KI im Maschinen- und Anlagenbau: Kalkulation, Service und Konstruktionswissen
Im Maschinen- und Anlagenbau lohnt sich KI dort, wo Wissen in Köpfen, Lastenheften und alten Projektordnern steckt: bei der Angebotskalkulation, bei Ersatzteilanfragen und in der Servicedokumentation. Sprachmodelle lesen Anfragen vor, finden Vergleichsprojekte und bereiten Antworten vor. Die Entscheidung bleibt bei Vertrieb, Konstruktion und Service.
Worum es geht
Maschinen- & Anlagenbau auf einen Blick
Maschinen- und Anlagenbauer verkaufen keine Katalogware. Jede Anfrage ist anders, jedes Lastenheft hat eigene Sonderwünsche, und das Wissen darüber, wie ein Problem beim letzten Mal gelöst wurde, steckt in Projektordnern, E-Mail-Postfächern und in den Köpfen erfahrener Kollegen. Genau hier setzen Sprachmodelle an: Sie lesen lange Dokumente schnell, finden Zusammenhänge in alten Projekten und bereiten Antworten vor, die ein Mensch dann prüft. Der Nutzen entsteht nicht im Produkt, sondern in den Abläufen rund um Vertrieb, Service und Konstruktion.
- Branche
- Maschinen- & Anlagenbau
- Typische Aufgaben
- Angebotskalkulation aus Lastenheften
- Ersatzteilanfragen im Innendienst
- Serviceberichte vom Einsatzort
- Konstruktionswissen auffindbar machen
- Leistungen dazu
Kapitel 1
Wo im Maschinenbau täglich Zeit verloren geht
Ein typischer Auftrag durchläuft viele Hände. Der Vertrieb bekommt eine Anfrage mit Lastenheft, oft 40 bis 80 Seiten. Ein Vertriebsingenieur liest es, klärt mit der Konstruktion die Machbarkeit, sucht Vergleichsprojekte und kalkuliert. Nach Auftragseingang wird die Maschine konstruiert, gefertigt, in Betrieb genommen und über Jahre gewartet. In jeder dieser Phasen entstehen Dokumente, die später wieder gebraucht werden: Angebote, Stücklisten, Abnahmeprotokolle, Serviceberichte.
Das Problem sind weniger die einzelnen Schritte als die Übergänge. Die Kalkulation lebt in Excel, die Stückliste im ERP, die Zeichnungen im PDM-System, die Servicehistorie in einem Ticketsystem oder in Outlook. Wer eine Ersatzteilanfrage beantworten will, braucht Zugriff auf drei bis vier dieser Systeme und das Wissen, wo was steht. Neue Kollegen brauchen Monate, bis sie das können. Erfahrene Kollegen verbringen einen großen Teil ihres Tages mit Suchen und Nachfragen statt mit Konstruieren oder Verkaufen.
Dazu kommt der Außendienst. Servicetechniker dokumentieren Einsätze oft erst abends, mit unvollständigen Angaben zu Material und Arbeitszeit. Im Innendienst wird nachgearbeitet, Rechnungen verzögern sich, und die Erkenntnisse aus dem Einsatz landen in keiner Datenbank, die die Konstruktion je liest.
Kapitel 2
Welche KI-Anwendungen im Maschinenbau realistisch sind
Vier Anwendungen haben sich in Gesprächen mit Maschinenbauern als besonders greifbar erwiesen.
Lastenhefte vorstrukturieren. Ein Assistent zerlegt das Lastenheft in einzelne Anforderungen, ordnet sie Ihren Standardbaugruppen zu und markiert alles, was vom Standard abweicht. Er findet Altprojekte mit ähnlichen Anforderungen und legt deren Kalkulationen daneben. Der Vertriebsingenieur startet mit einer Vorlage statt mit einem leeren Blatt. Mehr dazu unter Angebots- und Rechnungsprozesse.
Ersatzteilanfragen vorbereiten. Aus einer E-Mail mit Seriennummer und Foto ermittelt das System die Maschine, die passende Stückliste und die wahrscheinlichen Positionen. Es erstellt einen Angebotsentwurf im ERP, den der Innendienst freigibt. Unklare Fälle gehen weiter an einen Menschen, mit allen bereits gesammelten Informationen. Das ist ein klassischer Fall für Prozessautomatisierung mit menschlicher Kontrolle.
Serviceberichte aus Sprache. Der Techniker spricht den Einsatz ins Smartphone. Daraus entstehen ein strukturierter Bericht, die Materialbuchung und der Rechnungsentwurf. Fehlt eine Angabe, fragt das System nach, solange der Techniker noch vor Ort ist. Die Berichte werden dadurch vollständig und auswertbar, und die Konstruktion kann wiederkehrende Störungen erkennen.
