sollte ggf. ein erfahrener Dienstleister gesucht werden. In der Regel sind die Lizenzen für das Basissystem vorhanden. Weitere Dienstleistungen können von Drittanbietern hinzugekauft werden (z. B. für die Konfiguration der Anreicherung). Die Facettensuche ist standardmäßig möglich und bietet eine einfache und schnelle Suchfunktion. Kostengünstige Workflows für die Dokumentenerstellung und -freigabe können angedockt werden. In der Standardkonfiguration gibt es jedoch keine automatische Übersetzung und keine Informationsanreicherung.

Werden „Ordner- oder Verzeichnisstrukturen“ wie in einem Dateiverzeichnis oder Fileshare verwendet, ist damit zu rechnen, dass die Benutzer das Ordnungssystem nicht vollständig verstehen und es zu vielen Fehlern bei der Ablage von Dokumenten kommt. Das Auffinden von Dateien ist dann entsprechend mühsam bis unmöglich. Eine stringente Konfiguration mit einheitlichen Pflichtfeldern bei der Dokumentenablage ist daher unabdingbare Voraussetzung für ein funktionierendes Content Management.

Dokumentenmanagementsysteme (DMS) sind eine spezifische Ausprägung von Content-Management-Systemen. Sie verwalten Dokumente an einem Ort in einer sicheren Ablage und unterstützen Workflows, d. h. regelbasierte Prozesse zur Bearbeitung von Dokumenten und Formularen. Ihre Stärke liegt eher im Workflow als im Wissensmanagement. Sie sind oft nicht mehrsprachig und werden daher im Folgenden nicht weiter betrachtet.

Bis zur Publikation dieses Blogbeitrags (Oktober 2023) gibt es noch zu wenig Erfahrungen mit dem Einsatz generativer KIs im Unternehmensumfeld und insbesondere im Service des Maschinenbaus, einem Bereich mit besonders hohen und komplexen Anforderungen. Empolis und andere Firmen arbeiten aktuell an der Integration dieser Technologie in ihre Wissensmanagementsysteme. Damit soll eine interaktive Informationssuche von Dokumenten und Informationen im System inklusiv Quellenangaben ermöglicht werden. Erste Prototypen sehen vielversprechend aus. Sobald brauchbare Lösungen etabliert sind, werde ich hierzu in einem weiteren Blog informieren.

Der Blogbeitrag „Knowhow für Wissensmanagementsysteme“ informiert ausführlich über mögliche Technologien und deren Anwendung. Er bietet wichtiges Hintergrundwissen für Voruntersuchungen wie z. B. Anforderungen an entsprechende Systeme. Für Projektmitglieder und Spezialisten bietet er somit nützliche Informationen.

Generelle Anforderungen an ein Wissensmanagementsystem

Der Hauptnutzen eines Wissensmanagementsystems liegt in der schnellen Auffindbarkeit und Verlässlichkeit von Informationen. Darüber hinaus können Videoclips helfen, komplexe Sachverhalte, insbesondere im Service, leicht verständlich zu machen.

Vollständigkeit der Informationen und Klarheit darüber, welche Daten bzw. welches Wissen sie enthalten: Eine genaue Dokumentation ist für alle Nutzer wichtig, da sonst aufwändig nach Informationen gesucht wird, die bewusst nicht enthalten sind. Vollständigkeit bezieht sich auch auf verschiedene Arten und Medientypen von Informationen, z. B. sind Videoclips enthalten und sind diese auch auffindbar, d. h. indexiert und verschlagwortet? Je größer und komplexer die Ausnahmen sind, desto schwieriger wird die Akzeptanz des Systems bei den Nutzern.
Komfortable Suche: Die Volltextsuche muss mit UND- und ODER-Verknüpfungen möglich sein. Suchvorschläge sollten wie bei Google auf Basis der Autovervollständigung funktionieren. Umfangreiche Filtermöglichkeiten (Facettensuche) für Produkt, Dokumententyp, Sprache, eigene Tags bzw. Markups und Kommentare sind sehr wichtig.
Fehlertolerante Suche und Treffergenauigkeit: Gibt es eine umfangreiche Unterstützung von Synonymen oder eine Kategorisierung mit Hilfe von Taxonomien? Kann der Anwender „Fallback“-Sprachen definieren? Falls das Dokument in der gewünschten Sprache (z. B. Französisch) vorhanden ist, wird es in der Fallback-Sprache (z. B. Englisch) angezeigt.
Zuverlässigkeit und Nachvollziehbarkeit: Es muss für den Nutzer nachvollziehbar sein, warum ein Dokument bzw. eine Informationseinheit, wie ein Kapitel, maschinell ein Attribut („Tag“) bzw. eine Kategorisierung erhalten hat. Gleiches gilt für Attribute, die nicht vergeben wurden. Auch bei der Volltextsuche müssen die gefundenen Suchbegriffe im Text hervorgehoben werden. Generative KIs müssen zudem in der Lage sein, Suchergebnisse nachvollziehbar darzustellen und zu begründen, warum sie eine ausgewählte Lösung favorisieren.
Einhaltung der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) in Bezug auf mögliche Kundendaten (Angebote, Verträge etc.), Speicherort und Zugriff durch ausländische Behörden.
Transparenz über Informationen:B. in welchen Sprachen eine Information verfügbar ist oder welche Arten von Dokumenten zu einem Themengebiet vorhanden sind.
Einheitliche Nutzung in verschiedenen Situationen und auf verschiedenen Geräten: Hier muss ein Unternehmen prüfen, ob seine Nutzerinnen und Nutzer die Informationen synchronisiert benötigen oder ob sie sich mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit immer online einloggen können. Mobiles Datenvolumen ist in der Regel kein Hindernis mehr, allerdings ist eine gute Netzverbindung in den Werkhallen der Kunden nicht immer gegeben.

