Bei der Daimler AG befassen sich Autoren mit der Erstellung von Aftersales-Dokumentation, also von Kundeninformationen, die keinen werbenden, sondern instruierenden Charakter für die Endanwender der Fahrzeuge haben. Über die Zeit hat sich durch das Einpflegen von Kundeninformationen ein Translation Memory mit 750.000 teils identischen Sätzen entwickelt. Ein Satzbestand dieser Größe und Struktur bringt eine große Herausforderung mit sich, der sich jedes erfolgreiche Unternehmen früher oder später stellen muss.

1. Halbzeit ohne Verschnaufpause:
Autorenunterstützung und Aftersales-
Dokumentation bei der Daimler AG
Klaus Schäfer, Daimler AG, Stuttgart
Philipp Baur, Congree Language Technologies GmbH,
Karlsbad

2. Agenda
• Ausgangssituation
• Einführung eines Authoring Memory
• IST-Situation heute
• Erfahrungen als Basis für die Zukunft
• Ausblick und nächste Schritte

3. Agenda
• Ausgangssituation
• Erstellung von Kundeninformationen bei der Daimler AG
• Herausforderungen und Probleme
• Vorgaben und Zielsetzung
• Einführung eines Authoring Memorys
• IST-Situation heute
• Erfahrungen als Basis für die Zukunft
• Ausblick und nächste Schritte

4. Erstellung von Kundeninformationen bei der
Daimler AG
• Ziel: Erfüllen der Instruktionspflicht für Fahrzeugkunden
• Aktuell ca. 30 Autoren über alle Sparten
• Modulorientierte Arbeitsweise in einem Content-Management-System
• Sprach- und Terminologieprüfung bereits integriert
• 750.000 initiale Einträge im Translation Memory vor Bereinigung

5. Herausforderungen und Probleme
• Viele Autoren sind am Erstellungsprozess beteiligt
• Zeitversetzte Erstellung ähnlichen Inhalts
• Hoher Zeitdruck bei der Erstellung
• Autoren teilweise von externen Firmen
• Start der Übersetzung oft vor der finalen Freigabe der Ausgangstexte
• Fokus auf Übersetzungsprozess und nicht auf Dokumenterstellung
Hohe Variantenvielfalt

6. Herausforderungen und Probleme
• Lektoren
• Müssen mehr Text korrigieren
• Viele Varianten zu identischen Inhalten
Höhere Kosten zur Qualitätssicherung
• Übersetzer
• Müssen mehr Varianten übersetzen
• Übersetzungen oft identisch aber neu
Höhere Übersetzungskosten
• Kunden
• Lesen ggf. identische Inhalte in verschiedenen Varianten
• Ggf. geringere Verständlichkeit durch unterschiedliche Schreibstile

7. Vorgaben und Zielsetzung
• Was?
• Aufwände bei der Erstellung von Dokumentation verringern
• Übersetzungsprozess optimieren
• Verständlichkeit erhöhen
• Wie?
• Einführung einer Autorenunterstützung mit Satzwiederverwendung
• Sprachlich bereinigter Satzbestand als Basis
• Satzbestand mit wenigen Varianten
• Freigabe von Sätzen für den Satzbestand – entkoppelt von der
Übersetzung
• Schützen des Satzbestands vor neuen Inkonsistenzen und
Varianten
• Schnelle Reaktionszeiten vom System („Google-Geschwindigkeit“)

8. Agenda
• Ausgangssituation
• Einführung eines Authoring Memorys
• Konvertierung in ein Authoring Memory
• Initiale Bereinigung des Authoring Memorys
• Sicherstellung der längerfristigen Qualität und Konsistenz
• Der Freigabeprozess
• IST-Situation heute
• Erfahrungen als Basis für die Zukunft
• Ausblick und nächste Schritte

