KI für Fahrzeugdaten: So macht Spracheingabe den Fahrzeugbau effizienter

Warum Fahrzeugdaten oft schwer zu strukturieren sind

Viele Unternehmen im Fahrzeugbau – gerade kleine und mittlere Betriebe – investieren viel Zeit und Energie in die Aufnahme und Verarbeitung von Anforderungen. Ob es um die Spezifikation eines individuellen Fahrzeugs geht oder um organisatorische Abläufe wie Dienstreiseanträge: Der Weg von der Idee zur strukturierten Information ist oft mühsam.

Formulare müssen ausgefüllt, Excel-Listen gepflegt und E-Mails manuell ausgewertet werden. Das kostet Zeit, ist fehleranfällig – und bindet Ressourcen, die eigentlich in Wertschöpfung fließen sollten.

llm2json: Eine KI für Fahrzeugdaten, die Freitext versteht

Genau hier setzt KENBUNs neues KI-Werkzeug llm2json an – eine leistungsfähige KI für Fahrzeugdaten. Es übersetzt geschriebene oder gesprochene Freitexte in klar definierte JSON-Strukturen – automatisiert, schnell und zuverlässig. Das eröffnet nicht nur neue Möglichkeiten im Frontend-Design von Plattformen wie EcoVity, sondern senkt auch die Eintrittshürde für digitale Services deutlich. Denn: Die Eingabe erfolgt einfach in natürlicher Sprache – den Rest übernimmt die KI für Fahrzeugdaten.

Vom Freitext zum Datensatz – so funktioniert es

Das Tool benötigt zwei Eingaben:

• Das Ziel-Format: Entwickler*innen oder Systembetreiber definieren vorab, welche Informationen in welchem Format erwartet werden – z. B. Anzahl der Sitze, Antrieb, Extras etc.
• Die Nutzereingabe: Der Anwender beschreibt sein Anliegen einfach in natürlicher Sprache – per Tastatur oder Spracheingabe.

Die KI wertet die Eingabe kontextbasiert aus und erzeugt daraus ein JSON-Objekt, das direkt weiterverwendet werden kann – z. B. für Konfiguratoren, Workflows oder die Ansteuerung von Schnittstellen. Genau hier zeigt sich der Mehrwert einer flexiblen KI für Fahrzeugdaten.

Unterstützte Formate und praktische Anwendungen

Die erste Version von llm2json ist für flache JSON-Strukturen optimiert. Unterstützt werden:

• String (Freitext)
• Enum (z.B. Antriebsart)
• Multiselect (z.B. Ausstattungsextras)
• Zahl (Integer, Float)
• Datum und Uhrzeit

Damit lassen sich bereits viele praxisnahe Szenarien umsetzen – vom Fahrzeugkonfigurator über Serviceformulare bis hin zur Angebotserstellung.

Beispiel aus EcoVity: Der smarte Fahrzeugassistent

Im Rahmen von EcoVity wurde llm2json gemeinsam mit Erhardt Fahrzeugbau und dem Karlsruher Institut für Technologie (KIT) in einem digitalen Konfigurator getestet.

In diesem Use Case lag die Herausforderung darin, heterogene Freitexte – etwa aus E-Mails oder Gesprächsnotizen – in strukturierte Informationen zu überführen. Im Projekt wurde ein Schema erarbeitet und anhand realer Beispiele erprobt.

Der Workflow:

• Ein einfacher Eingabedialog: Nutzer geben ihr Anliegen in eigenen Worten ein.
• Die Plattform übergibt diese Eingabe an den llm2json-Webservice.
• Die Umwandlung erfolgt vollautomatisch durch die KI für Fahrzeugdaten.
• Das strukturierte Ergebnis fließt direkt in Konfiguration oder Produktionsplanung ein.

Die Anbindung erfolgt über eine standardisierte REST API – einfach, robust und leicht integrierbar.

Bildbeschreibung: Szene 1: Ein Nutzer beschreibt sein Fahrzeugbedürfnis in eigenen Worten; Szene 2: Die Plattform übergibt die Eingabe an den llm2json-Webservice; Szene 3: Die Umwandlung erfolgt vollautomatisch; Szene 4: Das strukturierte Ergebnis fließt in die technische und kaufmännische Bearbeitung ein – z.B. für die Konfiguration oder Produktionsplanung.

Fazit: Mehr Effizienz und weniger Aufwand für KMU

Ob Fahrzeugkonfiguration, Projektmanagement oder organisatorische Abläufe: llm2json ist ein Werkzeug, das den digitalen Einstieg erleichtert – gerade für kleinere Unternehmen im Fahrzeugbau, die von KI für Fahrzeugdaten profitieren können. Es ermöglicht:

• Niedrige Einstiegshürden: Kein komplexes UI – einfach schreiben oder sprechen.
• Fehlerreduktion: Strukturierte Daten statt falsch ausgefüllter Formulare.
• Kosteneffizienz: Weniger manuelle Nacharbeit, mehr Automatisierung.
• Skalierbarkeit: Einfach anpassbar für neue Formate, Kontexte und Branchen.

EcoVity zeigt mit diesem Beispiel, wie sich Sprach-KI sinnvoll in industrielle Plattformen integrieren lässt – als Baustein für eine kooperative, modulare und digitale Zukunft des Fahrzeugbaus mit KI für Fahrzeugdaten

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Die Integration von KI-Tools ist nur ein Bestandteil von EcoVity. Die Plattform für die Fahrzeugentwicklung und -bau der Zukunft hat noch viel mehr zu bieten. Mehr zur Funktionsweise erfahren Sie hier >>

Beispiel für die Nutzereingabe beim Fahrzeugassistent