Konstruktionswissen durchsuchbar machen. Ein Wissensassistent auf Basis von RAG, also der Suche in Ihren eigenen Dokumenten mit anschließender Zusammenfassung durch ein Sprachmodell, beantwortet Fragen wie „Warum haben wir bei diesem Kunden den stärkeren Antrieb gewählt?“ mit Verweis auf das Protokoll. Das ist Kern unserer KI-Implementierung.
Rechenbeispiel
Ein Beispiel aus dem Vertriebsinnendienst
Ein Sondermaschinenbauer mit rund 180 Mitarbeitenden bekommt pro Woche etwa 30 Ersatzteilanfragen. Jede dauert im Schnitt 45 Minuten, weil der Innendienst die Maschine identifizieren, die Stückliste öffnen und bei älteren Anlagen in der Konstruktion nachfragen muss. Das sind pro Woche mehr als 20 Stunden, verteilt auf zwei Personen, die eigentlich Angebote schreiben sollen.
Mit einem Assistenten, der E-Mail, Seriennummer und Stückliste zusammenbringt, sinkt der Aufwand auf rund 10 Minuten pro Anfrage. Der Innendienst prüft den Vorschlag, passt gelegentlich eine Position an und schickt das Angebot. Die gewonnene Zeit fließt in die eigentliche Vertriebsarbeit. Wichtig dabei: Der erste Schritt ist nicht die Vollautomatik, sondern ein guter Vorschlag, den ein Mensch freigibt.
Kapitel 4
Was Sie vor dem Start klären sollten
Datenschutz und Geheimhaltung. Konstruktionsdaten sind Ihr Kapital, und viele Kunden verlangen Geheimhaltungsvereinbarungen. Für die meisten Anwendungen müssen Zeichnungen und CAD-Modelle gar nicht ins Sprachmodell. Wo doch Dokumente verarbeitet werden, lassen sich Modelle in europäischen Rechenzentren oder im eigenen Haus betreiben. Wir legen vor dem Projekt fest, welche Daten wohin fließen, und halten das schriftlich fest.
Bestehende Systeme. ERP, PDM und Ticketsystem bleiben, wo sie sind. KI-Anwendungen docken über Schnittstellen an und schreiben zunächst nur Vorschläge, keine endgültigen Buchungen. Wer ein älteres ERP ohne saubere API hat, kann mit Dateiexporten oder Datenbankzugriffen starten. Das ist weniger elegant, funktioniert aber.
Mitarbeiter. Vertriebsingenieure und Servicetechniker sind skeptisch, wenn ein System ihnen in die Arbeit redet. Das ist berechtigt. Deshalb binden wir die Fachleute früh ein, lassen sie den Assistenten mit echten Fällen testen und bauen das, was sie wirklich brauchen. Ein Workshop mit Beispielen aus Ihrem Alltag ist dafür ein guter Anfang.
Kapitel 5
Wie ein Einstieg aussieht
Der Einstieg beginnt mit einer Potenzialanalyse über zwei bis vier Wochen. Wir schauen uns Angebotsprozess, Service und Ersatzteilgeschäft an, zählen Fälle und Minuten und priorisieren nach Aufwand und Nutzen. Meist bleibt ein Prozess übrig, der klar abgegrenzt ist, oft vorkommt und einen messbaren Engpass hat. Diesen setzen wir in vier bis acht Wochen um, mit Freigabe durch Ihre Mitarbeiter an jeder Stelle, an der heute ein Mensch entscheidet.
Danach folgt die Betreuung: Wir messen Qualität und Nutzung, passen Prompts und Regeln an und erweitern den Assistenten um den nächsten Prozess. Wer sich ähnliche Abläufe in anderen Branchen ansehen möchte, findet sie unter Großhandel und Logistik, wo dieselben Muster mit anderen Dokumenten auftreten.