Herausforderungen bei der Einführung von Wissensmanagementsystemen

Die Einführung eines KMS ist mit einer Reihe von Risiken und Schwierigkeiten verbunden, die vor Projektbeginn z. B. im Rahmen einer Vorstudie genau untersucht und dokumentiert werden sollten. Dazu zählen:

Widerstand der Mitarbeiter: Mitarbeiter stehen oft skeptisch neuen Technologien gegenüber. Es kann schwierig sein, sie davon zu überzeugen,
1. ihr Wissen in ein KMS zu überführen, da sie glauben, damit ein wichtiges persönliches Asset zu verlieren,
2. die Verantwortung für die schlechte Verständlichkeit Textqualität ihres beschriebenen Wissens zu übernehmen,
3. den Umgang mit dem System zu erlernen, auf die Vorteile und die Zuverlässigkeit des Systems zu vertrauen und schließlich
4. ihre Einsparungen bei der Informationssuche im neuen System zu quantifizieren.
Ressourcenmangel: Kompetente Projektmitarbeiter, die das notwendige Wissen aufbauen und Tests durchführen, sind oft eine besondere Engpassressource im Projektverlauf. Schließlich werden sie an anderer Stelle ständig gebraucht. Darüber hinaus ist die Einführung eines KMS häufig mit Kosten verbunden, sowohl für Software (Lizenzen) und die initiale und laufende Bereitstellung von Wissen als auch für die Schulung der Mitarbeiter.
Fehlen einer klaren Strategie: Ohne eine klare Strategie für die Einführung und Nutzung eines KMS ist es unwahrscheinlich, dass das System erfolgreich sein wird. Die folgenden Fragen sind für Projektmitarbeiter und Benutzer entscheidend
1. Welche Unternehmensbereiche sind an der Einführung und Nutzung des Systems beteiligt? Kann das System später auf weitere Bereiche oder auch für die Nutzung durch die Kunden ausgedehnt werden? Informationen werden häufig bereichsübergreifend erstellt und genutzt. Je weniger Bereiche sich langfristig beteiligen, desto unvollständiger wird das System und desto unzufriedener werden die Nutzer.
2. Ist das Unternehmen konsequent und setzt sich gegen Querulanten durch? Beispielsweise könnten Mitarbeiter ihr persönliches Wissen zurückhalten und damit drohen, das Unternehmen zu verlassen. Wie verhalten sich der Chef und das Unternehmen?
3. Wissensmanagementsysteme rechnen sich erst ab einer größeren und sinnvollen Anzahl regelmäßiger Nutzer. Es entstehen hohe einmalige Kosten für die Bereitstellung des Basissystems und laufende Kosten für die Pflege und Aufbereitung der Informationen aus den verschiedenen Quellen.
4. Neue komplexe und unzuverlässige Prozesse für die Suche und Bereitstellung von Informationen stoßen bei der Einführung eines neuen Systems auf wenig Verständnis bei den Nutzern.
5. Gibt es ein verständliches und vollständiges Lastenheft mit allen Anforderungen, deren Gewichtung und dem Erfüllungsgrad der verschiedenen Lösungsalternativen?
6. Gibt es eine Roadmap Konzept für eine mehrstufige Implementierung?
7. Ist das Unternehmen in der Lage, Ressourcenkonflikte wie die oben genannten nachvollziehbar zu lösen?
Unzureichende Unterstützung durch das Management: Die Unterstützung durch das Management ist entscheidend für den Erfolg eines KMS. Gerade bei den oben genannten Konflikten müssen die Vorgesetzten helfen, Lösungen zu finden.

