KI-gestützte Zeiterfassung für Außendienstteams
Wie Hendlmaier Timer die manuelle Zeiterfassung durch sprachgesteuerte KI-Eingabe und intelligente Objekterkennung ersetzt hat
Hendlmaier Timer ist eine App zur Zeiterfassung und Aufgabenverwaltung für Fachkräfte in der Immobilienverwaltung. Die App verfügt über eine KI-gestützte Spracherkennung, mit der Nutzer Zeiteinträge in natürlichen Sätzen diktieren können – Felder wie Objekt, Kategorie und Dauer werden dabei automatisch ausgefüllt. Dank Dual-Timer-Funktion, Filtermöglichkeiten und lokalen Erinnerungsbenachrichtigungen wird die Erfassung von Arbeitsstunden über mehrere Objekte hinweg deutlich vereinfacht.
Herausforderungen
Außendienstteams hatten mit langsamer und fehleranfälliger manueller Zeiterfassung zu kämpfen. Zudem ordnete die Sprachtranskription Objekte häufig falsch zu – bedingt durch Tippfehler und unterschiedliche Adressschreibweisen. Netzwerkeinschränkungen führten zu stillen Fehlern, während auf der Administrationsseite die Transparenz über KI-Fehler fehlte und es an Werkzeugen mangelte, um wachsende Datenmengen skalierbar zu verwalten.
Lösungen
Wir haben ein umfassendes KI-gestütztes Zeiterfassungssystem entwickelt, das einen sprachbasierten Flutter-Client mit einer robusten PHP-API und einem vollumfänglichen React-Admin-Dashboard kombiniert. Die Lösung wurde für reale Einsatzbedingungen im Außendienst konzipiert – unzuverlässige Netzwerke, eingeschränkte Unternehmensumgebungen und mehrsprachige Teams – mit strukturierter KI-Extraktion, zuverlässiger Fehlerbehandlung und durchgängiger Nachvollziehbarkeit.
- Sprachbasierter Erfassungsablauf mit geführter Zeiterfassung, Bearbeitung, Filtern, Sortierung und Suche über Datum, Objekt und Gesamtansichten
- KI-gestützte Kategorie- und Bewertungsvorschläge, Transkriptionsfeld sowie In-App-Statistiken inklusive Tages-/Gesamtdauer und Sitzungsbewertungen
- Dual-Timer, automatische Timer-Fortsetzung und UX-Schutzmechanismen zur Vermeidung doppelter Einreichungen nach dem Absenden
- Unscharfe Objektzuordnung mit Token-Matching, Hausnummer- und Straßensuffix-Normalisierung, Scoring sowie Alias-APIs mit Validierung
- Strukturierte Workflow-Antworttypen (z. B. Workflow Response) für vorhersagbares Parsen von KI-Antworten
Auswirkung
Schnellere Erfassung im Außendienst mit weniger Tippaufwand und klareren Sitzungsgrenzen für Lohnabrechnung und Berichtswesen
Weniger falsch zugeordnete Zeiteinträge und geringerer manueller Bereinigungsaufwand in der Administration dank unscharfer Objektzuordnung
Weniger „Funktioniert auf meinem Rechner"-Fehler in eingeschränkten Netzwerken und Unternehmensumgebungen
Schnellere, wiederholbare Releases mit kontrollierten Rollouts über Fastlane und GitHub Actions
Skalierbare Abläufe mit weniger fehlerhaften Datensätzen im System durch validierte Admin-Workflows
Ops-Teams können KI-Qualitätsprobleme systematisch erkennen und beheben – statt über einzelne Ad-hoc-Tickets
Verwendete Technologien
Unser Team, das hinter diesem Projekt stehen
Sajath Ahamed
Entwickler
Ammar Shaffy
Entwickler
Das sagen
unsere Kunden
„Wir haben die KI-gestützte Zeiterfassung in unsere eigene App übernommen und nutzen denselben sprachbasierten Ansatz, der auch hinter dem Hendlmaier Timer steckt. Unser Team diktiert jetzt einfach seine Einträge – die KI erkennt Projekt, Aufgabe und Dauer automatisch. Fehler bei der Zeiterfassung sind deutlich zurückgegangen, unsere Entwickler sparen täglich Zeit, und wir haben endlich verlässliche Daten für Abrechnung und Reporting. Es war eine der besten Investitionen in unseren Arbeitsablauf.“
Dr. Markus Lehmann
Direktor von comAlpine
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Dr. Markus Lehmann
Direktor von comAlpine
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