# Washmen erreicht mit Asana eine 90 % schnellere Schadensregulierung

> Erfahren Sie, wie Washmen mit einer automatisierten KI-Produktionsschleife in Asana eine 90 % schnellere Schadensregulierung erreicht hat.

Source: https://asana.com/de/case-study/washmen

## Washmen erreicht 90 % schnellere Schadensregulierung mit einer automatisierten KI-Produktionsschleife

Washmen, der führende technologiebasierte Textilpflegedienst der VAE, revolutionierte seine Prozesse für Luxusbekleidung, indem er ein selbstlaufendes Qualitäts- und Reklamationssystem in Asana erstellte. Durch den Einsatz von Asana AI Teammates und AI Studio wechselte Washmen von manuellen, gedächtnisbasierten Prozessen zu einer vernetzten Kette von AI-Agents, die Aufgaben automatisch aneinander weitergeben. Diese Transformation reduzierte die durchschnittliche Bearbeitungszeit für Reklamationen von drei Tagen auf nur sechs Stunden und ermöglichte es dem Business, zu skalieren, ohne die Anzahl der Verwaltungsmitarbeiter zu erhöhen.

Herausforderungen

#### Subjektive Entscheidungsfindung

Uneinheitliche menschliche Beurteilungen empfindlicher Stoffe führten zu vermeidbaren Schadensereignissen an hochwertigen Einträgen.

#### Keine institutionelle Erinnerung

Die Erinnerung an frühere Schäden lebte in den individuellen Erinnerungen weiter, was zu wiederholten Fehlern bei ähnlichen Stoff- und Markenkombinationen führte.

#### Lineare Abhängigkeit von der Mitarbeiterzahl

Jede Erhöhung des Auftragsvolumens erforderte mehr Neueinstellungen, was die Expansion operativ teuer und schwierig zu skalieren machte.

Lösungen

#### Verknüpfte KI-Produktionsschleife

Eine Kette von vier [Asana AI Teammates](/ai/ai-teammates) arbeitet nacheinander, um die Bewertung, Qualitätskontrolle, Risikoprüfung und Vergütung ohne menschliches Eingreifen zu verwalten.

#### Synchronisierung von physisch zu digital

Eine Echtzeit-API-Integration verschiebt Asana-Aufgabenkarten automatisch auf der Grundlage von Scans der physischen Stationen in der Einrichtung.

#### KI-gestützter Risiko-Wächter

KI gleicht jedes neu bewertete Kleidungsstück mit einer historischen Datenbank für Beanstandungen ab, um Risiken zu erkennen, bevor die Produktion beginnt.

Ergebnisse

#### 90 % schnellere Schadensregulierung

Die durchschnittliche Lösungszeit wurde von 2–3 Tagen auf nur 6 Stunden reduziert.

#### 15 Störungsvorfälle mit hohem Risiko verhindert

Vom AI-Schadenskostenprognostiker, bevor die Einträge in die Produktion gingen.

#### 40–50 % Reduktion der manuellen Arbeit

Über alle Abläufe hinweg, indem sich wiederholende Dateneingaben und Koordination vermieden werden.

#### Skalierbares Wachstum

Jeder aktive AI Teammate liefert die Leistung, die in etwa einem Vollzeit-Angestellten entspricht.

- [Vertrieb kontaktieren](/sales)

- [Zurück zu den Kundenstorys](/customers)

Europa

- [Arbeitsanfragen](/templates/for/operations/work-requests)

- [Ausstattungsanfragen](/templates/for/operations/facilities-requests)

Einzelhandel

Mittelstand

- [AI Studio](/product/ai/ai-studio)

- [KI-Teammitglieder](/product/ai/ai-teammates)

- [Regeln](/features/workflow-automation/rules)

Washmen ist dafür bekannt, eine vernetzte Kette autonomer KI-Agenten entwickelt zu haben, und hat eine globale Benchmark für KI-gestützte physische Abläufe gesetzt. Durch die Integration von KI in die Logik einer traditionellen Dienstleistungsbranche ist Washmen erfolgreich von der reaktiven Schadensbehebung zur vorausschauenden Risikoprävention übergegangen.

