Vom Lastenheft bis zum Ersatzteil

KI im Maschinenbau: Angebote, Doku und Service entlasten

Im Maschinenbau steckt das wertvollste Wissen selten in einem System. Es liegt in Stücklisten, alten Angeboten, Konstruktionsständen, Servicetickets, Betriebsanleitungen und in den Köpfen erfahrener Konstrukteure und Servicetechniker. Genau dort setzt KI im Maschinenbau sinnvoll an: nicht als Ersatz für Engineering, sondern als Werkzeug, das Wissen auffindbar macht und wiederkehrende Arbeit vorbereitet.

Wir sind Sailrs, eine KI- und Softwareagentur aus Stuttgart. Seit 2019 entwickeln wir für den Mittelstand KI-Assistenten, Agenten und individuelle Software, die an ERP, PDM und Serviceplattformen angebunden sind. Auf dieser Seite zeigen wir dir, wo KI im Sonder- und Serienmaschinenbau heute realistisch hilft, welche Regeln ab 2027 gelten und wie ein Projekt mit uns abläuft.

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Welche Aufgaben in deinem Betrieb sollte KI zuerst übernehmen? Finde es in fünf Klicks heraus.

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Wo es im Maschinenbau heute hakt

Die Engpässe ähneln sich in vielen Betrieben, egal ob Verpackungsmaschinen, Werkzeugmaschinen oder Anlagen für die Prozessindustrie:

  • Angebote dauern zu lange. Jede Anfrage bringt ein Lastenheft mit, das gegen Baukasten, Optionen und frühere Projekte abgeglichen werden muss. Das bindet Vertriebsingenieure, die auch in der Konstruktion fehlen.
  • Dokumentation wächst schneller als das Team. Jede Variante braucht eine passende Betriebsanleitung, Übersetzungen, Ersatzteillisten und eine Konformitätserklärung.
  • Servicewissen ist personengebunden. Wer eine bestimmte Steuerungsgeneration kennt oder weiß, warum eine Baureihe im Feld Probleme macht, ist oft eine einzelne Person.
  • Ersatzteilanfragen sind Detektivarbeit. Kunden schicken Fotos, alte Teilenummern oder Beschreibungen. Die Zuordnung zur richtigen Stückliste und Seriennummer kostet Zeit.
  • Der Fachkräftemangel verschärft alles. Wenn erfahrene Kolleginnen und Kollegen in Rente gehen, verschwindet Wissen, das nirgends dokumentiert ist.

Keiner dieser Punkte ist ein Technologieproblem im engeren Sinn. Es sind Informationsprobleme. Und genau dafür sind Sprachmodelle in Kombination mit deinen Daten gut geeignet: Sie entlasten Angebote, Doku und Service, ohne dass du dein Engineering umbauen musst.

Fünf Anwendungsfälle mit Substanz

Fünf Einsatzfelder für KI im Maschinenbau

Jeder Anwendungsfall folgt demselben Muster: Ausgangslage, was das System konkret tut und was sich im Alltag ändert. Welche davon für dich zuerst lohnt, hängt von Volumen, Datenlage und Engpass ab.

Lastenheft-Analyse und Variantenkonfiguration

Ausgangslage: Ein Vertriebsingenieur liest ein 60-seitiges Lastenheft und sucht passende Optionen im Baukasten. Das System extrahiert Anforderungen wie Leistung, Formate, Schnittstellen und Normen, gleicht sie mit deinem Regelwerk und früheren Angeboten ab und markiert Lücken. Ergebnis: ein vorbereiteter Konfigurationsvorschlag mit offenen Punkten, den dein Team prüft, statt bei null anzufangen. Für die Kundenseite lässt sich das mit einem Produktkonfigurator verbinden.

Betriebsanleitungen aus dem Baukasten

Ausgangslage: Anleitungen werden je Auftrag aus Word-Vorlagen kopiert, Abweichungen fallen erst beim Kunden auf. Das System setzt Kapitel anhand der konfigurierten Optionen zusammen, prüft Warnhinweise auf Vollständigkeit und bereitet Übersetzungen vor. Die technische Redaktion bleibt verantwortlich, arbeitet aber an Freigaben statt an Copy-and-paste.

