Prozessautomation für Maschinen- und Anlagenbauer.
Angebotskalkulation, Anfragen-Triage und Reklamations-Workflow mit eigener KI automatisieren, ohne dass Konstruktions- und Servicedaten das Haus verlassen. Der Mensch bleibt Entscheider über jeden Kostenvorschlag.
30 Minuten, vertraulich und unverbindlich.
Wo im Sondermaschinenbau jede Anfrage zwischen Tempo und Präzision zerrieben wird.
Kunden erwarten kurze Angebots-Bearbeitungszeiten, gute Angebote brauchen präzise Kalkulation. Ohne automatisierte Vorarbeit bleibt nur die Wahl zwischen schnell und genau.
Angebotskalkulation mit KI-gestützten Kostenvorschlägen
Steigender Kundendruck auf kurze Bearbeitungszeiten trifft auf das Dilemma zwischen präzisem und schnell kalkuliertem Angebot. KI-gestützte Kostenvorschläge unterstützen die Kalkulation, entscheiden aber nicht.
RFQ-Triage und Erstantwort auf technische Anfragen
Eingehende technische Anfragen sichten, einordnen und eine erste Antwort vorbereiten. Pro Anfrage manuell, obwohl viele nach demselben Muster laufen.
Reklamations-Workflow von Serviceeingang bis Antwort
Reklamation aufnehmen, dokumentieren, dem richtigen Bereich zuordnen und die Antwort vorbereiten. Über mehrere Systeme verteilt, ohne Pfad schwer nachzuhalten.
Technische Doku und Vorgangshistorie für die Bearbeitung erschließen
Konstruktionsunterlagen, frühere Angebote und Servicefälle für die laufende Bearbeitung durchsuchen. Ohne strukturierten Zugriff wird jede Rückfrage zur Suche über Ablagen und Systeme.
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.
So konkret läuft das
Prozessautomation bei Maschinen- und Anlagenbauer, in Beispielen.
Drei Beispiele, in denen wir den Use Case mit eigener KI für Maschinen- und Anlagenbauer ausgeprägt haben.
- 01
Angebotskalkulation im Sondermaschinenbau mit KI-gestützten Kostenvorschlägen beschleunigen
- 02
Technische Anfragen per RFQ-Triage und Erstantwort vorqualifizieren
- 03
Reklamationsbearbeitung von Serviceeingang bis Antwort als verketteten Pfad automatisieren
40% weniger Durchlaufzeit pro Vorgang.
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.
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 übernimmt die Vorarbeit: KI-gestützte Kostenvorschläge zur Kalkulationsunterstützung, RFQ-Triage und Erstantwort auf technische Anfragen sowie den Reklamations-Workflow von Serviceeingang bis Antwort. So werden Angebots- und Bearbeitungszeiten kürzer, ohne die Präzision aufzugeben. Einstieg ist das kostenlose KI-Prozess-Audit-Erstgespräch.
Geeignet sind wiederkehrende, datenlastige Abläufe: Angebotskalkulation im Sondermaschinenbau mit KI-gestützten Kostenvorschlägen, RFQ-Triage und Erstantwort auf technische Anfragen sowie die Reklamationsbearbeitung als verketteter Pfad. Im kostenlosen Erstgespräch identifizieren wir 1 bis 2 Prozesse mit dem größten Hebel in deinem Unternehmen.
Die KI liefert Kostenvorschläge als Kalkulationsunterstützung auf Basis vergleichbarer Vorgänge und eurer eigenen Daten. Das beschleunigt die Vorarbeit und macht Annahmen transparent, ersetzt aber nicht die kaufmännische und technische Beurteilung. Der Mensch bleibt Entscheider über jeden Kostenvorschlag und jedes Angebot.
Die KI-Plattform läuft als eigene Lösung und lässt sich über definierte Schnittstellen mit ERP- und Kalkulationssystemen verbinden. Wir prüfen jede Anbindung erst in einer Sandbox, dokumentieren Rollen und Freigaben in der Betriebsakte und bringen erst dann den produktiven Datenfluss live. Das kostenlose Erstgespräch klärt die passende Anbindung.
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 alle Schritte auf eurer Hardware. Rollen, Freigaben und jeder Übergabepunkt sind in der Betriebsakte dokumentiert.
Der KI-Pilot bringt einen Prozesspfad 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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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.