Eigene KI für technische Doku, Serviceberichte und Ersatzteilanfragen.
Wir bauen interne KI-Prozesse und die dazugehörige Plattform, damit Service- und Doku-Zeit nicht in PDF-Suche, Wartungsberichten und Standard-Anfragen gebunden ist - ohne Konstruktions- und Servicedaten in öffentliche KI-Tools zu geben.
30 Minuten, vertraulich, mit erster Empfehlung.
Wo Service-Marge in PDF-Suche, Rückfragen und manueller Dokumentation verloren geht.
Wenn Techniker und Innendienst die richtige Information nicht schnell finden, werden Servicefälle länger, Angebote langsamer und Garantievorgänge teurer.
Technische Dokumentation durchsuchbar machen
Bedienungsanleitungen, Schaltpläne, Wartungshandbücher und Alt-Doku in tausenden PDFs auf Netzlaufwerken. Jede Suche kostet Servicezeit.
Service- und Wartungsberichte strukturieren
Diktate und Außendienst-Berichte einsortieren, an Maschinen- oder Kundenakten anhängen, Folgeaufgaben ableiten. Jeden Einsatz dieselbe Schreibarbeit.
Technische Anfragen und Ersatzteilbestellungen
Kundenanfragen klassifizieren, passende Maschine identifizieren, Ersatzteil zuordnen. Wiederkehrend, oft Telefon-getrieben.
Reklamationen, Garantien und Prüfprotokolle
Mängel aufnehmen, Garantie-Lage prüfen, Schriftverkehr aufsetzen, Protokolle ablegen. Wiederkehrend, formal nötig.
Jede Woche. Dieselben Aufgaben. Vermeidbar.
Für wen das passt
Wann eine eigene KI bei einem Maschinen- oder Anlagenbauer sinnvoll ist.
Maschinen- und Anlagenbauer ab rund 50 Mitarbeitenden mit eigener technischer Dokumentation, eigenem Service oder regelmäßigem After-Sales-Geschäft.
Passt
- Umfangreiche technische Dokumentation (Bedienungsanleitungen, Schaltpläne, Wartungshandbücher)
- Eigener Service- und After-Sales mit wiederkehrenden Wartungs- und Reparaturberichten
- Regelmäßige technische Anfragen und Ersatzteilbestellungen
- Reklamations- und Garantieabwicklung als laufende Aufgabe
- Klar benennbare Service- oder Digitalverantwortung für Rollout und Freigaben
Passt nicht
- Reine Komponenten-Hersteller ohne eigene Dokumentation oder Service
- Maschinenbauer ohne benennbare Daten- oder Doku-Champions
- Konstruktionsbüros ohne After-Sales-Anteil
- Budget für einen ersten KI-Piloten eingeplant
Kein harter Ausschluss, sondern eine ehrliche Einschätzung. Unsicher? Erstgespräch nutzen, dann einordnen.
40% weniger Such- und Dokumentationsaufwand pro Servicevorgang.
Null Datenweitergabe nach außen.
30 Minuten zur ersten klaren Empfehlung.
40%-Richtwert aus bisherigen Kundenprojekten. Zum Vergleich: VDMA-Studie 2025 nennt Datenschutz- und Sicherheitsbedenken als zentrales Hemmnis bei der KI-Adoption im Maschinenbau. Tatsächliche Effekte hängen von Use Case, Datenqualität und Freigabeprozessen ab.
Tools im Vergleich
Copilot, ChatGPT oder eigene KI. Wofür jeweils?
Keine Abwertung der anderen Tools. Die relevante Frage ist, wo Konstruktions-, Service-, Wartungs- und Ersatzteildaten landen und wer am Ende über Daten, Modelle und Anbindungen entscheidet.
Eigene KI (abi consulting)
Technische Doku, Serviceberichte und Ersatzteilanfragen mit eigener Datenkontrolle.