Als Asana-Implementierungspartner war [Cloudfresh](https://eu1.hubs.ly/H0tSK850) der Hauptverantwortliche für den Wechsel von Washmen zu einem hochmodernen, KI-gestützten Operations-Hub. Sie übersetzten die komplexen Anforderungen von Washmen an die Einrichtung in praktische KI-Workflows, erleichterten den Übergang zu Asana Enterprise und führten die operativen Workshops durch, die die manuelle Aufgabenverwaltung in ein vollständig autonomes System verwandelten.

Es war unglaublich zu sehen, welche Auswirkungen Asana auf die Abläufe von Washmen hatte. Als eines der ersten Unternehmen in der EMEA-Region, das Asana AI Teammates eingeführt hat, wechselte Washmen schnell vom strukturierten Aufgabenmanagement zu einem echten Mensch-Agent-Betriebsmodell – und löste so autonom 25.000 Schadensfälle pro Tag. So sieht eine erfolgreiche Implementierung aus.

Zuvor erforderte die tägliche Nachverfolgung von mehr als 250 ShoeCare-Einträgen eine manuelle Dateneingabe, was zu veralteten Informationen

und zu Abweichungen zwischen dem tatsächlichen Bestand in der Einrichtung und den digitalen Aufzeichnungen. Washmen und Cloudfresh bauten mit der Asana API eine Echtzeit-Verbindung, um physische Stationsbereiche in den Einrichtungen direkt mit [digitalen Boards](/features/project-management/project-views) zu verknüpfen.
- **Erfassung ohne manuelle Eingabe**: Wenn ein Eintrag in die Pipeline gelangt, erstellt das System automatisch eine vollständig ausgefüllte Aufgabenkarte mit Marke, Größe und Kundenanweisungen.
- **Physischer Scan mit automatischer Verschiebung auf das Board**: Wenn ein Teammitglied einen Eintrag an einer Station in der Einrichtung scannt (z. B.

Pressen oder QC), wird die entsprechende Asana-Karte automatisch in die Spalte dieser Station verschoben.
- **Automatische Dokumentation**: Vorher-Nachher-Fotos, die vor Ort aufgenommen wurden, werden automatisch an Aufgaben angehängt, wodurch für mehr als 7.500 Aufgaben pro Monat einheitliche Nachweise gewährleistet werden.
- **Live-Datensynchronisierung**: Alle Bestellaktualisierungen im Backend aktualisieren die Beschreibung der Asana-Karte in Echtzeit,

wird sichergestellt, dass Teams nie auf veralteten Informationen basieren.

Das Element, das die größte Veränderung bewirkt, ist der physische Scan, der eine Live-Spalte im Asana-Board steuert. Ein Teammitglied scannt einen Eintrag an einer Station, und die Aufgabenkarte bewegt sich. Dies ersetzt eine ganze Ebene der manuellen Koordination und verwandelt Asana in eine Live-Übersicht über die Abläufe im Gebäude.In der Luxus-Kleidungspflege kann ein Fehler bei einem hochwertigen Kleidungsstück Tausende von Dirham kosten. Washmen setzte eine vernetzte Kette von Asana AI Teammates ein, die als prädiktives Sicherheitsnetz fungieren und Risiken identifizieren, noch bevor ein Kleidungsstück überhaupt bearbeitet wird.
- **Automatisierter Bewertungsassistent**: Ein AI Teammate recherchiert aktuelle Einzelhandelspreise von Luxus-Einzelhändlern in den VAE und weltweit, um die Risikoschwelle für jedes Kleidungsstück festzulegen.
- **KI-QC-Validator**: Dieser Teamkollege überprüft Pflegepläne innerhalb von zwei Minuten nach der Bewertung anhand von sechs Risikokategorien (z. B. Farbabfärben, Texturveränderung) und markenspezifischen Sensibilitäten.
- **Schadensrisiko-Wächter**: AI Teammates gleichen die Eigenschaften der Kleidungsstücke mit der vollständigen historischen Schadensdatenbank von Washmen ab und kennzeichnen Stoffkombinationen, bei denen es in der Vergangenheit zu Problemen gekommen ist.
- **Automatische Eskalation**: Wenn ein hochwertiger Artikel einen riskanten Pflegeplan hat, lösen [die AI Teammates](/product/ai/ai-teammates) eine strukturierte Warnung aus, die den Produktionsstart verhindert, bis eine Fachkraft das Risiko überprüft hat.