Wirtschaftlichkeit von Wissensmanagementsystemen

Der Nutzen eines Wissensmanagementsystems hängt von mehreren Faktoren ab:

von den Funktionalitäten (siehe Blog …), die Suchzeit, Trefferqualität und Akzeptanz der Nutzer beeinflussen
von dem Verhältnis zwischen der Anzahl von Nutzern und den „Systemverantwortlichen“, die sich regelmäßig um die Datenversorgung, Optimierung und Schulung kümmern,
von den Lizenzkosten, die wiederum vom Funktionsumfang und der Anzahl der Nutzer abhängen, und
den einmaligen Aufwänden, insbesondere für die Vereinheitlichung von Speicherorten und Systemen, ggf. die Erfassung von Metadaten, die Einrichtung von Berechtigungen und die Schulung der Nutzer.

Zusammenfassend kann postuliert werden: Je größer die Zahl der Nutzer, desto besser die Funktionalität und damit die Suchgeschwindigkeit und Akzeptanz des neuen Systems. Im Umkehrschluss bedeutet dies, dass der Nutzen für Organisationen mit weniger als 20 – 50 Anwendern begrenzt ist. Diese Unternehmen haben in der Regel nicht allzu viele Produkte und Kundeninstallationen. Hier kann ein gut gepflegtes und kostengünstiges Dokumenten- bzw. Content-Management-System wie SharePoint bereits eine gute Lösung darstellen.

Bisher gibt es keine verlässlichen Statistiken, die als Referenzbeispiele herangezogen werden können,

wie viel Zeit für die Suche nach Informationen benötigt wird und
wie hoch die Kosten durch falsche Ergebnisse sind, z.B. Lieferung eines falschen Ersatzteils oder ein weiterer Serviceeinsatz.

in Unternehmen mit und ohne Wissensmanagementsystem entstehen. Die Zahlen schwanken zwischen 10% und 30%, je nach Häufigkeit der Nutzung des Systems. Ein wichtiger Faktor ist dabei die Kompetenz der Anwender bei der bisherigen Informationssuche. Bei hoher Fluktuation und einem bisher komplexen System von Ablageorten, Regeln und Spezialisten, die ggf. zusätzlich konsultiert werden müssen, kann dies den Suchaufwand für neue Mitarbeiter erheblich erhöhen. Kleinere Unternehmen oder Organisationen, die stark auf Spezialisten-Know-how setzen, müssen eine höhere Fluktuation, z.B. durch Pensionierung bewährter Mitarbeiter, in ihrer Strategie für die nächsten Jahre berücksichtigen.

Schon ein einfaches Content-Management-System wie SharePoint kann viele strategische Vorteile bringen. Alle Inhalte sind an einer Stelle gebündelt und die Nutzung kann analysiert werden, z.B. durch die anonymisierte Speicherung von Suchanfragen. Außerdem werden damit die Voraussetzungen für die Einführung von KI-gestützter Kommunikation durch maschinelle Übersetzung geschaffen (vgl. Blogbeitrag „XXX“). Ebenso wird, wie in der Einleitung des Blogs erwähnt, eine Basis geschaffen, um generative KIs zu einem späteren Zeitpunkt effektiv zu testen.

Für mittlere und große Unternehmen empfiehlt es sich, eine Reihe von Tests, d.h. Suchaufgaben, zu formulieren, die das Spektrum und die jeweilige Häufigkeit pro Monat oder Quartal berücksichtigen.

Fazit und Tipps für eine Vorstudie

Wissensmanagementsysteme bieten Unternehmen eine Reihe von Vorteilen, sowohl im Hinblick auf die Produktivität als auch auf die Kosten. Die Einführung und Nutzung eines KMS ist jedoch mit einer Reihe von Herausforderungen verbunden. Unternehmen, die ein KMS einführen wollen, müssen sich dieser Herausforderungen bewusst sein und Maßnahmen zu deren Bewältigung ergreifen.

An dieser Stelle wird eine intensive Vorstudie empfohlen, die sich mit folgenden Themen und Aufgaben befasst:

