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Success Story

ABB: Von 1.000 Seiten zur Relevanten Projektdokumentation

ABB Electrification, Adastra und AWS entwickelten eine GenAI-Lösung, die aus Stücklisten und komplexen technischen Handbüchern automatisch projektspezifische PDF-Dokumentationen erstellt.

1000+

Seiten Dokumentation auf 50-100 Seiten mit Projektrelevanz reduziert

< 90

Sek. für eine ad-hoc Dokumentation

3

KI-gestützte Schritte bis zur PDF

Über den Kunden

ABB Electrification bietet Lösungen entlang der gesamten elektrischen Wertschöpfungskette – von der Energiequelle bis zur Steckdose.

Lösung

Adastra entwickelte mit ABB und AWS eine GenAI-Lösung, die aus Stücklisten und technischen Handbüchern automatisch projektspezifische PDF-Dokumentationen erstellt und Kunden schneller zu relevanten Informationen führt.

Success Story

Branche:

Expertise:

Datum:

29. September 2026

Die Skalierung des E-Commerce ist wirklich wichtig, und ich denke, wir haben jetzt einen grundlegenden Kern der Lösung geschaffen, der uns dabei helfen wird, dies weiter voranzutreiben. Dafür mussten wir Kompetenzen aus drei verschiedenen Bereichen zusammenbringen: AWS für Cloud Computing und KI, Adastra für Daten und Analytics und natürlich ABB, das die Anforderungen der Elektroindustrie und ihrer Kunden an den B2B-E-Commerce eingebracht hat.

Rajat Bhattacharya
Digital Commerce Leader, ABB Electrification

Herausforderung

Technische Dokumentation für komplexe Projekte vereinfachen

ABB Electrification arbeitet mit Distributoren, Panel Buildern und Industriekunden an großen Projekten, in denen zahlreiche elektrische Produkte und Komponenten verbaut werden – von Schaltanlagen bis zu Leistungsschaltern. Für diese Projekte stellt ABB technische Dokumentation bereit, die alle vom Kunden ausgewählten Produkte abdeckt.

Die Herausforderung: Die zugrunde liegenden Handbücher umfassen oft mehr als 1.000 Seiten, obwohl für ein konkretes Projekt nur ein Teil dieser Informationen relevant ist. Um die User Experience zu verbessern, wollte ABB projektspezifische Informationen gezielter bereitstellen – mit einer Lösung, die ausgewählte Produkte und Komponenten erkennt, relevante Informationen extrahiert und daraus eine deutlich kompaktere Dokumentation erstellt.

Lösung

Projektspezifische Dokumentation automatisch erstellen

Adastra entwickelte gemeinsam mit ABB eine GenAI-Lösung, die technische Dokumentation automatisch auf das jeweilige Kundenprojekt zuschneidet. Dafür erkennt die Lösung die ausgewählten Produkte und Zubehörteile aus der E-Commerce-Plattform, gleicht sie mit technischen Publikationen ab und filtert genau die Informationen heraus, die für das Projekt relevant sind.

Die Lösung folgt einem dreistufigen Ansatz:

  • Produktanalyse: Produkte und Zubehörteile werden aus den Projektinformationen extrahiert.
  • Retrieval: Relevante Inhalte werden aus umfangreichen technischen Handbüchern identifiziert.
  • Generation: Die ausgewählten Informationen werden mit GenAI zusammengeführt und als projektspezifische PDF-Dokumentation im ABB-Layout bereitgestellt.

Die technische Basis wurde vollständig auf AWS aufgebaut. Technische Publikationen werden inklusive Tabellen, Diagrammen, Bildern und Fachbegriffen vorab aufbereitet, vektorisiert und mit Metadaten versehen. Für die Entwicklung und den Betrieb der Anwendung nutzt die Lösung unter anderem Amazon SageMaker und Amazon Bedrock.

Impact

Relevante Kundeninformationen statt Dokumentationsflut

Die GenAI-Lösung verwandelt umfangreiche technische Handbücher in projektspezifische Dokumentation: Aus mehr als 1.000 Seiten entstehen etwa 50 bis 100 relevante Seiten, abgestimmt auf die im Kundenprojekt enthaltenen Produkte und Komponenten. Die kundenspezifische Dokumentation kann in weniger als 60 Sekunden generiert werden – auch dann, wenn mehrere Kunden die Lösung parallel nutzen. Das reduziert Komplexität für Kunden und macht technische Informationen im B2B-E-Commerce schneller nutzbar.

  • Weniger Aufwand beim Prüfen technischer Dokumentation.
  • Kundenspezifische Informationen statt generischer Handbücher.
  • Schnelle und skalierbare Generierung auch bei paralleler Nutzung.

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