KI im Maschinenbauohne Hype, mit messbarem ROI
Maschinenbauer haben seit Jahrzehnten Daten — Sensorik, Servicemanuals, Stücklisten, Wartungs-Historien. KI macht aus diesen Daten endlich Hebel: weniger Stillstände, schnellere Service-Reaktion, automatisierte Erstangebote.
Vier Anwendungsfälle, die heute Geld bringen
Aus 10 Jahren CODING 9-Praxis mit DACH-Mittelstands-Maschinenbau
Predictive Maintenance
Sensordaten + Wartungs-Historie + KI-Anomalie-Erkennung — Stillstände werden vorhergesagt, bevor sie passieren. Typischer Aufwand: 8-12 Wochen für Pilot-Linie.
Technische Doku-Suche
Vektor-Suche über Servicemanuals, Stücklisten und Konstruktionszeichnungen. Service-Techniker finden Antworten in Sekunden statt Stunden — gerade bei legacy Maschinen.
RFQ- und Angebotsautomatisierung
Eingehende Anfragen (PDF, Email, Excel) werden automatisch klassifiziert, Konfigurationen vorgeschlagen, Preisvarianten kalkuliert — Vertrieb fokussiert sich auf qualifizierte Leads.
Produkt-Konfiguratoren mit KI
Kunden beschreiben das Problem in natürlicher Sprache, KI matched zu passender Maschine + Zubehör. Ergebnis als Erstangebot inkl. Lieferzeit-Schätzung.
Wie wir Maschinenbau-KI-Projekte angehen
- 1
Discovery (1-2 Wochen)
Wir lernen Ihre Maschinen, Ihre Daten und Ihre Engineering-Welt kennen. Output: priorisierter Use-Case mit Aufwandsschätzung.
- 2
Pilot (6-10 Wochen)
Funktionsfähiger Prototyp an einer Linie / einem Service-Bereich. Echte Daten, echte Nutzer, echtes Feedback.
- 3
Rollout (3-6 Monate)
Skalierung auf weitere Linien, Standorte, Produkte. Monitoring, Wartung, kontinuierliche Optimierung.
- 4
Wartung (laufend)
Modell-Updates, Drift-Monitoring, neue Features. Sie behalten Daten- und Modell-Hoheit, wir liefern Engineering-Power.
Häufige Fragen aus dem Maschinenbau
Funktioniert das auch mit unserer alten ERP-Welt?+
Ja. Wir setzen schwere Wrappers für SAP, Microsoft Dynamics, ProAlpha und Infor LN ein — ältere Systeme oft auch via REST-Bridge. KI-Schicht läuft modular daneben, kein Eingriff in die ERP-Datenbank.
Wo bleiben die Daten?+
Standard-Setup: Azure OpenAI in Frankfurt oder Anthropic in der EU-Region. Bei sensiblen Konstruktionsdaten oder Patenten On-Premises mit Aleph Alpha oder Mistral. AVV in jedem Fall, kein Training auf Ihren Daten.
Was kostet ein Predictive-Maintenance-Pilot?+
Typisch 25.000-45.000 € für eine Pilot-Linie inkl. Sensor-Integration, Datenpipeline, Modell-Training und 3 Monate Begleitung. ROI üblicherweise nach 6-9 Monaten durch reduzierte ungeplante Stillstände.
Brauchen wir Data Scientists im Haus?+
Nein. Wir liefern produktionsfertige Lösungen mit Monitoring + Wartungs-Verträgen. Falls Sie eigene Kompetenz aufbauen wollen, schulen wir Ihre IT/Engineering-Abteilung mit — passt für Firmen ab ~150 MA mit klarer Digitalisierungs-Roadmap.
Wie lange dauert ein RFQ-Automation-Projekt?+
Discovery + Pilot in 6-8 Wochen, Vollausbau über 4-6 Monate. Wir starten typischerweise mit einem Anfragen-Cluster (z.B. Standard-Komponenten), erweitern dann auf komplexere Konfigurationen.
Können Sie uns mit Engineering-Abteilung zusammenarbeiten?+
Ja, das ist der Normalfall. Predictive Maintenance und Konfigurator-Projekte funktionieren nur mit Engineering-Domain-Wissen. Wir bringen die KI-/Software-Kompetenz, Ihr Team das Maschinen-Wissen.
Verwandte Leistungen
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30 Min Erstgespräch, kostenlos, mit ehrlicher Einschätzung — auch wenn die Antwort „noch nicht“ ist.
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