Aus dem Alltag
Vorher und nachher: Maschinen- & Anlagenbau
| Aufgabe | Heute | Mit Assistent | Effekt |
|---|---|---|---|
| Angebotskalkulation aus Lastenheften | Ein Vertriebsingenieur arbeitet ein 60-seitiges Lastenheft durch, sucht vergleichbare Altprojekte im Laufwerk und baut die Kalkulation in Excel neu auf. Bis zum Angebot vergehen oft zwei Wochen. | Ein Assistent zerlegt das Lastenheft in einzelne Anforderungen, markiert Abweichungen vom Standard und schlägt passende Baugruppen und Altprojekte vor. Der Ingenieur prüft, korrigiert und kalkuliert auf dieser Basis. | von zwei Wochen auf vier Tage bis zum Angebot |
| Ersatzteilanfragen im Innendienst | Anfragen kommen als E-Mail mit Foto, Seriennummer oder einer ungefähren Beschreibung. Der Innendienst sucht im ERP, in Stücklisten und Zeichnungen, oft mit Rückfrage an die Konstruktion. | Die Anfrage wird gelesen, die Maschine über die Seriennummer identifiziert, passende Positionen aus der Stückliste vorgeschlagen und ein Angebotsentwurf erstellt. Der Innendienst gibt frei. | von 45 auf 10 Minuten pro Anfrage |
| Serviceberichte vom Einsatzort | Techniker tippen Berichte abends im Hotel, oft unvollständig. Im Büro werden sie nachbearbeitet, Material wird nachgebucht, die Rechnung geht Wochen später raus. | Der Techniker spricht den Bericht ins Handy. Daraus entstehen ein strukturierter Bericht, die Materialbuchung und ein Rechnungsentwurf. Fehlende Angaben fragt das System sofort nach. | Rechnung am Folgetag statt nach zwei Wochen |
| Konstruktionswissen auffindbar machen | Warum wurde 2019 bei einer Anlage ein anderer Antrieb gewählt? Die Antwort kennt ein Kollege, der gerade im Urlaub ist, oder sie steht in einem Protokoll, das niemand findet. | Ein Wissensassistent durchsucht Konstruktionsprotokolle, Änderungsanträge und Servicefälle und antwortet mit Quellenangabe. Neue Kollegen finden Antworten ohne Umweg über die Erfahrenen. |
Die Effekte sind typische Größenordnungen für Betriebe dieser Art, keine Zusage für Ihren Fall. Was bei Ihnen möglich ist, zeigt die Potenzialanalyse.
Häufige Fragen
Kann KI unsere Angebotskalkulation übernehmen?
Nein, und das sollte sie auch nicht. Was realistisch ist: Ein Assistent liest das Lastenheft, listet die Anforderungen auf, markiert Sonderwünsche und findet vergleichbare Altprojekte mit ihren Kalkulationen. Die eigentliche Bewertung von Risiko, Marge und Machbarkeit bleibt bei Ihrem Vertriebsingenieur. Die Zeitersparnis liegt in der Vorarbeit, nicht in der Entscheidung.
Unsere Konstruktionsdaten dürfen das Haus nicht verlassen. Geht das trotzdem?
Ja. Sprachmodelle lassen sich in europäischen Rechenzentren oder auf eigener Hardware betreiben, und Zeichnungen oder CAD-Daten müssen für die meisten Anwendungen gar nicht ins Modell. Für Ersatzteilanfragen reichen Stücklisten und Seriennummern, für den Wissensassistenten Protokolle und Berichte. Wir legen vorab fest, welche Daten wohin fließen, und dokumentieren das.
Welcher Prozess eignet sich im Maschinenbau als Einstieg?
Meist die Ersatzteilanfrage oder der Servicebericht. Beide sind klar abgegrenzt, laufen hundertfach im Monat und haben einen messbaren Engpass. Die Angebotskalkulation ist attraktiver, aber komplexer, weil mehr Systeme und mehr Köpfe beteiligt sind. Sie eignet sich gut als zweiter Schritt.
Wie binden wir das an unser ERP an?
Über die Schnittstellen, die Ihr ERP ohnehin hat, zum Beispiel REST-APIs, Datenbankzugriffe oder Dateiexporte. Wir haben Erfahrung mit den gängigen Systemen im Mittelstand und prüfen vorab, welche Daten lesbar und welche schreibbar sein müssen. Am Anfang reicht oft Lesen plus ein Vorschlag, den ein Mensch ins System übernimmt.
Was passiert mit dem Wissen der Kollegen, die bald in Rente gehen?
Genau dafür ist ein Wissensassistent gedacht. Er macht Protokolle, E-Mails, Servicefälle und Änderungsanträge durchsuchbar und antwortet mit Quellenangabe. Was nur im Kopf steckt, lässt sich in strukturierten Interviews festhalten und ebenfalls einspeisen. Das ersetzt die Erfahrung nicht, aber es macht sie für Nachfolger zugänglich.
Nächster Schritt
Welcher Prozess kostet Sie die meiste Zeit?
Erzählen Sie es in 30 Minuten. Sie bekommen eine ehrliche Einschätzung, ob KI dort hilft und was der erste Schritt wäre.