- Hosting
- Verwaltete Private Cloud, hybrid oder on-premise
- Tenancy
- Dedizierte Umgebung exklusiv für das Unternehmen
- Umgang mit Konstruktions-, Service- und Wartungsdaten
- Im Normalbetrieb keine Weitergabe an externe Modellanbieter; Rollen und Logs dokumentiert
- Modellwahl
- Open-Weight- und kommerzielle Modelle frei wählbar
- Anbindung an ERP, PLM und Service-Systeme
- Anbindung an ERP, PLM und FSM nach Freigabe- und Sandbox-Prozess
- Typische Eignung
- Doku-Suche, Service-Reports, technische Anfragen, Reklamationen unter eigener Kontrolle
Microsoft 365 Copilot
Office-Alltag im vorhandenen MS-Tenant.
- Hosting
- Microsoft-Cloud, EU-Region möglich
- Tenancy
- Geteilte Infrastruktur, separater Tenant
- Umgang mit Konstruktions-, Service- und Wartungsdaten
- Per Default kein Modelltraining; Prompts bleiben laut Microsoft im Tenant
- Modellwahl
- Von Microsoft vorgegeben
- Anbindung an ERP, PLM und Service-Systeme
- Generische Office-Integration, keine native Anbindung an ERP oder PLM
- Typische Eignung
- Office-Assistenz, Textarbeit, unkritische Recherchen
ChatGPT Enterprise
Allgemeine KI-Unterstützung mit AVV.
- Hosting
- US-amerikanische Infrastruktur
- Tenancy
- Geteilte Infrastruktur, separater Workspace
- Umgang mit Konstruktions-, Service- und Wartungsdaten
- Per Default kein Modelltraining; AVV nach US-Recht
- Modellwahl
- Von OpenAI vorgegeben
- Anbindung an ERP, PLM und Service-Systeme
- Generische Integration, keine native Anbindung an ERP oder PLM
- Typische Eignung
- Allgemeine KI-Aufgaben außerhalb vertraulicher Konstruktions- und Servicedaten
Stand der Anbieteraussagen gemäß Herstellerdokumentation. Verbindliche Datenschutz- und IP-Schutz-Freigabe triffst du mit deinen Datenschutz- und Konstruktions-Verantwortlichen.
Die Entscheidungsfragen für deinen ersten KI-Prozess.
- Welche Prozesse genug Wiederholung, Fehlerkosten und Datenbasis für KI haben.
- Welche Datenklassen vor dem Audit sauber getrennt werden sollten.
Der Einstieg
Erst prüfen.
Dann entscheiden.
Auf dieser Seite geht es um die Entscheidung, ob ein Service- oder Doku-Prozess überhaupt ein guter KI-Kandidat ist. Wir prüfen Wiederholung, Datenqualität und IP-Schutzbedarf. Erst danach gibt es einen abgegrenzten Pilotplan.
Audit anfragen
30 Minuten · kostenlos
Wir schauen auf 2 bis 3 konkrete Prozesse, nicht auf eine allgemeine KI-Roadmap. Ziel ist eine erste Einschätzung: lohnt sich das, ist die Datenlage belastbar, gibt es rote Flaggen?
Empfehlung bekommen
GoSpäterNein
Du bekommst eine klare Empfehlung mit nächstem Schritt. Wenn der Prozess nicht passt, sagen wir das. Wenn er passt, skizzieren wir Scope, Aufwand, Datenflüsse und Freigaben.
Wenn es passt: Pilot abgrenzen
Ein Prozess, messbar
Erst nach der Entscheidung sprechen wir über Umsetzung: ein abgegrenzter KI-Prozess, Abnahmekriterien, Betriebsakte und laufende Verantwortung. Kein Angebot vor der Diagnose.
Der nächste Schritt ist die Diagnose, nicht ein Produktvergleich. 30-Minuten-Audit anfragen →
Häufige Fragen
Noch offene Fragen?
Eine eigene KI im Werk ist eine eigene KI-Plattform, in der definierte Prozesse (technische Doku-Suche, Service-Berichte, technische Anfragen, Reklamationen) unter Kontrolle der Geschäftsführung laufen und Konstruktions- und Servicedaten das Werk nicht verlassen. Im kostenlosen 30-Minuten-Audit klären wir zuerst, welcher Service- oder Doku-Prozess genug Wiederholung, Datenbasis und IP-Schutzbedarf für einen Pilot hat.