Service-Assistent auf Maschinenakte und Tickets

Ausgangslage: Ein Kunde meldet einen Fehlercode, der Techniker an der Hotline sucht in Handbüchern, Schaltplänen und alten Tickets. Ein RAG-System durchsucht genau diese Quellen, gefiltert auf Baureihe und Seriennummer, und antwortet mit Quellenangabe. Neue Kolleginnen und Kollegen lösen damit Fälle, für die sie früher den einen Experten gebraucht hätten.

Ersatzteilidentifikation

Ausgangslage: Anfrage per Mail mit Foto und der Notiz, es sei das Teil links neben dem Motor. Das System liest Seriennummer und Beschreibung, sucht in der Stückliste der ausgelieferten Maschine und schlägt passende Positionen samt Verfügbarkeit aus dem ERP vor. Der Innendienst bestätigt, statt zu recherchieren.

Wissenserhalt in der Konstruktion

Ausgangslage: Konstruktionsentscheidungen sind in Besprechungsnotizen, Änderungsanträgen und E-Mails verstreut. Ein Assistent macht freigegebene Änderungshistorien, Lessons Learned und Prüfberichte durchsuchbar. So bleibt nachvollziehbar, warum eine Baugruppe so ausgelegt wurde, auch wenn der ursprüngliche Konstrukteur nicht mehr im Haus ist.

Maschinenverordnung 2027: Was sich für die Doku ändert

Die Maschinenverordnung (EU) 2023/1230 löst die Maschinenrichtlinie 2006/42/EG ab und gilt ab dem 20. Januar 2027 unmittelbar in allen EU-Mitgliedstaaten. Für die technische Dokumentation ist eine Neuerung besonders relevant: Betriebsanleitungen dürfen nach Artikel 10 Absatz 7 digital bereitgestellt werden. Der Hersteller muss angeben, wie die Anleitung abrufbar ist, und sie online während der voraussichtlichen Lebensdauer der Maschine, mindestens aber zehn Jahre nach dem Inverkehrbringen, verfügbar halten. Verlangt der Käufer beim Kauf eine Papierfassung, muss sie kostenlos geliefert werden. Für nicht gewerbliche Nutzer gelten zusätzliche Pflichten zu Sicherheitsinformationen auf Papier.

Praktisch heißt das: Wer Anleitungen ohnehin digital und variantengenau erzeugt, hat einen Vorteil. Ein strukturierter Dokumentationsbaukasten mit Versionierung und Seriennummernbezug ist die Grundlage für ein Online-Portal, das diese Anforderungen erfüllt. KI hilft beim Zusammenstellen, Prüfen und Übersetzen, die rechtliche Verantwortung für Inhalt und Risikobeurteilung bleibt beim Hersteller.

Zum EU AI Act: Mit dem Digital-Omnibus-Paket, das seit dem 27. Juli 2026 in Kraft ist, wurden die Pflichten für Hochrisiko-KI in regulierten Produkten nach Anhang I auf den 2. August 2028 verschoben. KI in Maschinen soll künftig über die Maschinenverordnung geregelt werden. Für interne Assistenzsysteme wie Angebots- oder Service-Assistenten gelten diese Hochrisiko-Pflichten in der Regel nicht. Bestehen bleibt die Pflicht, Maßnahmen zur KI-Kompetenz der Mitarbeitenden zu ergreifen. Für die konkrete Einordnung deiner Maschine ziehst du deinen CE-Beauftragten oder eine Rechtsberatung hinzu.

So läuft ein KI-Projekt im Maschinenbau mit uns

Wir starten klein und messbar. Ein Pilot muss im echten Ablauf funktionieren, nicht nur in der Demo.

