Die Datenerfassung und Zustandsbeurteilung von Reifen gehört bei vielen Automotive-Betrieben zur täglichen Agenda.
Die TireScanMobile-App ermittelt mithilfe von KI alle relevanten Reifendaten und speichert diese digital und ohne lästige Papierarbeit ab.
Die Anwendung verfügt über einen QR-Code-Scanner, mit dem sich sämtliche Auftrags- und Fahrzeugdaten auf einmal erfassen lassen.
Die App ist mit dem „StackedTireProfiler“ kompatibel, der auf die exakte Profilmessung ganzer Reifenstapel innerhalb von wenigen Sekunden ausgelegt ist.
Bisher haben wir die Reifendaten manuell über einen Handscanner eingelesen“, erzählt Klaus Kleinfeller, Serviceleiter bei Karl + Co. „Für die Datenerfassung und Zustandsbeurteilung gehen dabei allerdings locker drei bis vier Minuten pro Reifen drauf.“ Wie viele Kfz-Betriebe und Reifenhändler hatte auch Karl + Co. bislang Bedenken, dass neuere Technologien, die diesen Prozess teilautomatisieren könnten, aufgrund ihrer Komplexität langwierige Mitarbeiterschulungen erfordern und damit mehr Aufwand als Nutzen verursachen. Im vergangenen Jahr entschloss sich der Mainzer BMW-Händler allerdings, die relativ hohe Gefahr durch Messungenauigkeiten und Übertragungsfehler, mit der die manuelle Vorgehensweise unweigerlich einhergeht, nicht länger in Kauf zu nehmen. Schließlich belastet das daraus resultierende Mehr an Aufwand den ganzen Betrieb ebenso wie die einzelnen Mitarbeiter.
„Wir waren damals auf der Suche nach Innovationen, die unseren internen Workflow weiter verbessern“, berichtet Kleinfeller. „Da wir bereits eine Profilmesslösung der GL Technology GmbH erfolgreich im Einsatz hatten, entschieden wir uns für die TireScanMobile-App als Erweiterung und zusätzliche Erleichterung unserer täglichen Arbeit.“ Zwischen Bestellung und Einrichtung der Technologie vergingen lediglich wenige Tage. „Unser Personal war aufgrund der bedienerfreundlichen Funktionsweise bereits nach einer kurzen Einweisung eingelernt“, fügt Kleinfeller hinzu. Ob die App auf bereits vorhandenen Geräten installiert oder gleich mit passendem mobilen Equipment geliefert wird, bleibt dem Kunden dabei selbst überlassen.
Die Reifenerkennung läuft durch die App weitestgehend automatisch ab, was eine Entlastung für das Personal bedeutet. Die Reifenmonteure fotografieren mithilfe des mobilen Endgeräts lediglich den zu untersuchenden Reifen ab – den Rest übernimmt die App. Über die auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierende Objekterkennung bestimmt das System selbstständig alle relevanten Reifeninformationen wie den Hersteller, das Modell, die Reifendimension sowie weitere wichtige Auskünfte wie z.B. eine vorhandene OEM-Kennung oder eine eventuelle Notlaufeigenschaft des Reifens. Alle Daten und Fotos werden anschließend digital und damit papierlos als Übersichtsprotokoll gespeichert.
„Via Wlan erfolgt die Übertragung der erfassten Messgrößen in unser Dokumenten-Management-System (DMS) völlig problemlos“, so der Serviceleiter. Die Anwendung verfügt zudem auch über einen QR-Code-Scanner, mit dem sich sämtliche Auftrags- und Fahrzeugdaten auf einmal erfassen lassen und nicht mehr manuell eingegeben werden müssen. In diesem Jahr soll die App sogar vollständig unabhängig von sämtlichen Profilmesslösungen laufen und so selbst Daten ins Warenwirtschaftssystem übertragen können.
Karl + Co. GmbH & Co. KG
Branche: Kfz-Branche
Gründung: 1966
Hauptsitz: Fulda
Mitarbeiter: über 900
www.autohaus-krah-enders.de
Klaus Kleinfeller
Alter: 61 Jahre
Ausbildung und Werdegang: Kfz-Meister/Betriebswirt des Handwerks
Derzeitige Position: Serviceleiter beim Autohaus Karl + Co.
Kurz und knapp
In unserem Betrieb spielt die Informations- und Kommunikationstechnologie (ITK) …
… eine große Rolle.
In unserer Branche muss IT-seitig in der Regel am meisten investiert werden …
… in Systeme der Dokumentation.
Die notwendigen Mittel vorausgesetzt, würde ich sofort …
… in ein System der digitalen Schadenserfassung (Fahrzeugscanner) investieren.
Von ITK-Anbietern für den Mittelstand erwarte ich, dass …
… sie eng mit uns im Gespräch sind und sowohl flexibel als auch schnell auf Veränderungen bzw. Verbesserungsvorschläge reagieren.
Optimaler Support zeichnet sich aus …
… durch Erreichbarkeit und einen schnellen kompletten Support, z.B. bei der Fehlerbehebung.
Bildquelle: GL Technology