Recherche für Maschinen- und Anlagenbauer.
Konstruktions-Historie, technische Doku und Serviceberichte mit eigener KI durchsuchbar machen, ohne dass Inhalte das Haus verlassen.
30 Minuten, vertraulich und unverbindlich.
Wo Recherche jede Woche Stunden frisst.
Antworten existieren längst im Haus. Nur die Suche bleibt manuell, weil ein eigener Recherche-Pfad fehlt.
Vergleichbare Fälle und Vorgänge finden
Frühere Mandate, Projekte oder Vorgänge durchforsten, Parallelen erkennen, Lehren ziehen. Manuell, zeitintensiv.
Eigene Vorlagen und Wissensbasis durchsuchen
Klauseln, Bausteine, Memos, Briefings, Standards finden, die irgendwo im DMS liegen. Suche nach Stichwort führt selten zum Ziel.
Externe Quellen strukturiert aufbereiten
Regulatorik, Rechtsprechung, Marktinformation, Fachartikel sichten und für den konkreten Vorgang strukturieren. Pro Fall einmal.
Wissen für Partner oder Geschäftsführung verdichten
Aus mehreren Quellen einen Entscheidungs-Brief zusammenfassen, mit klaren Kernpunkten und Quellen. Wiederkehrende Form.
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
Recherche bei Maschinen- und Anlagenbauer, in Beispielen.
Drei Beispiele, in denen wir den Use Case mit eigener KI für Maschinen- und Anlagenbauer ausgeprägt haben.
- 01
Frühere Baugruppen und Konstruktionsstände nach vergleichbaren Anforderungen finden
- 02
Konstruktions-Historie und Service-Doku zu einem durchsuchbaren Erfahrungsspeicher machen, statt Reklamationen und Vorgänger-Lösungen einzeln zu suchen
- 03
Normen, Richtlinien und Lieferanten-Spezifikationen für den konkreten Vorgang aufbereiten
40% weniger Recherchezeit.
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?
Ein eigener Recherche-Pfad in der KI-Plattform durchsucht interne Akten, Vorlagen und freigegebene externe Quellen, liefert Treffer mit Quellenverweis und fasst Kernaussagen zusammen. Wir bringen einen ersten Recherche-Pfad in 2 bis 8 Wochen produktiv.
Geeignet sind alle Quellen mit klarer Freigabe und strukturierter Ablage: eigenes DMS, Aktenbestand, Vorlagen, Wissensartikel, externe Datenbanken mit Lizenz. Im kostenlosen Erstgespräch klären wir, welche Quellen den größten Hebel haben und welche Anbindung sinnvoll ist.
Jedes Ergebnis ist mit der Quelle im Dokument oder in der Datenbank verknüpft, damit Fachverantwortliche pro Treffer nachvollziehen können, woher die Aussage kommt. Wir setzen die Plattform so auf, dass aufbereitete Aussagen ohne Quelle nicht ausgespielt werden.
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 interne Quellen sind über Rollen- und Freigabewege gesteuert.
Die KI-Plattform läuft als eigene Lösung und lässt sich über definierte Schnittstellen mit DMS, Kanzlei- oder ERP-System verbinden. Wir prüfen Anbindungen erst in einer Sandbox, dokumentieren Freigaben und bringen erst dann den produktiven Zugriff live.
Der KI-Pilot bringt einen Recherche-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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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.