CDAErweitertes Dokumentenwissen
Automobilindustrie · Qualität
Wie ein Automobilzulieferer seine Lieferanten-Compliance zertifiziert hat.
Caillau musste Anforderungen aus OEM-Lastenheften extrahieren und intern zuordnen — ohne Auslassungen.
Kennzahlen
- Kunde
- Caillau
- Branche
- Automobilindustrie
- Funktion
- Qualität
- Status
- Abnahme
- Bereitstellung
- On-Premise (Container)
Der Kontext
Automotive supplier working with many OEMs. First AI project in the group: systematically analyse customer specifications, standards and procedures.
Das Problem
- Estimated €150,000 a year of manual analysis, with no guarantee of full coverage.
- Long, multilingual documents with nested requirements. A “drawer” omission is a non-compliance risk.
- Judgements were undocumented: facing an auditor, the answer was a memory, not a file.
Die Lösung
Seven-step pipeline: multi-format parsing, requirements extraction (including nested references), procedure indexing, semantic matching, scoring, justification comments, HITL validation before export.
Eingesetzt: NEXA-Komponenten
| Komponente | Rolle |
|---|---|
| Arbitration algorithm | RAG + keywords + heuristics |
| Evidence Panel | Score, matched sources, lineage per requirement |
| HITL | Quality validation before export |
| AI Knowledge Vault | Reusable compliance patterns |
| Audit Pack | Standardised export for auditors |
Die Wirkung
| Achse | Konkrete Wirkung |
|---|---|
| Compliance | Systematic requirements analysis; fewer omissions. |
| Productivity | Reduction of the annual manual-analysis cost (est. €150,000). |
| Quality | Client score estimated 80/100 from the first demonstration. |
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« Geschätzter Score 80/100 schon in der Demo. Vertrauen, in wenigen Iterationen zu konvergieren. »
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