Wir sind von Qualitätskontrollen, die in den Köpfen der Menschen stattfanden, zu einem System übergegangen, in dem institutionelles Wissen auf jeden einzelnen Eintrag angewendet wird. Ein Eintrag wird bewertet, und innerhalb von zwei Minuten laufen vier Ebenen der Qualitätskontrolle parallel, die automatisch von einer vernetzten Kette von AI Teammates ausgelöst werden.Bei der Bearbeitung von Reklamationen mussten die Agents in der Vergangenheit 2–3 Tage damit verbringen, Artikelpreise und die Kundenhistorie manuell zu recherchieren. Washmen nutzt jetzt einen Compensation Evaluator AI Teammate, um einen vollständigen Bericht mit 9 Abschnitten zu erstellen, der es dem Kundenerlebnis-Team ermöglicht, Probleme in Minuten statt in Tagen zu lösen.
- Beschaffte Bewertungsanker: Ein AI Teammate recherchiert Artikelwerte von verifizierten Händler-URLs, um die Entschädigung an die aktuellen Preise anzupassen und so Spekulationen zu vermeiden.
- Berücksichtigung des Kundennutzens: Der Bericht berücksichtigt den Customer Lifetime Value und die Bestellhistorie, sodass hochwertige Kunden angemessen berücksichtigte Ergebnisse erhalten.
- Verfasste Kundennachrichten: Ein AI Teammate generiert eine professionelle, einfühlsame Nachricht mit dem Entschädigungsangebot, die Mitarbeiter überprüfen und sofort versenden können.
- Strategische Transparenz: [Management-Dashboards](/features/goals-reporting/reporting-dashboards) aggregieren Schadenstrends und Risikohinweise in Echtzeit und verlagern den Fokus von der Behebung von Fehlern auf deren vollständige Vermeidung.

Durch den Aufbau eines automatisierten KI-Produktionskreislaufs in [Asana mit Cloudfresh](https://www.youtube.com/watch?v=vadCrGCuFB0) hat Washmen sein Wachstum von der Lohn- und Gehaltsabrechnung entkoppelt, sodass das Unternehmen in den gesamten VAE skalieren kann, ohne seinen erstklassigen Servicestandard zu beeinträchtigen. Die Transformation hat Asana zu einem digitalen Rückgrat gemacht, das Scans physischer Einrichtungen mit intelligenten, datengestützten Entscheidungen verbindet. Während Washmen auf eine prädiktive Risikomodellierung hinarbeitet, stellt das KI-gestützte Betriebsmodell sicher, dass die wertvollsten Kleidungsstücke der VAE mit absoluter Präzision und dokumentierter Sorgfalt behandelt werden.

AI Studio und AI Teammates haben die Art und Weise, wie wir zusammenarbeiten, verändert. Sie haben komplexe Workflows in intelligente, automatisierte Aktionen umgewandelt und es unseren Teams ermöglicht, sich darauf zu konzentrieren, unseren Kunden ein unvergleichliches Erlebnis zu bieten.

### ABUS hebt die Arbeit mit Asana auf ein neues Niveau