FALLSTUDIE
KI-Semantische Suche & Wiederverwendung über Projekte hinweg mit AroTrace
Schnellere Testfall-Erstellung durch Nutzung vorhandenen Wissens im Automobilbereich
In komplexen Entwicklungsumgebungen schreiben Teams häufig Anforderungen und Testfälle neu, die bereits in früheren Projekten existieren – nicht aus Mangel an Wissen, sondern weil sie es im entscheidenden Moment nicht finden können. Diese Fallstudie zeigt, wie ein Automobiltechnik-Unternehmen AroTrace einsetzte, um mithilfe einer KI-basierten semantischen Suche das Testfallmanagement zu optimieren und Wiederverwendung zu ermöglichen. Dadurch konnten Ingenieure bestehende Assets schneller finden, die Rückverfolgbarkeit verbessern und die Qualitätssicherung in der Fahrzeugentwicklung deutlich beschleunigen.
DIE HERAUSFORDERUNGEN
Begrenzte Sichtbarkeit und ineffiziente Wissensnutzung
Jedes neue Fahrzeugprogramm verfolgte dasselbe Ziel: zuverlässige Systeme schneller liefern. Dennoch verbrachten Ingenieure Stunden damit, Testfälle für Funktionen neu zu erstellen, die bereits entwickelt und validiert waren.
Zentrale Pain Points:
1. Schlechte Auffindbarkeit vorhandenen Wissens
Anforderungen und Testfälle aus früheren Projekten waren zwar gespeichert, jedoch nicht nach Bedeutung oder Zweck durchsuchbar.
2. Unzureichende Schlagwortsuche
Traditionelle Suchwerkzeuge lieferten unvollständige oder irrelevante Ergebnisse, wodurch eine Wiederverwendung praktisch unmöglich war.
3. Manueller Vergleich und Duplikate
Ingenieure verglichen Anforderungen händisch, was Zeit kostete und zu doppelten Artefakten führte.
4. Uneinheitliche Validierungspraktiken
Ohne Möglichkeit, validierte Logik wiederzuverwenden, unterschieden sich Testansätze projektübergreifend, was die Konsistenz verringerte.
Ein Validierungsleiter fasste es so zusammen:
"Wir hatten alle Antworten in unseren Archiven – aber den richtigen Testfall zu finden, war schwieriger, als einen neuen zu schreiben".
DIE LÖSUNG
Kontextbezogene semantische Suche für effektive Wissenswiederverwendung
Um den Verlust institutionellen Wissens zu vermeiden, implementierte das Team AroTrace mit einer KI-Schicht, die semantische Suche ermöglicht. Die Lösung fand nicht nur Wörter, sondern verstand deren Bedeutung, Absicht und Kontext – und machte Wiederverwendung zu einem nahtlosen Bestandteil des täglichen Engineerings.
1
Intent-basierte Suche
Ingenieure gaben eine Anforderung oder Funktionsbeschreibung ein, und AroTrace analysierte deren Bedeutung statt sich auf Schlüsselwörter zu verlassen.
2
Projektübergreifende Übereinstimmung
Das System durchsucht abgeschlossene Projekte nach Anforderungen mit ähnlicher Absicht und zeigt verknüpfte Testfälle inklusive Relevanzbewertung (z. B. ≥80 % Ähnlichkeit) an.
3
Sofortige Wiederverwendung und Anpassung
Testfälle können direkt wiederverwendet oder angepasst werden, ohne manuelle Suche oder Datenexporte.
4
Nahtlose Integration in bestehende Workflows
Alle Funktionen arbeiten innerhalb bekannter Engineering-Tools, wodurch die semantische Suche mühelos in den Arbeitsalltag integriert wird. Kontext bleibt erhalten, Konsistenz wird sichergestellt und die Akzeptanz gefördert.
DAS ERGEBNIS
Schnellere und konsistentere Testfall-Erstellung über Programme hinweg
Die Einführung der semantischen Suche erstreckte sich über mehrere Fahrzeugprogramme und tausende archivierte Anforderungen und Testfälle. Bereits einen Monat nach Rollout wurden messbare Verbesserungen erreicht:
Über 50 % Wiederverwendungsrate
Mehr als die Hälfte neuer Testfälle wurde aus früheren Projekten übernommen oder adaptiert.
Hohe Suchgenauigkeit
Die semantische Suche erreichte über 90 % Genauigkeit; einstellbare Ähnlichkeitsschwellen ermöglichen eine fein abgestimmte Relevanzbewertung.
40 % kürzere Testfall-Erstellungszeit
Ingenieure entwickelten Testfälle deutlich schneller und konnten Kapazitäten für wertschöpfendere Aufgaben nutzen.
Verbesserte Validierungskonsistenz
Die Wiederverwendung von Testlogik über Projekte hinweg führte zu weniger übersehenen Szenarien und einheitlicherer Abdeckung.
Nahtlose KI-Integration
AroTrace fügte sich direkt in bestehende Arbeitsabläufe ein und machte KI-basierte Wissenssuche und Wiederverwendung zu einem natürlichen Bestandteil des Engineerings.
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Erleben Sie, wie semantische KI-Suche die Testfall-Erstellung beschleunigt, Konsistenz sichert und vorhandenes Wissen zu einem täglichen Asset in Ihren Engineering-Workflows macht.
DAUER
2–4 Wochen (abhängig von Umfang und Komplexität)
VERPFLICHTUNG
Keine Fortführungspflicht, falls Erfolgsziele nicht erreicht werden
VEREINBARUNGEN
NDA und Statement of Work (SOW) vor Projektstart
SUPPORT
Voller Zugriff auf Arorians Engineering- und Produktteams während des POC
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ÜBER ARORIAN
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