RFQ-Triage & Anfragen-Vorqualifizierung für Maschinen- und Anlagenbauer.
Technische Anfragen und RFQs mit eigener KI vorqualifizieren und der passenden Stelle zuordnen, ohne dass Konstruktionsdaten das Haus verlassen.
30 Minuten, vertraulich und unverbindlich.
Wo jede neue Anfrage erst einmal Zeit kostet, bevor die Arbeit beginnt.
Anfragen kommen über Website, Telefon und E-Mail herein. Sichten, einordnen und an die richtige Stelle weiterleiten passiert bisher von Hand, bei jeder einzelnen Anfrage neu.
Eingehende Anfragen sichten und strukturieren
Anliegen, Kontext und fehlende Angaben aus formlosen Anfragen herausziehen, bevor überhaupt eine Einschätzung möglich ist. Pro Anfrage von vorn.
Fehlende Angaben nachfragen
Rückfragen zu fehlenden Unterlagen oder Informationen stellen, bevor der Vorgang überhaupt bearbeitbar ist. Wiederkehrend, manuell.
Anfragen der richtigen Stelle zuordnen
Passende Zuständigkeit, Kapazität und Priorität pro Anfrage einschätzen. Heute Erfahrungssache, schwer zu standardisieren.
Frühere Vorgänge zur Einordnung heranziehen
Vergleichbare Anfragen oder Vorgänge als Referenz für die Einschätzung nutzen. Verstreut abgelegt, selten griffbereit.
Jede Anfrage. 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.
So konkret läuft das
Anfragen- & Vorqualifizierung bei Maschinen- und Anlagenbauer, in Beispielen.
Drei Beispiele, in denen wir den Use Case mit eigener KI für Maschinen- und Anlagenbauer ausgeprägt haben.
- 01
Eingehende RFQs nach Machbarkeit und Kapazität vorqualifizieren
- 02
Fehlende technische Angaben in Kundenanfragen automatisch nachfragen
- 03
Anfragen dem passenden Vertriebs- oder Konstruktionsteam zuordnen
40% weniger Zeit bis zur ersten Einschätzung.
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.
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
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
Stand der Anbieteraussagen gemäß Herstellerdokumentation. Verbindliche Datenschutz- und IP-Schutz-Freigabe triffst du mit deinen Datenschutz- und Konstruktions-Verantwortlichen.
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
Go · Später · Nein
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?
Ein eigener Intake-Pfad in der KI-Plattform sichtet eingehende Anfragen, strukturiert die Kernpunkte und schlägt eine erste Einordnung vor, bevor eine Person den Vorgang übernimmt. Die Entscheidung, ob und wie eine Anfrage angenommen wird, bleibt bei euch. Wir bringen einen ersten Intake-Pfad in 2 bis 8 Wochen ins Tagesgeschäft.
Geeignet sind Anfragen mit wiederkehrendem Muster und klaren Pflichtangaben: Anfragen über Website, Telefon oder E-Mail, bei denen sich Anliegen, Kontext und fehlende Unterlagen strukturiert erfassen lassen. Im kostenlosen Erstgespräch klären wir, welche Anfragearten den größten Hebel haben.
Nein. Die KI strukturiert und schlägt eine erste Einordnung vor, die Entscheidung über Annahme, Priorität und Zuständigkeit bleibt immer bei einer benannten Person in eurem Haus. Der Intake-Pfad ist so aufgesetzt, dass jede Vorqualifizierung nachvollziehbar bleibt.
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 Hardware. Zugriffe auf Anfrageninhalte sind über Rollen- und Freigabewege gesteuert.
Die KI-Plattform läuft als eigene Lösung und lässt sich über definierte Schnittstellen an Kontaktformular, Telefonanlage oder E-Mail-Postfach anbinden. Wir prüfen jede Anbindung erst in einer Sandbox, dokumentieren Freigaben und bringen erst dann den produktiven Pfad live.
Der KI-Pilot bringt einen Intake-Pfad in 2 bis 8 Wochen produktiv, je nach Deployment: verwaltete Private Cloud 2 bis 4 Wochen, Hybrid 4 bis 6 Wochen, On-Premise 6 bis 8 Wochen zzgl. Hardwarebeschaffung. Einstiegspunkt ist das kostenlose KI-Prozess-Audit-Erstgespräch.
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Bereit, Anfragen- & Vorqualifizierung in deinem Tagesgeschäft zu pilotieren?
30 Minuten. Vertraulich. Wir klären gemeinsam, ob und wie Anfragen- & Vorqualifizierung mit eigener KI in deinem Unternehmen sinnvoll umgesetzt werden kann.
Kostenlos & unverbindlich · Antwort innerhalb 24 h
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Im Audit ist immer einer von uns selbst dabei, kein Vertrieb und keine Zwischenebene. Seit 2021 bauen wir eigene KI-Systeme für Unternehmen in Deutschland.