Dokumentenanalyse für Maschinen- und Anlagenbauer.

Technische Doku, Serviceberichte und Kundenanfragen mit eigener KI auswerten, ohne dass Konstruktions- und Servicedaten das Haus verlassen.

Eigene KI {container} Quellen bleiben referenzierbar Kostenloses Erstgespräch
Erstgespräch vereinbaren

30 Minuten, vertraulich und unverbindlich.

Wo Dokumentenarbeit Tage kostet.

Jeder neue Vorgang bringt die gleiche Leseschleife. Nicht weil sie sein muss, sondern weil ein eigener Auswertungspfad fehlt.

Lange Dokumente lesen und strukturieren

Lange Dokumente lesen und strukturieren

Hunderte Seiten durcharbeiten, relevante Stellen markieren, Inhalte in eine eigene Struktur überführen. Pro Vorgang von vorn.

Zusammenfassungen für Entscheider

Zusammenfassungen für Entscheider

Kernpunkte herausziehen, in einer Seite zusammenfassen, an Partner oder Mandanten weitergeben. Immer dasselbe Muster.

Klausel- und Risiko-Marker setzen

Klausel- und Risiko-Marker setzen

Vertragsklauseln, Risiken oder Abweichungen erkennen und gegen den eigenen Standard prüfen. Wiederkehrend, fehleranfällig per Hand.

Querverweise und Vorerwerbe nachhalten

Querverweise und Vorerwerbe nachhalten

Vergleichbare Fälle, frühere Versionen, Referenzdokumente nachverfolgen. Aufwand, der jedes Mal komplett neu entsteht.

Pro Vorgang. Dieselben Aufgaben. Vermeidbar.

Für wen das passt

Wann eine eigene KI in 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
  • Budgeterwartung unter dem KI-Piloten (ab €10.000)

Kein harter Ausschluss, sondern eine ehrliche Einschätzung. Unsicher? Erstgespräch nutzen, dann einordnen.

So konkret läuft das

Dokumentenanalyse bei Maschinen- und Anlagenbauer, in Beispielen.

Drei Beispiele, in denen wir den Use Case mit eigener KI für Maschinen- und Anlagenbauer ausgeprägt haben.

  • 01

    Technische Dokumentation in Baugruppen, Fehlerbilder und Wartungsschritte strukturieren

  • 02

    Serviceberichte aus dem Feld auf wiederkehrende Fehlerursachen auswerten

  • 03

    Lasten- und Pflichtenhefte gegen interne Standards prüfen

40% weniger Zeit pro Dokument.

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- und Wartungsdaten 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)

Werk-interne Service- und Doku-Prozesse.

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.

Häufige Fragen

Noch offene Fragen?

Ein eigener Auswertungspfad in der KI-Plattform liest Verträge, Berichte und Akten, extrahiert die für euch relevanten Punkte und liefert strukturierte Ergebnisse mit Quellen-Referenz. Inhalte bleiben unter eurer Kontrolle. Wir bringen einen ersten Auswertungspfad in 2 bis 8 Wochen ins Tagesgeschäft.

Geeignet sind alle Dokumente mit wiederkehrendem Aufbau und klaren Auswertungszielen: Verträge, Berichte, Bescheide, Memos, Akten, Verfahrensdokumente. Im kostenlosen Erstgespräch klären wir, welche Dokumenttypen den größten Hebel haben und welche Auswertungstiefe sich lohnt.

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 Dokumente sind über Rollen- und Freigabewege gesteuert und in einer Betriebsakte dokumentiert.

Eine eigene KI ersetzt die fachliche Bewertung nicht, sie reduziert die Lesezeit. Wir setzen sie so auf, dass jede Aussage zur Quelle im Dokument verlinkt ist und Fachverantwortliche pro Vorgang nur die markierten Stellen prüfen. Für kritische Vorgänge bleibt die finale Freigabe immer beim Menschen.

Die KI-Plattform läuft als eigene Lösung, lässt sich aber über definierte Schnittstellen mit DMS, ERP, Kanzlei- oder Buchhaltungssoftware verbinden. Wir prüfen Anbindungen erst in einer Sandbox, dokumentieren Freigaben und Rollen in der Betriebsakte und bringen erst dann den produktiven Datenfluss live.

Der KI-Pilot bringt einen Dokumenten-Auswertungspfad 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.

Bereit, Dokumentenanalyse in deinem Tagesgeschäft zu pilotieren?

30 Minuten. Vertraulich. Wir klären gemeinsam, ob und wie Dokumentenanalyse mit eigener KI in deinem Unternehmen sinnvoll umgesetzt werden kann.

Wir verarbeiten deine Angaben ausschließlich für die Terminabstimmung. Auf Anfrage löschen wir sie jederzeit.

Antwort innerhalb 24 h, direkt von Anton oder Andre.

Vielen Dank!

  1. Innerhalb 24 h: zwei konkrete Terminvorschläge per Mail.
  2. 30-Min-Gespräch mit Anton oder Andre.
  3. Innerhalb 5 Werktagen: schriftliche Auswertung per Mail.

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Anton Brinckmann
Anton Brinckmann
Björn Wolke
Björn Wolke

Im Audit ist immer einer von uns selbst dabei. Seit 2021 KI- und Automatisierungsprojekte im deutschen Mittelstand.