Klassische Lessons Learned scheitern oft an der vollständigen Dokumentation von Mängeln oder Retrospektiven. Gleichzeitig führt die entstandene Informationsflut dazu, dass Wissen in Datenfriedhöfen versinkt und im entscheidenden Moment nicht auffindbar ist.
Das Ergebnis: Best Practices werden im nächsten Projekt nicht implementiert, wertvolles Wissen bleibt ungenutzt, während sich teure Fehler wiederholen.
RECAP erkennt Muster aus alten Projekten und sorgt dafür, dass die richtigen Learnings zur richtigen Zeit am richtigen Ort landen.
Projektleiter:innen, Techniker:innen und Planer:innen erhalten auf ihre Rolle zugeschnittene Insights. Direkt im Projekt – kein Extra-Tool nötig.
Einmal lernen, unternehmensweit profitieren durch die gezielte Aktivierung von Lessons Learned.
Wissenssicherung ohne Toolchaos: einfach per E-Mail, Telefon oder Upload. RECAP verarbeitet automatisch und bewertet Lessons Learned nach Relevanz, Häufigkeit und Wirkung.
Fehlermeldungen und Learnings direkt im System – ganz ohne Suchen.
Zeige den Teams genau das, was für sie zählt – nicht mehr, nicht weniger.
Kommentieren, priorisieren, rückmelden – ohne extra Tools oder Umwege.
Per E-Mail, Anruf oder Upload – keine Schulung nötig.
Muster, Prioritäten und Risiken werden erkannt.
Vor dem Projektstart oder in der Umsetzung – mit den relevantesten Lessons Learned.
Beantwortet die häufigsten Fragen über RECAP
RECAP sammelt, analysiert und verteilt Erfahrungswissen aus technischen Projekten – automatisch und genau dann, wenn es gebraucht wird.
Für Industrieunternehmen mit projektbasiertem Arbeiten – vor allem im Anlagen- und Sondermaschinenbau. Ideal für Projektleiter:innen, Planer:innen und Inbetriebnahmetechniker:innen.
Wiederholungsfehler in Projekten
Zeitverlust bei Projektvorbereitung
Frust durch nicht genutztes Wissen
Ineffiziente Reviews ohne Wirkung
10–15 % weniger Fehlerkosten pro Projekt
Risiko-Reports in <24h
Weniger Nacharbeit, besseres Kickoff, klarere Verantwortlichkeiten
Langfristig: interne Lernplattform, die mitwächst
1. Fehlerdaten werden gesammelt (z. B. per E-Mail, Telefon, Upload)
2. KI analysiert Inhalte semantisch & priorisiert sie
3. Beim Projektstart erhalten Teams individuelle Risiko-Reports mit den relevantesten Learnings