9. Konvertierung in ein Authoring Memory
• Translation Memory
• Das Translation Memory soll den Übersetzern dienen
• Die Vorübersetzungsrate soll hoch bleiben
• Defekte oder redundante Sätze sind unkritisch, wenn die
Ausgangstexte sie nicht enthalten
• Authoring Memory
• Soll keine defekten oder redundanten Sätze enthalten
• Soll sicherstellen, dass neue Inhalte mit vorhandenen Sätzen
formuliert werden
• Soll eine saubere Basis für die Autoren darstellen
Aus 750.000 Translation Units wurden 750.000 einsprachige Sätze im
Authoring Memory
Das Translation Memory existiert unverändert weiter

10. Translation
Memory mit
750.000 TUs
Authoring
Memory mit
750.000
Sätzen
Zieltext
Ausgangstext
Vorübersetzung
undUnterstützung
Finale Übersetzung
als Translation Unit
Liefert Vorschläge
zur
Wiederverwendung
Ausgangstext wird
an die Übersetzung
gegeben

11. Initiale Bereinigung des Authoring Memorys
• Erstellung einer „Urladung“ als Satzbasis über eine automatische und
linguistisch gestützte Bereinigung
• Ohne unnötige Sprachvarianten
• Ohne unnötige Leerzeichensetzung
• Ohne unnötige Varianten mit unterschiedlichen Satzzeichen
• Ohne sprachlich eindeutig defekte Inhalte
• Finale Bereinigung über manuelle Sichtung
Verringerung der Datenmenge über Dienstleistung und Automatismen
von 750.000 auf 250.000 Sätze
Das Antiblockiersystem verhindert
das Blockieren der Räder.
Das ABS verhindert das
Blockieren der Räder.
Das Antiblockiersystem
verhindert das Blockieren der
Räder.
Das Antiblockiersystem
verhindert das Blockieren der
Räder.
Es ist Aufgabe des ABS die Räder
nicht zu blockieren.
Es ist Aufgabe des ABS, die
Räder nicht zu blockieren.
Das Antiblockiersystem verhindert
das Blockieren der Räder.
Das Antiblockiersystem
verhindert das blockieren der
Räder.
Das Antiblockiersystem verhindert
das Blockieren der Räder.
Durch das patentierte ABS wird
das Blockieren der Räder
verhindert.
• Verringerung der Datenmenge über manuelle Sichtung von 250.000
auf 122.000 Sätze

12. Translation
Memory mit
750.000 TUs
Authoring
Memory mit
122.000
Sätzen
Zieltext
Ausgangstext
Vorübersetzung
undUnterstützung
Finale Übersetzung
als Translation Unit
Liefert bereinigte
Vorschläge zur
Wiederverwendung
Ausgangstext wird
an die Übersetzung
gegeben
Bereinigung
(automatischund
manuell)

13. Sicherstellung von Qualität und Konsistenz
• Investmentschutz
• Neue Verunreinigungen, Inkonsistenzen und Varianten vermeiden
• Jeder Satz hat einen fest definierten Weg in das Authoring Memory
• Freigabe der neuen Sätze vor der Übersetzung
• Feedback an die Autoren über freigegebene und abgelehnte Sätze
• Kontinuierlicher und konstruktiver Lernprozess für die Autoren
• Autorenunterstützung als Hilfe und nicht als Gängelung
• Schlussfolgerung über den tatsächlichen Gebrauch des Authoring
Memorys

14. Translation
Memory mit
750.000 TUs
Authoring
Memory mit
122.000
Sätzen
Zieltext
Ausgangstext
Vorübersetzung
undUnterstützung
Finale Übersetzung
als Translation Unit
Liefert neuen, frei
gegebenen Inhalt
Ausgangstext wird
entkoppelt an die
Übersetzung
gegeben
Liefert bereinigte
Vorschläge zur
Wiederverwendung

15. Der Freigabeprozess
• Rolle des Content Supervisors
• Empfängt alle Vorschläge der Autoren für neue Sätze
• Kann Vorschläge thematisch filtern
• Kann Vorschläge en bloc bearbeiten
• Kann das Ablehnen von Vorschlägen begründen und den Autor
informieren
• Wird auf fehlerhafte Sätze in der Satzdatenbank hingewiesen und
kann reagieren
• Kann Entscheidungen rückgängig machen
• Kriterien für die Freigabe
• Gibt es bereits ähnliche Sätze?
• Ist der Satz fehlerfrei?
• Widerspricht der Satz terminologischen Vorgaben?
• Gibt es bereits sehr ähnliche abgelehnte Sätze?

