Wenn dein Fertigungsunternehmen Handbücher, Sicherheitsanweisungen oder technische Spezifikationen in mehrere Sprachen übersetzt, nutzt du maschinelle Übersetzung (MT) wahrscheinlich schon in irgendeiner Form. Auch dann, wenn dein Übersetzerteam den Text einfach nur in Google Translate kopiert, damit das Ganze schneller geht.
Setzt dein Unternehmen maschinelle Übersetzung richtig ein?
Übersicht
- Welchen Nutzen bietet die maschinelle Übersetzung für die Fertigungsindustrie?
- Welche Arten von Systemen für die maschinelle Übersetzung gibt es?
- Was sind die besten MT-Engines für KMU in der Fertigungsindustrie?
Welchen Nutzen bietet die maschinelle Übersetzung für die Fertigungsindustrie?
Übersetzungen für die Fertigungsindustrie sind nicht mit Marketingkampagnen zu vergleichen. Die fehlerhafte Übersetzung der Sicherheitsanweisungen oder eine falsche Drehmomentangabe sind nicht nur peinlich, sondern bergen ein echtes Risiko. Genau deshalb muss die MT-Software für deine Branche anders bewertet werden. Es geht nicht nur um Geschwindigkeit oder den Preis, sondern darum, dass sie Fachsprache einheitlich übersetzt und präzise genug ist, um Texte zu handhaben, bei denen ein Fehler schwerwiegende Folgen haben kann.
MT-Software ist nicht darauf ausgelegt, deine Übersetzer:innen zu ersetzen. Sie soll ihnen die Arbeit lediglich erleichtern und dafür sorgen, dass Fachtermini für jede Sprache, in die du übersetzt, einheitlich bleiben.
Maschinelle Übersetzung ist in leistungsstarke Programme integriert. Maschinelle Übersetzung ist oft in CAT (COMPUTERUNTERSTÜTZTE ÜBERSETZUNG)-Tools und Übersetzungsmanagement-Plattformen integriert, die Fertigungsunternehmen nutzen, um große Dokumentationsprojekte zu verwalten. Hier erfährst du mehr.
Wenn du sie richtig einsetzt, kannst du von den zahlreichen Vorteilen der MT-Engines profitieren, gerade im Hinblick auf Geschwindigkeit und Produktivität.
Möchtest du wissen, wie die maschinelle Übersetzung mit Redokun funktioniert? Hier findest du ein 1-minütiges Video, das dir dabei hilft:
So geht’s:
1. Automatisierung
MT-Engines können große Mengen an technischen Dokumenten beinahe sofort verarbeiten und übersetzen. Technische Texter:innen, die 40-seitige Handbücher in sechs Sprachen übersetzen müssen, sind sich einig: Geschwindigkeit ist entscheidend.
2. Vorübersetzung für einheitliche Fachtermini
Viele Teams der Fertigungsindustrie nutzen maschinelle Übersetzung und Übersetzungsvorschläge: eine Basis, die ihr internes Team sich für das Korrektorat zunutze machen kann, vor allem in Kombination mit dem Translation Memory, das deine Produktterminologie für jedes einzelne Dokument auf dem gleichen Stand hält.
3. Zuverlässigkeit bei wiederholter Terminologie
Für sich wiederholende Passagen, die für Handbücher und technische Spezifikationen üblich sind, ist eine Kombination aus maschineller Übersetzung und Glossar eine zuverlässige Möglichkeit, Übersetzungen einheitlich zu gestalten – solange jemand die sicherheitskritischen Inhalte vor der Freigabe Korrektur liest.
4. Kosteneffizient in großem Umfang
Die maschinelle Übersetzung kostet normalerweise nur einen Bruchteil der manuellen Übersetzung jedes einzelnen Satzes, was nicht gerade unerheblich ist, wenn du Dokumentationen für mehrere Produktlinien und Märkte übersetzt.
Arten maschineller Übersetzungssysteme
Jedes maschinelle Übersetzungstool verfolgt einen eigenen Ansatz, wenn es um das Verständnis und die Wiedergabe von Sprache geht. Für KMU der Fertigungsindustrie wirkt sich die Art von System hinter deiner MT-Engine direkt darauf aus, wie gut diese mit Fachsprache und branchenspezifischen Termini jongliert.
Die wichtigsten Arten von MT-Engines auf einen Blick:
1. Die statistische maschinelle Übersetzung greift auf umfangreiche Bestände bereits genehmigter Übersetzungen für ein bestimmtes Sprachpaar (die zweisprachigen Korpora) zurück, wobei anhand von Wahrscheinlichkeitsberechnungen die beste Übereinstimmung ermittelt wird.
