Przejdź do treści

Efektywne wykorzystanie dokumentacji technicznej do szerokiej gamy produktów

Globalny producent przemysłowy stanął przed wyzwaniem usprawnienia zarządzania dokumentacją dla wielu wariantów produktów, w których podobne treści były powielane w osobnych instrukcjach. Łącząc Doc to XML oraz Content Reuse Analyzer – dwa narzędzia z portfolio Etteplan rAIse – Etteplan pomógł klientowi uczynić ponowne wykorzystanie treści widocznym i mierzalnym. Analiza wykazała, że znacząca część dokumentacji może być ponownie użyta, co pozwoliło istotnie ograniczyć pracę manualną oraz koszty tłumaczeń.

Projekt w pigułce

  • Wyzwania

    Dokumentacja dla wielu wariantów produktów zawierała znaczące nakładanie się treści, jednak każda instrukcja była zarządzana oddzielnie. Ręczna identyfikacja materiałów możliwych do ponownego wykorzystania w setkach stron była czasochłonna, co znacząco utrudniało aktualizacje, tłumaczenia oraz bieżące utrzymanie dokumentacji.

  • Rozwiązania

    Zastosowanie narzędzi Doc to XML oraz Content Reuse Analyzer umożliwiło konwersję dokumentacji do ustrukturyzowanego formatu XML oraz analizę treści pomiędzy poszczególnymi wariantami produktów. Pozwoliło to jasno zidentyfikować elementy możliwe do ponownego wykorzystania oraz ilościowo określić rzeczywisty poziom reuse.

  • Wartość dodana

    Około 70% treści mogło zostać wykorzystane bez zmian, a kolejne 20% po niewielkich modyfikacjach. Czas analizy skrócono z miesięcy do dni, a cały projekt zrealizowano w ciągu kilku tygodni zamiast kilku miesięcy. Dodatkowo, znacząco ograniczono zakres prac tłumaczeniowych oraz uproszczono dalsze utrzymanie dokumentacji.

Podobne produkty, osobne instrukcje, powielona praca

Klient zarządzał dokumentacją dla wielu wariantów produktów, z których każdy posiadał własną instrukcję zapisaną jako osobny plik PDF. Pomimo wspólnej struktury produktów, dokumentacja była traktowana jako niezależne byty. Prowadziło to do powielania pracy, wielokrotnych tłumaczeń tych samych treści oraz nieefektywnych aktualizacji w wielu dokumentach jednocześnie. Ocena, jaka część treści faktycznie mogła zostać ponownie wykorzystana, była bardzo trudna - ręczne porównywanie setek stron pomiędzy dokumentami wymagałoby ogromnego nakładu czasu.

Inteligentna struktura treści, a efektywna dokumentacja techniczna

Pierwszym krokiem było wdrożenie narzędzia Doc to XML, które umożliwiło konwersję dokumentacji do ustrukturyzowanych pakietów XML. Rozwiązanie wykorzystuje przetwarzanie wspierane przez AI do transformacji dokumentów Word i PDF w spójny, ustrukturyzowany format, automatycznie identyfikując i modularizując treści na elementy takie jak zadania, koncepcje czy referencje. W efekcie powstała jednolita i porównywalna struktura, stanowiąca solidną podstawę do dalszej analizy i optymalizacji treści.

Dane zamiast domysłów: realny potencjał reuse treści

Po ustrukturyzowaniu treści Content Reuse Analyzer dostarczył jasnych i mierzalnych informacji na temat podobieństw, różnic oraz potencjału ponownego wykorzystania treści pomiędzy wariantami produktów.


Narzędzie wykorzystuje analizę podobieństwa opartą na AI do porównywania tematów XML i identyfikowania treści identycznych, możliwych do ponownego użycia po niewielkich zmianach oraz treści unikalnych. Zamiast ręcznego porównywania dokumentów i pracy w arkuszach kalkulacyjnych, potencjał reuse stał się przejrzysty i uporządkowany.

Od ręcznych porównań do konkretnych wniosków

Rezultaty, jakie osiągnęliśmy, były widoczne gołym okiem. Około 70% treści było identycznych i mogło zostać użytych bezpośrednio, około 20% wymagało jedynie drobnych modyfikacji, a mniej niż 10% było treścią unikalną.


Całość prac została zrealizowana w około dwa tygodnie, zamiast szacowanych dwóch miesięcy. Zamiast ręcznego czytania i porównywania setek stron, szybko zidentyfikowano treści możliwe do ponownego użycia, co pozwoliło skupić się wyłącznie na niewielkim zakresie materiałów wymagających dopracowania.

Mniej powtarzających się treści w tłumaczeniach

Maksymalizacja ponownego wykorzystania treści pozwoliła znacząco ograniczyć zakres tłumaczeń - wspólne elementy muszą być tłumaczone tylko raz. Również aktualizacje stały się prostsze i szybsze, ponieważ zmiany wprowadzane są w jednym miejscu, a nie w wielu dokumentach równocześnie.

Od rozproszonej treści do ustrukturyzowanego reuse

Łącząc konwersję do ustrukturyzowanego formatu z automatyczną analizą ponownego wykorzystania treści, Etteplan przekształcił czasochłonny, manualny proces porównań w przejrzyste, podejście oparte na danych. Zamiast analizować dokumentację pojedynczo, potencjał reuse mógł być oceniany w skali całych zbiorów treści, co pozwoliło precyzyjnie kierować wysiłki tam, gdzie przynosiły największą wartość.


W rezultacie udało się podnieść efektywność realizacji projektu, ale także zbudować solidną podstawę pod spójną, łatwą w utrzymaniu i skalowalną dokumentację na przyszłość.

Podobne referencje

Etteplan rAIse – Pragmatyczna sztuczna inteligencja dla nowoczesnych biznesów

Migracja dokumentacji na dużą skalę dzięki Doc to XML

Etteplan rAIse – Pragmatyczna sztuczna inteligencja dla nowoczesnych biznesów

Od dedykowanego rozwiązania AI do Master Data Extraction 2.0 – kolejny krok w kierunku inteligencji dokumentów

Etteplan rAIse – Pragmatyczna sztuczna inteligencja dla nowoczesnych biznesów

Historia ResumETTE: Jak śmiała idea stała się narzędziem AI, wykorzystywanym w całej firmie Etteplan

Etteplan rAIse – Pragmatyczna sztuczna inteligencja dla nowoczesnych biznesów

Zarządzanie danymi podstawowymi wspierane przez AI w skali globalnej

Etteplan rAIse – Pragmatyczna sztuczna inteligencja dla nowoczesnych biznesów

Przemiana procesów zarządzania częściami zamiennymi w Valmet z pomocą AI

Zadaj pytanie

Piotr Garbela

Sales Manager