Ausgangslage
Ein Speditions-Mittelständler mit 80 Disponenten arbeitete mit fünf Tools parallel: TMS, ein altes ERP, Excel-Tabellen mit Kundendaten, ein Wiki und eine FAQ in SharePoint. Neue Mitarbeitende brauchten zwei Wochen, um zu wissen, wo welche Information liegt.
Was wir gebaut haben
Ein Next.js-basiertes Dashboard, das die fünf Quellen zusammenfasst:
- Volltext-Suche mit Embeddings über alle internen Dokumente
- AI-Antwort mit Quellenangabe (immer auf das Original-Dokument)
- Kunden-Detail-View mit allen Touchpoints, Verträgen, offenen Tickets
- Disponent-Workflow für tägliche Routinen mit Ein-Klick-Aktionen
Read-only Zugriff auf TMS und ERP, Schreibzugriff nur in einer eigenen Postgres-DB für Notizen.
Tech
- Next.js 16 App Router, TypeScript strict
- pgvector für Embedding-Search
- OpenAI text-embedding-3-large
- GPT-4 für Antwortgenerierung
- Vercel Hosting, Vercel Postgres
- Auth: bestehender Microsoft-Entra-Tenant, OIDC
Ergebnis
Onboarding-Zeit von 14 auf 5 Tage runter. Disponenten finden Information durchschnittlich 70 Prozent schneller. Kundensupport-Zeit pro Anfrage runter um 18 Prozent. Operations-Leitung benutzt das Tool inzwischen täglich für Reportings.
Lessons Learned
Die Such-Qualität stand und fiel mit der Document-Aufbereitung. Wir haben drei Wochen in eine Cleanup-Pipeline für die historischen Excel-Tabellen gesteckt. Hat sich gelohnt.