Geeignet sind Aufgaben mit hoher Wiederholung und klaren Quellen: technische Dokumentation durchsuchbar machen, Service- und Wartungsberichte strukturieren, technische Anfragen und Ersatzteilbestellungen klassifizieren, Reklamationen und Garantie-Schriftverkehr aufsetzen. Im kostenlosen 30-Minuten-Audit prüfen wir, welcher Service- oder Doku-Prozess genug Wiederholung, Datenqualität und IP-Schutzbedarf hat. Erst wenn das passt, folgt ein abgegrenztes Pilot-Scoping.
In der verwalteten Private Cloud laufen Modell, Vektordaten und Logs in einer dedizierten Umgebung ohne Modelltraining durch Dritte; in Hybrid- oder On-Premise-Setups liegen Inferenz, Speicher und Protokolle auf eurer eigenen Hardware. Zugriffe auf Konstruktions- und Servicedaten laufen über definierte Rollen und Freigabepfade, die wir in der Betriebsakte dokumentieren.
Anbindungen an ERP, PLM und FSM laufen über definierte Schnittstellen und Freigabewege, die wir vor dem Anschluss in einer Sandbox erproben und in der Betriebsakte dokumentieren. Im Pilot-Scoping bewerten wir je System, welche Anbindung über offizielle Schnittstellen sinnvoll ist und welche Datenflüsse Rollen- und Freigabepfade brauchen. Direkter Zugriff auf produktive Daten außerhalb dieser Pfade ist nicht vorgesehen.
Der Einstieg ist das kostenlose 30-Minuten-Audit. Danach gibt es eine konkrete Empfehlung: Go, später oder nein. Wenn der Prozess passt, grenzen wir anschließend Doku- und Servicedaten, ERP- oder PLM-Bezug, Freigaben, Abnahmekriterien und realistische Timeline für einen Pilot ab.
Nach einem Pilot kann dein Team den Betrieb selbst übernehmen oder wir begleiten ihn weiter. Sinnvoll ist das vor allem, wenn technische Quellen, Vorlagen, Rollen, Freigaben und Nachweise regelmäßig nachgeführt werden müssen. Monitoring und Regressionstests halten Änderungen an Modell, Quellen und Prompts nachvollziehbar.
Use Cases
Sechs Use Cases für Maschinen- und Anlagenbauer.
Wo eigene KI in deinem Unternehmen heute den größten Hebel hat. Jeder Use Case mit eigenem Prüfpfad, eigener Tonalität und eigenen Beispielen.
Dokumentenanalyse
Verträge, Berichte und Akten lesen, strukturieren und zusammenfassen, ohne dass Wissen das Haus verlässt.
Use Case ansehen →
Use CaseSchriftverkehr
Wiederkehrende Korrespondenz und Schriftsätze in Entwurfsqualität, ohne dass Inhalte das Haus verlassen.
Use Case ansehen →
Use CaseRecherche
Wissen aus internen Akten, Vorlagen und externen Quellen schnell auffindbar machen, ohne dass Inhalte das Haus verlassen.
Use Case ansehen →
Use CaseProzessautomation
Wiederkehrende Arbeitsabläufe so verkettet wie KI-gestützt automatisieren, ohne dass Daten das Haus verlassen.
Use Case ansehen →
Use CaseCompliance-Check
Vorgänge gegen interne Regelwerke, Vorlagen und externe Anforderungen prüfen, mit Nachweis und Audit-Trail.
Use Case ansehen →
Use CaseAnfragen- & Vorqualifizierung
Eingehende Anfragen sichten, vorqualifizieren und dem richtigen Vorgang zuordnen, ohne dass Inhalte das Haus verlassen.
Use Case ansehen →
Bereit für dein 30-Minuten-Audit?
30 Minuten. Vertraulich. Wir klären, welcher Service-, Doku- oder Ersatzteilprozess in deinem Maschinen- oder Anlagenbau der richtige erste KI-Pilot ist.
Kostenlos · Antwort innerhalb von 24 Stunden
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Im Audit sitzt immer einer von uns selbst mit dir, kein Vertrieb, keine Zwischenebene. Seit 2021 bauen wir eigene KI-Systeme für Unternehmen in Deutschland.