Maschinenfabrik Reinhausen (MR), globaler Marktführer für Transformatorsteuerungs- und Regelungstechnik, setzt eine von appliedAI entwickelte KI-gestützte Lösung ein, um die Verarbeitung komplexer Spezifikationsdokumente zu automatisieren. So werden Produktkonfiguration und Angebotserstellung effizienter und deutlich besser skalierbar - bei gleichzeitig konsistent hoher Qualität.
Erfahren Sie im Folgenden, wie MR KI-basierte Lösungen entlang des gesamten Prozesses realisiert: von der Chatbot-gestützten Spezifikationsextraktion über das automatisierte Produkt-Matching bis hin zu schnelleren Abläufen, stabiler Ergebnisqualität und nachhaltiger Skalierbarkeit.
Zeitplan von Nov 24 bis Nov 25 für das beschriebene Projekt in 2 Phasen
Ausgangssituation und Problemstellung
Das Projekt von Maschinenfabrik Reinhausen (MR) und appliedAI adressiert eine niedrige Prozesseffizienz und eine hohe Fehleranfälligkeit in der Bearbeitung von Spezifikationsdokumenten. Derzeit müssen zentrale Informationen manuell aus unterschiedlich aufgebauten Spezifikationen extrahiert werden – ein zeitintensiver Schritt, der anfällig für Fehler ist und häufig zu inkonsistenten Ergebnissen führt. Zusätzlich variiert die Qualität der Auslegung und Interpretation der Dokumente deutlich, abhängig von individuellem Fachwissen, Erfahrung sowie regionalen Arbeitsweisen.
Durch die Automatisierung der Spezifikationsextraktion und des anschließenden Produkt-Matchings zielt das Projekt darauf ab, Bearbeitungszeiten und -kosten bei MR spürbar zu reduzieren und zugleich die Ergebnisqualität nachhaltig zu erhöhen und zu standardisieren.
Vorgehen und Methodik
Das Projekt wird von einem spezialisierten Team aus KI-Ingenieurinnen und -Ingenieuren mit langjähriger Erfahrung in Deployment und Produktisierung umgesetzt, das eng mit den Fachexpertinnen und -experten von MR zusammenarbeitet. Durch diese enge Kollaboration entsteht eine leistungsstarke und zugleich benutzerfreundliche Lösung, die die Anforderungen von MR in der Spezifikationsverarbeitung gezielt adressiert: Ein intuitiver, KI-gestützter Chatbot wird mit einer robusten, vollständig automatisierten Backend-Pipeline kombiniert und so nahtlos in einen produktionsreifen End-to-End-Prozess überführt.
Die Kernlösung besteht aus einem KI-gestützten Chatbot mit einer intuitiven Benutzeroberfläche, der Fragen und Antworten zu Spezifikationsdokumenten ermöglicht, sowie aus einer vollständig automatisierten Pipeline, die relevante Spezifikationsdetails extrahiert und kundenspezifische Ausgabeformate unterstützt. Darüber hinaus gleicht die Lösung die identifizierten Anforderungen mit ausgewählten MR-Produkten ab und schafft so eine direkte Verbindung zwischen der Dokumentation und dem Produktportfolio. Um langfristige Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit sicherzustellen, ist die Kernlösung in eine sichere, unternehmensreife Architektur eingebettet, die vollständig unter der Kontrolle von MR bleibt.
All dies wird in einer klaren Projektstruktur geplant und umgesetzt, die nicht nur die Lösung liefert, sondern MR zugleich befähigt, sie kontinuierlich weiterzuentwickeln.
Das Vorhaben ist als sechsmonatiges Projekt in zwei Phasen angelegt: In der ersten Phase stehen Design und Prototyping im Fokus, in der zweiten die Härtung und Überführung in den produktiven Betrieb. Über beide Phasen hinweg liegt ein besonderer Schwerpunkt darauf, MR in die Lage zu versetzen, die Lösung langfristig eigenständig zu betreiben, gezielt zu verbessern und bedarfsgerecht zu skalieren.
Ergebnis und Nächste Schritte
Basierend auf dem gemeinsamen Projekt mit appliedAI kann MR mithilfe von KI komplexe Spezifikationen innerhalb weniger Minuten in verwertbare Produktanforderungen überführen und dadurch die Prozesse der Produktkonfiguration und Angebotserstellung beschleunigen, skalierbarer gestalten sowie gleichzeitig die Qualität stabilisieren und sicherstellen.
Ergebnisse:
- Erhöhte Verarbeitungsgeschwindigkeit
- ~45x für Q&A ➔ Durchschnittliche LLM-Antwortzeit: ~3 s (vs. 134s manuell)
- ~1500x für Automatisierte Extraktion ➔ Spezifikationsextraktion (70-seitiges Dokument): ~12 Sekunden (vs. ~5h manuell, für Basisanalyse und Detailanalyse)
- ~830x für Automatisiertes Produkt-Matching ➔ Produktabgleich (70-seitiges Dokument, 3 Produkte): ~13 s (vs. geschätzt 3h manuell)
- Hohe Extraktionsgenauigkeit
- 90% für Basisanalyse-Extraktionsergebnisse
- 77% für Detailanalyse-Extraktionsergebnisse
- Schnelle und skalierbare Adoption: Die Lösung ist produktionsreif und wird aktiv von Fachexpertinnen und -experten eingesetzt.
Nächste Schritte:
Nach der erfolgreichen Umsetzung richtet sich die nächste Phase darauf, die Lösung zu einer vollständig skalierbaren, unternehmensreifen Plattform weiterzuentwickeln. Diese soll von MR-Fachexpertinnen und -experten gesteuert werden, dabei aber zugleich nahtlos in die zentrale Tool-Landschaft von MR eingebettet sein. Eine No-Code, editierbare Wissensbasis ermöglicht es Nicht-Technikerinnen und -Technikern, Produkte zu pflegen sowie Extraktions- und Matching-Pipelines eigenständig zu konfigurieren. Eine zentrale Konfigurationsdatenbank schließt den Feedback-Loop, indem funktionsspezifisches Domänenwissen direkt in die kontinuierliche Weiterentwicklung der Pipeline einfließt.
Parallel dazu schafft die enge Integration mit Produktmanagement- und Angebotstools die Voraussetzung, extrahierte und abgeglichene Produktdaten automatisch mit dem Enterprise-Produktkatalog zu synchronisieren und LLMs für eine intelligente Angebotserstellung zu nutzen. Ein skalierbares Integrations-Framework erleichtert außerdem die zügige Anbindung weiterer interner Systeme (z. B. ERP, Analytics oder CMS) und stellt sicher, dass sich die Lösung im Einklang mit den strategischen und operativen Anforderungen von MR nachhaltig weiterentwickelt.