16. Agenda
• Ausgangssituation
• Einführung eines Authoring Memorys
• IST-Situation heute
• Reduktion der verfügbaren Quellsätze
• Eliminierung von Redundanzen
• Erfahrungen als Basis für die Zukunft
• Ausblick und nächste Schritte

17. Reduktion der verfügbaren Quellsätze
• Nur noch 122.000 Sätze im Authoring Memory
• Durch Dienstleistungen
• Durch linguistisch gestützte Automatismen
• Durch manuelle Sichtung
• Durch die Autorenunterstützung
• Unter 100.000 Sätze sind mithilfe der Autorenunterstützung angestrebt

18. Eliminierung von Redundanzen
• Durch Satzwiederverwendung entstehen jetzt deutlich weniger neue
Varianten
• Obsolete Sätze werden beim Bearbeiten von Dokumenten schnell
ermittelt und eliminiert
• Übersehene Fehler in der Urladung werden sukzessive erkannt und
entfernt
• Nur validierte Sätze kommen neu in das Authoring Memory
• Auf geänderte Regeln kann sofort reagiert werden

19. Agenda
• Ausgangssituation
• Einführung eines Authoring Memorys
• IST-Situation heute
• Erfahrungen als Basis für die Zukunft
• Ausblick und nächste Schritte

20. Erfahrungen als Basis für die Zukunft
• Einführung eines Authoring Memory
• Ein Authoring Memory ist ein komplexes Thema
• Eine Bereinigung der „Urladung“ ist oft unausweichlich
• Ein Authoring Memory muss Sätze in hoher Qualität bereitstellen, um
den Autor bei der Erstellung von qualitativ hochwertigem Inhalt
unterstützen zu können
• Eine Bereinigung ist nur dann sinnvoll, wenn es danach nicht wieder
zu Verunreinigungen kommen kann

21. Erfahrungen als Basis für die Zukunft
• Zusammenarbeit mit einem Softwarepartner
• Es ist schwierig, schon zu Projektbeginn alle Nuancen und Details
vorauszuahnen
• Ein flexibel agierender Softwarepartner, der auf neue Erkenntnisse ggf.
im Wochentakt reagieren kann, ist sehr wertvoll
• Wir sind einen großen Schritt weiter, aber das volle Potenzial ist noch
nicht ausgeschöpft

22. Agenda
• Ausgangssituation
• Einführung eines Authoring Memorys
• IST-Situation heute
• Erfahrungen als Basis für die Zukunft
• Ausblick und nächste Schritte

23. Ausblick und nächste Schritte
• Der Workflow zur Satzfreigabe soll die Ergebnisse der
Sprachprüfung berücksichtigen
• Schwellenwert als Hürde für defekte Sätze
• Ergebnisse der Sprachprüfung als Bewertungshilfen
• Schnelle Freigabe durch Filtern und Sortieren
• Sprach- und Terminologieprüfung in Echtzeit
• Sicherstellen, dass Prüfungen durchgeführt werden
• Sicherstellen, dass die Prüfergebnisse dem Authoring Memory
vorliegen
• „Quality in – Quality out“

24. Haben Sie
Fragen?

25. Ihre Meinung ist uns wichtig! Sagen Sie uns bitte,
wie Ihnen der Vortrag gefallen hat. Wir freuen uns
auf Ihr Feedback per Smartphone oder Tablet unter
http://CM11.honestly.de
... oder scannen Sie den QR-Code
Das Bewertungstool steht Ihnen auch noch nach der Tagung zur Verfügung!