ThinkWi-KI

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====== 3.4.1. Arbeitsbeispiel ======

===== Unternehmensprofil =====

Die fiktive **AutoService Nord GmbH** ist ein mittelständischer Betrieb mit Sitz in Greifswald in Mecklenburg-Vorpommern.  
Das Unternehmen vereint drei Geschäftsfelder:

* **Gebrauchtfahrzeughandel**
  * **freie Kfz-Werkstatt**
  * **Verkauf von Transportern und leichten Nutzfahrzeugen**

Der Betrieb beschäftigt rund 25 Mitarbeitende aus Werkstatt, Verkauf und Verwaltung.

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===== Ausgangssituation =====

Die Automobilbranche befindet sich im Wandel. Alternative Antriebe wie Elektrofahrzeuge (BEV) gewinnen an Bedeutung.  
Gleichzeitig verändern sich Marktanteile, Zulassungstrends und Kundenbedürfnisse – etwa hin zu SUVs oder Transportern für Handwerk und Gewerbe.

Die AutoService Nord GmbH möchte darauf reagieren und plant:

* eine **Anpassung des Fahrzeugangebots im Gebrauchtmarkt**
  * eine **Modernisierung der Werkstattausstattung**, insbesondere für Elektromobilität
  * eine fundierte **Investitionsplanung für 2025**

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===== Ziel der Analyse =====

Auf Basis echter Daten des Kraftfahrt-Bundesamtes (KBA) für Dezember 2024 und Januar 2025 soll herausgefunden werden:

* Welche **Fahrzeugklassen und Segmente** sind besonders gefragt?
  * Welche **Marken und Modelle mit Elektroantrieb** zeigen starkes Wachstum?
  * Wie könnte sich dies auf **Werkstattbedarf** auswirken?

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===== Daten =====

Grundlage sind Monatsstatistiken vom Kraftfahr-Bundesamtes für die Monate Dezember 2024 und Januar 2025. Die Datenblätter für Dezember 2024 enthalten auch Daten für das gesamte Jahr 2024.

**Hinweis:** Die Tabellen enthalten einleitenden Freitext. Da ChatGPT Probleme hatte eigentlich Dateninhalte zu finden, musste dies von mir im Vorfeld angepasst werden. Der Inhalt wurde auf die eigentlichen Tabellen reduziert, Deckblätter und Freitext wurde entfernt.

2024
  * {{:handbook:formate:datenanalyse:fz8_202412.xlsx | Neuzulassungen von Kraftfahrzeugen und Kraftfahrzeuganhängern - Monatsergebnisse, Dezember 2024 (FZ 8)}}
  * {{:handbook:formate:datenanalyse:fz10_2024_12.xlsx | Neuzulassungen von Personenkraftwagen nach Marken und Modellreihen im Dezember 2024 (FZ 10)}}
  * {{:handbook:formate:datenanalyse:fz11_2024_12.xlsx | Neuzulassungen von Personenkraftwagen nach Segmenten und Modellreihen im Dezember 2024 (FZ 11)}}
  * {{:handbook:formate:datenanalyse:fz28_2024_12.xlsx | Neuzulassungen von Kraftfahrzeugen mit alternativem Antrieb im Dezember 2024 (FZ 28)}}

2025
  * {{ :handbook:formate:datenanalyse:fz10_2025_01.xlsx | Neuzulassungen von Personenkraftwagen nach Marken und Modellreihen im Januar 2025 (FZ 10)}}
  * {{ :handbook:formate:datenanalyse:fz11_2025_01.xlsx | Neuzulassungen von Personenkraftwagen nach Segmenten und Modellreihen im Januar 2025 (FZ 11)}}

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===== Rolle der KI =====

Für die Analyse werden klassische Excel-Funktionen mit KI-gestützten Hilfsmitteln kombiniert.  
Zum Einsatz kommt ChatGPT, um:

* Rohdaten schneller zu interpretieren
  * Diagramme automatisch zu beschreiben
  * Textauswertungen und Empfehlungen zu formulieren

Dies zeigt praxisnah, wie KI die Datenanalyse im beruflichen Kontext unterstützt.

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===== Daten einpflegen =====

Wir geben ChatGPT die notwenidigen Daten, informieren es über die Ausgangssituation.

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====== Abfragen ======

===== 1. Fahrzeugsegmente & Modelle =====

**Ziel:** Herausfinden, welche Fahrzeugtypen besonders stark nachgefragt werden, um eventuelle Ankäufe leichter einordnen zu können.

* Welche Fahrzeugklassen wurden im Januar 2025 und Dezember 2024 am häufigsten neu zugelassen? Setze dies in Relation zum gesamten Jahr 2024. Ausgabe: Balkendiagramme.

* Welche 5 Modelle mit den höchsten Zulassungen gehörten zum Segment „Transporter“?

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===== 2. Antriebsarten & Entwicklung =====

**Ziel:** Verstehen, wie sich alternative Antriebe entwickeln.

**Praxisnahe Prompts:**

* Wie hoch ist der Anteil reiner Elektrofahrzeuge (BEV) in den Neuzulassungen im Januar 2025?
  * Welche drei Fahrzeugklassen haben den höchsten Elektroanteil?

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===== 3. Marken & Marktveränderung =====

**Ziel:** Bewertung, welche Hersteller wachsen oder verlieren.

**Praxisnahe Prompts:**

* Welche Marken hatten im Januar 2025 die höchsten Neuzulassungen?
  * Welche Marke hat ihren BEV-Anteil im Vergleich zum Vormonat am stärksten gesteigert?

→ Weiter mit: [[handbook:beispiele:datenanalyse:hersteller]]

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===== 4. Werkstatt & Geschäftsrelevanz =====

**Ziel:** Ableitung konkreter Auswirkungen für das Unternehmen.

**Praxisnahe Prompts:**

* Für welche Modelle mit Hochvolt-Antrieb ist ein erhöhter Werkstattbedarf zu erwarten?
  * Welche Marken mit starkem Wachstum könnten für Ersatzteile und Spezialisierung relevant sein?

→ Weiter mit: [[handbook:beispiele:datenanalyse:werkstattbedarf]]

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===== 5. Ausblick & Empfehlung =====

**Ziel:** Trends erkennen und Handlungsstrategien ableiten.

**Praxisnahe Prompts:**

* Welche Fahrzeugklassen zeigen über zwei Monate hinweg steigende Zulassungen?
  * Welche Fahrzeugtypen oder Antriebsarten sollte AutoService Nord 2025 verstärkt ins Portfolio aufnehmen?

→ Weiter mit: [[handbook:beispiele:datenanalyse:ausblick]]

Zusammenfassung