  • 01

    Analyse: Engpass und Datenlage klären

    In ein bis zwei Workshops schauen wir mit Vertrieb, Konstruktion, Redaktion oder Service auf einen konkreten Ablauf. Welche Dokumente gibt es, wo liegen sie (PDM, ERP, Fileserver, Serviceplattform), wer darf was sehen? Am Ende steht ein Anwendungsfall mit Zielgröße, etwa Durchlaufzeit eines Angebots oder Bearbeitungszeit einer Serviceanfrage.

  • 02

    Pilot: ein Team, eine Baureihe, echte Fälle

    Wir bauen den Assistenten auf einem abgegrenzten Datenbestand, zum Beispiel einer Baureihe, und testen ihn mit den Leuten, die täglich damit arbeiten. Antworten tragen Quellenangaben, Schreibzugriffe ins ERP laufen nur mit Freigabe. So lässt sich sauber beurteilen, ob der Nutzen trägt.

  • 03

    Rollout: Integration, Rechte, Betrieb

    Trägt der Pilot, binden wir weitere Baureihen, Sprachen und Systeme an, richten Rollen und Berechtigungen ein und übernehmen auf Wunsch den Betrieb. Gehostet wird in Deutschland, auf unserer Infrastruktur, in europäischer Cloud oder bei dir On-Premise. Die technische Basis dafür ist häufig Aipe, unser eigenes KI-Betriebssystem.

Worauf es ankommt

Was ein gutes KI-System im Maschinenbau ausmacht

Aus Projekten mit technischen Daten wissen wir: Die Technik ist selten das Problem. Entscheidend sind diese vier Punkte.

Nachvollziehbar

Jede Antwort mit Quelle

Variantengenau

Seriennummer statt Baureihe

Integriert

Anbindung an ERP und PDM

Geschützt

Know-how bleibt im Haus

FAQ

Häufige Fragen zu KI im Maschinenbau

Wo lohnt sich KI im Maschinenbau zuerst?

Meist dort, wo viel Text und viele Varianten zusammenkommen: Angebotserstellung aus Lastenheften, technische Dokumentation und Service-Hotline. Diese Bereiche haben gut auffindbare Datenquellen, klare Zielgrößen und einen hohen Anteil wiederkehrender Recherche.

Ersetzt KI die Konstruktion oder die technische Redaktion?

Nein. Das System bereitet vor, sucht, vergleicht und formuliert Entwürfe. Entscheidungen zu Auslegung, Sicherheit und Freigabe treffen weiterhin deine Fachleute. Gerade bei Fachkräftemangel entlastet das die vorhandenen Experten, statt sie zu ersetzen.

Welche Systeme könnt ihr anbinden?

Typisch sind ERP, PDM oder PLM, Serviceplattformen, Ticketsysteme, SharePoint und Fileserver. Entscheidend ist, ob eine Schnittstelle oder ein Export existiert. Das klären wir in der Analyse, bevor ein Angebot entsteht.

Was bedeutet die Maschinenverordnung 2023/1230 für digitale Betriebsanleitungen?

Ab dem 20. Januar 2027 dürfen Betriebsanleitungen digital bereitgestellt werden. Sie müssen online während der voraussichtlichen Lebensdauer der Maschine, mindestens zehn Jahre, abrufbar sein. Auf Verlangen beim Kauf ist eine Papierfassung kostenlos zu liefern.

Sind unsere Konstruktionsdaten bei euch sicher?

Wir betreiben Lösungen in Deutschland, wahlweise auf unserer Infrastruktur, in europäischer Cloud oder bei dir On-Premise. Zugriffe werden über Rollen gesteuert, und welche Sprachmodelle eingesetzt werden, legen wir gemeinsam fest. Details regeln wir in Auftragsverarbeitungsvertrag und TOM.

Was kostet ein KI-Projekt im Maschinenbau?

Fokussierte Projekte starten bei uns ab etwa 15.000 Euro, umfangreichere Plattformen mit vielen Integrationen liegen bei 100.000 Euro und mehr. Den Rahmen grenzen wir nach der Analyse ein, ohne Festpreis aus dem Bauch heraus.

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