2. Die neuronale maschinelle Übersetzung gliedert sprachliche Daten in mehrschichtige Netzwerke, die der Art und Weise ähneln, wie wir Sprache verarbeiten – im Allgemeinen schneller und differenzierter als bei der statistischen maschinellen Übersetzung. Sie ist der Standard, auf dem die meisten modernen MT-Engines heute basieren.
3. KI-Chatbots bzw. LLM-basierte Übersetzungen (ChatGPT, die neueren KI-gestützten Features von DeepL) bilden eine neue Kategorie. Diese Tools sind besonders gut darin, den Ton und die Formulierung an den Bedarfsfall anzupassen. Das ist vor allem von Vorteil für technische Inhalte, die direkt für den Kunden entworfen wurden. Allerdings behalten sie die Dokumentformatierung nicht bei und zu lange technische Handbücher können ihr Aufnahmevermögen sprengen, wodurch die Einheitlichkeit über mehrseitige Dokumente nicht gewährleistet ist.
Welche Lösung am besten zu deinem Fertigungsunternehmen passt, hängt von den folgenden Faktoren ab:
• Die Art der Dokumentation: Die neuronale maschinelle Übersetzung oder ein spezielles CAT-Tool sind bei sicherheitskritischen oder hochtechnischen Inhalten im Allgemeinen sicherer als ein KI-Chatbot allein.
• Die Sprachpaare: Manche Übersetzungsprogramme kommen mit bestimmten europäischen Sprachpaaren besser zurecht als andere. Es lohnt sich, dies mit deiner Terminologie zu testen, bevor du dich festlegst.
• Das Übersetzungsvolumen: Wenn du Dokumentationen für viele Produktlinien und Märkte übersetzt, ist Einheitlichkeit (mithilfe von Translation Memory und Glossar) wichtiger als die Produktivität allein.
Für Leistungsdaten nach Bereich schau dir diese Berichte von inten.to zur Performance von MT-Engines in verschiedenen Bereichen an oder wirf einen Blick auf die längste Übersetzungsstatistik-Liste.
Die besten maschinellen Übersetzungstools für KMU in der Fertigungsindustrie
| System | Besonders geeignet für | Umgang mit technischer Terminologie | Erhält die Formatierung |
|---|---|---|---|
| Google Translate | Breite Sprachabdeckung, Inhalte mit geringerem Risiko | Solide – verbessert sich mit neuronaler maschineller Übersetzung | Nein (Web/Klartext) |
| DeepL | Europäische Sprachpaare, natürliche Formulierungen | Gut | Abhängig vom verwendeten Tool |
| Microsoft Translator | Teams, die in Word, Excel oder PowerPoint arbeiten | Solide | Ja, innerhalb der Office-Apps |
| KI-Chatbots (ChatGPT, DeepL AI) | Anpassung von Ton und Kontext für kundenorientierte Inhalte | Schwach bei langen technischen Dokumenten | Nein |
Hinweis: Die maschinelle Übersetzung hat sich zwar erheblich verbessert, ist jedoch kein Ersatz für die Überprüfung durch einen Menschen, insbesondere bei Dokumentationen in der Fertigungsindustrie. Sicherheitsanweisungen, Vorschriften und technische Spezifikationen sollten stets von einem qualifizierten Übersetzungsteam geprüft werden, bevor sie freigegeben werden. MT kümmert sich um den Entwurf. Das letzte Wort haben die Fachleute.
1. Google Translate
Google Translate ist kostenlos, unterstützt mehr als 100 Sprachen und sein neuronales Übersetzungstool hat sich in den letzten Jahren stark verbessert. Für KMU der Fertigungsbranche mit mehreren Sprachpaaren und risikoarmen Inhalten (interne Referenzmaterialien, schnelle Entwürfe) kann es zu Beginn sinnvoll sein.
Aus Datenschutzgründen solltest du vertrauliche Dokumente nicht direkt in Google Translate eingeben. Nutze Google Translate hierfür lieber über ein sicheres CAT-Tool.
2. DeepL
DeepL deckt eine geringere Anzahl an Sprachen ab als Google Translate, verfolgt jedoch einen mehrschichtigen Lernansatz, der natürlichere, an den Kontext angepasste Übersetzungen produziert, vor allem für die wichtigsten europäischen Sprachpaare. Das ist dann von Vorteil, wenn dein Fertigungsunternehmen für EU-Märkte übersetzt.
DeepL ist in Redokun verfügbar, einer Übersetzungsmanagement-Plattform für Dokumentübersetzungen, zusammen mit Google Translate und ChatGPT. Erfahre hier mehr.
3. Microsoft Translator
Microsoft Translator unterstützt mehr als 70 Sprachen und lässt sich direkt in weitere Produkte von Microsoft integrieren. Das kommt dir zugute, wenn deine technische Dokumentation bereits in Word, Excel oder PowerPoint gespeichert ist. Du kannst direkt in der Software lernen, wie man Word-Dokumente, Spreadsheets und PowerPoint-Folien übersetzt.
