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Branche · Maschinenbau

KI im Maschinenbau: Use-Cases für den deutschen Mittelstand

Der deutsche Maschinenbau hat die wertvollsten KI-Daten in Europa — Sensordaten, CAD-Konstruktionen, Service-Tickets, Wartungshistorien. Wer sie nutzt, baut Service-Margen aus und sichert sich Differenzierung gegenüber asiatischer Konkurrenz.

70 % der deutschen Maschinenbauer planen KI-Projekte (VDMA 2025), nur 18 % haben einen produktiven Use-Case live. Der Engpass ist nicht Technologie, sondern Senior-Profile, die OT, IT und Domain-Wissen verbinden können — genau die matchen wir.

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Typische Pains im Maschinenbau

  • •Service-Margen sinken — Predictive Maintenance steckt seit Jahren im Pilot fest
  • •Angebote für Sondermaschinen brauchen 3–6 Wochen, weil Konstruktion alles manuell auslegt
  • •Technische Dokumentation in 12 Sprachen frisst Übersetzungsbudget
  • •Sensordaten aus dem Feld liegen ungenutzt im Data Lake
  • •Erfahrenste Servicetechniker gehen in Rente, ihr Wissen geht mit

Was sich realistisch erreichen lässt

  • 15–30 % weniger ungeplante Stillstände durch Predictive Maintenance
  • Angebotsdurchlaufzeit von 4 Wochen auf 3–5 Tage
  • Service-Marge messbar gesteigert durch proaktive Wartungsverträge

KI-Use-Cases für Maschinenbau

Anwendungen, die wir im Mittelstand produktiv begleitet haben:

Use-Case 01

Predictive Maintenance für Bestandsmaschinen

ML-Modelle auf Vibrations-, Strom- und Temperatursensoren erkennen Ausfälle 2–6 Wochen vorher. Funktioniert auch ohne IIoT-Plattform via OPC UA oder Edge-Gateway.

Lösung im Detail
Use-Case 02

Angebotsautomatisierung für Sondermaschinen

LLM-gestützte Konfiguration übernimmt Vorauslegung aus Anfragen-PDFs, schlägt Module aus dem Baukasten vor und liefert Kalkulation in Stunden statt Wochen.

Lösung im Detail
Use-Case 03

Service-Bot für Techniker im Feld

RAG-Assistent auf Wartungshandbüchern, Schaltplänen und Ticket-Historie — beantwortet Techniker-Fragen vor Ort, auch offline auf Tablet.

Lösung im Detail
Use-Case 04

Automatisierte technische Dokumentation

Aus Konstruktionsänderungen werden Betriebsanleitungen, Ersatzteillisten und Übersetzungen automatisch aktualisiert — mit Human-Review für sicherheitskritische Teile.

Lösung im Detail
Use-Case 05

Qualitätskontrolle per Computer Vision

Inline-Inspektion an der Linie erkennt Oberflächenfehler, Bohrungstoleranzen oder Schweißnähte zuverlässiger als Sichtprüfung — auch bei Kleinserien trainierbar.

Lösung im Detail
Use-Case 06

Wissensdatenbank für Servicetechniker-Wissen

Strukturiertes Capturing von Tribal Knowledge erfahrener Techniker, durchsuchbar per natürlicher Sprache — bevor Mitarbeiter in Rente gehen.

Lösung im Detail

Häufige Fragen aus dem Maschinenbau

Funktioniert KI auch ohne IIoT-Plattform?+

Ja. Wir starten meist mit einem Edge-Gateway pro Maschine, das per OPC UA oder Modbus die wichtigsten Sensoren ausliest. Ein zentrales IIoT-System ist nice-to-have, aber kein Blocker für den ersten produktiven Use-Case.

Was kostet ein Predictive-Maintenance-Pilot realistisch?+

Für 3–5 Maschinen einer Baureihe: 25.000–60.000 € MVP-Aufbau in 8–12 Wochen, inkl. Datenpipeline, Erstmodell und Dashboard. Skaleneffekte greifen ab der zweiten Baureihe.

Wie gehen wir mit Daten-Hoheit beim Endkunden um?+

Die meisten unserer Modelle laufen On-Premise oder in der eigenen Cloud des Maschinenbauers, nicht auf Endkundenseite. Wo Endkundendaten gebraucht werden, kapseln wir sie pro Tenant und schreiben das vertraglich sauber.

Brauchen wir Data Scientists im Haus, um das zu betreiben?+

Nein. Wir bauen es so, dass Ihr Service-Team und Ihre IT es nach der Übergabe selbst betreiben. Spezialwissen brauchen Sie nur, wenn Sie Modelle für neue Baureihen selbst entwickeln wollen — dann coachen wir Ihr Team gezielt.

Passende Lösungen im Detail

Predictive Maintenance mit KI für Maschinen & Anlagen

Sensor- und Telemetriedaten werden in Echtzeit ausgewertet, Anomalien gemeldet und Wartung wird vor dem Ausfall geplant.

KI-gestützte Angebots- und Ausschreibungs-Erstellung

Lastenhefte, RFPs und komplexe Angebote in einem Bruchteil der Zeit — auf Basis Ihrer Vorlagen und Wissensbasis.

Qualitätskontrolle mit Computer Vision

Defekte werden mit Computer-Vision-Modellen direkt am Band oder im Wareneingang erkannt — auch bei wenigen Trainingsbildern.

KI-Wissensdatenbank für interne Teams

Confluence, SharePoint, Drive und Mail-Archive werden zu einer einheitlichen, KI-durchsuchbaren Wissensbasis.

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