Beschreibung der Ausgangs- bzw. Ist-Situation:
- An welchen Stellen gibt es welche Informationen?
- Wo müssen Kolleginnen und Kollegen persönlich Informationen bereitstellen? Gibt es Wissensträger, die ggf. ihr Wissen dokumentieren und weitergeben müssen? Wie stehen diese dem Projekt gegenüber?
- Entwicklung und Validierung von Tests für die Suche, Fehlerabschätzung im Service und anderen Bereichen in der Ist-Situation
- Abschätzung, ob und wie sich die Nutzer und Wissensträger mit ihren Kompetenzen entwickeln
Entwicklung einer gemeinsamen Vision
- Gemeinsame Vision aller beteiligten Bereiche entwickeln, ob langfristig weitere Bereiche oder auch Kunden auf Informationen zugreifen sollen
- Zahlen für Nutzertypen zusammenstellen
- Sollen maschinelle Übersetzungen von Dokumenten (außer Englisch) bereitgestellt werden?
- Videoclips sind wesentlich verständlicher als lange Texte in Benutzerhandbüchern. Die Möglichkeit, diese in der für den Betrachter geeigneten Sprache zu „streamen“, muss im Hinblick auf die Anforderungen entschieden werden.
Lastenheft erstellen
- Mehrstufige Liste von Anforderungen erstellen
- Liste so strukturieren, dass in einer ersten Stufe die Vielzahl von Lösungen einfach und schnell reduziert werden kann (Prioritäten bzw. Gewichtungen, Muss- versus Kann-Anforderungen, etc.)
- Prüfen, ob ggf. eine mehrstufige Projektdurchführung Risiken und Komplexität deutlich reduziert
Angebote und ihre Möglichkeiten verstehen
- Gespräche und Systemvorführungen mit verschiedenen Anbietern
- Kunden der Anbieter kontaktieren und nach ihren Erfahrungen befragen. Wie schätzen sie ihre Leistungssteigerung ein?
- Funktionalitäten der verschiedenen Systeme anhand des Lastenhefts prüfen und dokumentieren
Projektorganisation überprüfen
- Ressourcenbedarf und Kosten ermitteln
- Mehrstufige Projektdurchführung nochmals prüfen
- Wirtschaftlichkeitsberechnung auch für Alternativen durchführen
- Alternativen und Empfehlungen erarbeiten

Wenn die hier beschriebenen Fragen im Rahmen einer Vorstudie sorgfältig bearbeitet und dokumentiert werden, sind die Risiken der oben genannten Herausforderungen beherrschbar. Bestehen größere Unsicherheiten bezüglich der Performancegewinne bei der Informationssuche, kann zunächst ein kostengünstiges Content-Management-System mit Facettensuche eingeführt werden, wenn im Unternehmen entsprechende Kompetenzen vorhanden sind. Dies ermöglicht es, mehr Erfahrungen mit der Informationssuche zu sammeln und ggf. einige Jahre später weitere Schritte zu gehen. Einer dieser Schritte kann auch der Einsatz einer unternehmensspezifischen generativen KI oder KI-gestützter Kommunikation sein.

Haben wir Ihr Interesse geweckt? Sehen Sie Potenziale bei der Einführung eines Wissensmanagementsystems in Ihrem Unternehmen? Kontaktieren Sie RatzConsult (mailto:gr@ratzconsult.com) und lassen Sie uns unverbindlich und kostenlos über mögliche Maßnahmen und Chancen für Ihr Unternehmen sprechen. Jedes Unternehmen hat eine andere Ausgangssituation. Daher gilt es, das Vorgehen an die jeweilige Situation anzupassen.

RatzConsult ist eine unabhängige Unternehmensberatung, die sich auf die Planung und Umsetzung der Digitalstrategie im Vertrieb und Service des Maschinenbaus fokussiert. Zugehörige Spezialgebiete sind die KI-gestützte Kommunikation (inkl. maschineller Transkription und Übersetzung), das Wissensmanagement, die Nutzung von Maschinendaten (IoT) und Unternehmenskooperationen.

Möchten Sie noch weitergehende Informationen lesen? In der Blog-Serie „Wissensmanagement“ können Sie im Blogartikel „Knowhow für Wissensmanagementsysteme (KMS)“ Detailinformationen bekommen darüber, was Sie bei einer Vorstudie oder einem Projekt für die Implementierung eines Wissensmanagementsystems beachten müssen. Im Blog werden Informationen zu Technologien, Anbietern, allgemeine und unternehmensspezifische Taxonomien bzw. Zusatzinformationen für die Anreicherung sowie mögliche Dokumente von Service und Vertrieb für das KMS aufgezeigt.

Georg Ratz hat über 30 Jahre im Maschinenbau gearbeitet, davon einen großen Teil in Service und Produktmanagement. Er leitete erfolgreich ein Projekt für Wissensmanagement im Service und organisierte den Aufbau einer globalen Vertriebs- und Servicepartnerschaft mit einem japanischen Unternehmen. Hands-On Mentalität, gutes Prozessverständnis und Kreativität zeichnen seinen Arbeitsstil aus.

Er ist überzeugt, dass die maschinelle Übersetzung den Kunden und Firmen viele Chancen bietet. Daher setzt er sich heute leidenschaftlich für die Verbesserung der weltweiten Kommunikation und dem Wissensmanagement im Maschinenbau ein.

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