Auch wenn der Dienst für die allgemeine Nutzung kostenlos ist, benötigst du ein Abo für geschäftliche Integrationen.
4. KI-Chatbots (ChatGPT, KI-Features von DeepL)
Für kundenorientierte Texte, bei denen der richtige Tonfall das A und O ist, darunter Produktbeschreibungen und Marketingtexte, die die technische Dokumentation ergänzen, kann ein KI-Chatbot natürlichere Übersetzungen erstellen als herkömmliche MT. In Redokun ist ChatGPT eine von drei Engines, die zusammen mit deinem Glossar und Translation Memory genutzt werden, damit der Entwurf deine freigegebenen Begriffe verwendet. Für sicherheitskritische technische Dokumentation ist seine alleinige Nutzung nicht geeignet, da es die Formatierung nicht beibehält und bei mehrseitigen Dokumentationen die Einheitlichkeit nicht aufrechterhält. Hier findest du unseren Leitfaden zur KI-Übersetzung und sinnvollen Anwendungsfällen.
So funktioniert Redokun
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Zusammenfassung
Maschinelle Übersetzung sollte dein Team nur ergänzen, nie ersetzen, vor allem bei Dokumentationen für Fertigungsunternehmen, bei denen Präzision und Einheitlichkeit wichtiger sind als eine schnelle Abfertigung. Mit einer computerunterstützten Übersetzungssoftware und einem soliden Glossar und Translation Memory kann dein Team präzise Dokumentationen in mehreren Sprachen erstellen, ohne bei jedem Projekt von vorn anzufangen. Wenn deine Produktpalette wächst und immer mehr Zielmärkte hinzukommen, findest du hier einen Leitfaden für die Übersetzung technischer Handbücher in großem Umfang und nächste Schritte.
Das Ganze kannst du übrigens schon heute mit der kostenlosen Testversion von Redokun ausprobieren. Lade deine Datei hoch, lade ein Teammitglied ein und der Webeditor schlägt Übersetzungen von DeepL, Google Translate und ChatGPT vor, die dein Kollege dann prüfen und bei Bedarf anpassen kann.
Du kannst das gesamte Dokument auch zunächst vorübersetzen und jemanden einladen, um es Korrektur zu lesen. Der Entwurf ist in Sekunden fertig. Dein Prüfer schaut es sich dann an, besonders was Sicherheit und technische Formulierungen angeht.
Mit Redokun kannst du alle Microsoft-Dokumente (Excel, Word und PowerPoint), Untertitel, XML-Dokumente, HTML-Dateien sowie PDF-Dokumente bearbeiten – und das alles unter Nutzung deiner Translation Memory.
Wir hoffen, dieser Artikel hat dir wertvolle Einblicke gegeben, um die maschinelle Übersetzung auf sinnvolle Weise in den Übersetzungsworkflow deines Fertigungsunternehmens einzugliedern.
Lies unseren Leitfaden zu Übersetzungssoftware für Teams in der Fertigungsindustrie. Klicke hier, um mehr über die beste Übersetzungssoftware des Jahres 2026 zu erfahren.
FAQs
Welches maschinelle Übersetzungstool eignet sich am besten für Fertigungsunternehmen?
Das kommt ganz auf die Dokumentation, die du übersetzen möchtest, und die jeweiligen Sprachpaare an. Für technische Handbücher und sicherheitskritische Inhalte sind neuronale MT-Engines wie DeepL oder Google Translate in Kombination mit Translation Memory und Glossar zuverlässiger als KI-Chatbots. Für kundenorientierte Texte, bei denen es besonders auf den Tonfall ankommt und weniger auf strikte Terminologie, kann ein KI-Chatbot eine gute Ergänzung sein.
Ist die maschinelle Übersetzung präzise genug für sicherheitskritische technische Dokumentation?
Bei alleiniger Nutzung nicht. MT ist ein guter Anfang für die Vorübersetzung, aber sicherheitskritische Inhalte wie Installationsbeschreibungen, Sicherheitshinweise und Vorschriften sollten immer von einem qualifizierten Übersetzerteam oder Spezialisten geprüft werden, bevor sie freigegeben werden.
Was sind die Hauptarten der maschinellen Übersetzung?
Die Hauptarten der maschinellen Übersetzung sind:
- Regelbasierte maschinelle Übersetzung (wird selten verwendet)
- die statistische maschinelle Übersetzung,
- die neuronale maschinelle Übersetzung und
- die hybride maschinelle Übersetzung, wobei die auf KI-Chatbots bzw. LLM basierende Übersetzung aufgrund ihrer unterschiedlichen Stärken und Einschränkungen zunehmend als eigenständige Kategorie betrachtet wird.
