Wie befähigen wir Automotive OEMs & Tier‑1 Suppliers mit KI‑Enablement, um Engineering, Qualität und Supply Chain resilient zu machen?
Innovatoren dieser Unternehmen vertrauen uns
Kernproblem der Branche
Automobilhersteller und Tier‑1 Zulieferer stehen unter dem Druck, komplexe mechatronische Systeme schneller, fehlerfreier und nachhaltiger zu liefern. Fragmentierte Dokumentation, lange Prüfzyklen und volatile Lieferketten verlangsamen Innovation. Ohne gezielte KI‑Enablement bleiben Potenziale wie AI Copilots für Engineering oder Predictive Quality unausgeschöpft.
Warum wir die Branchenexpertise haben
Reruption verbindet tiefes technisches Engineering mit operativer Unternehmensrealität — wir arbeiten nicht in Folien, wir bauen und deployen. Unsere Teams bringen Erfahrung aus Venture‑ und Produktentwicklung sowie aus komplexen Produktionsumgebungen, sodass Trainings nicht theoretisch bleiben, sondern direkt in konkrete Tools und Prozesse münden.
Unsere Co‑Preneur‑Arbeitsweise bedeutet, dass wir Programme so gestalten, dass Führungskräfte und Teams sofortige Mehrwerte sehen: Executive Workshops schaffen strategische Klarheit, Bootcamps befähigen Abteilungen praxisnah, und On‑the‑Job‑Coaching sorgt für Nachhaltigkeit. Wir stellen sicher, dass Lernpfade direkt an echten KPIs gemessen werden können — von Durchlaufzeiten bis zu Ausschussraten.
Unsere Referenzen in dieser Branche
Für Mercedes‑Benz haben wir bereits einen NLP‑basierten Recruiting‑Chatbot entwickelt, der zeigt, wie konversationelle KI 24/7‑Verfügbarkeit und Automatisierung in hochvolumigen HR‑Prozessen liefert. Die Arbeit mit Mercedes‑Benz belegt, wie wir technische Lösungen in stark regulierten, markensensitiven Umgebungen operationalisieren können.
Mit Eberspächer haben wir an KI‑gestützten Lösungen zur Lärmreduktion in Fertigungsprozessen gearbeitet, ein Beispiel dafür, wie datengetriebene Qualitäts‑ und Produktionsverbesserungen direkt auf Werksebene wirken. Diese Projekte liefern Transferwissen für Enablement‑Programme in Engineering, Quality und Operations bei Automobilkunden.
Über Reruption
Reruption wurde gegründet, um Unternehmen nicht nur zu beraten, sondern sie proaktiv umzubauen: Wir bauen das, was den Status quo ersetzt. Unser Fokus liegt auf AI Strategy, AI Engineering, Security & Compliance und Enablement — genau die Säulen, die Automotive‑Organisationen benötigen, um KI nachhaltig zu verankern.
Unsere Co‑Preneur‑Methodik kombiniert Geschwindigkeit, technische Tiefe und unternehmerische Verantwortung. Insbesondere in Regionen wie Stuttgart — dem Herzen der deutschen Automobilindustrie — arbeiten wir mit Führungsteams und Produktions‑experten, um Enablement‑Programme zu liefern, die sowohl kulturell als auch technisch passen.
Wollen Sie Ihre Engineering‑Teams mit KI‑Copilots ausstatten?
Kontaktieren Sie uns, um ein Executive Briefing oder ein Pilot‑Bootcamp in Stuttgart zu planen. Wir priorisieren Use Cases und zeigen schnellen Value.
Was unsere Kunden sagen
Hans Dohrmann
CEO bei internetstores GmbH 2018-2021
Das ist die systematischste und nachvollziehbarste Go-to-Market Strategie, die ich bezüglich Corporate Startups je gesehen habe.
Kai Blisch
Director Venture Development bei STIHL, 2018-2022
Extrem wertvoll ist dabei Reruptions starker Fokus auf die Nutzer*innen, deren Bedürfnisse und das kritische Hinterfragen von Vorgaben. ... und nicht zuletzt macht die Zusammenarbeit riesige Freude.
Marco Pfeiffer
Head of Business Center Digital & Smart Products bei Festool, 2022-
Reruption evaluierte systematisch ein neues Geschäftsmodell mit uns: besonders beeindruckend fanden wir die Fähigkeit auch komplexe Sachverhalte nachvollziehbar darzustellen.
AI Transformation in Automotive OEMs & Tier‑1 Suppliers
Die Transformation hin zu einer AI‑erprobten Organisation beginnt mit Menschen: Training, wiederholbare Lernpfade und ein Umfeld, in dem KI‑Tools genutzt, bewertet und verbessert werden. KI‑Enablement ist kein einmaliges Seminar, sondern ein mehrstufiger Aufbau von Fähigkeiten — von strategischen Briefings für C‑Level bis hin zu hands‑on Coaching auf Shopfloor‑Ebene.
Industry Context
Automobilentwicklung ist stark datengetrieben, aber Daten leben in Silos — CAD‑Systeme, Prüfstände, CAE‑Workflows, Supplier‑Portale und ERP‑Systeme. Diese Fragmentierung blockiert schnelle Erkenntnisgewinnung. Gleichzeitig erhöhen neue Elektrifizierung‑ und Software‑zellen die Komplexität deutlich: Software definiert zunehmend Funktionalität, und damit steigen die Anforderungen an Continuous Verification und schnelle Iteration.
In der Region Stuttgart sitzen OEMs und Tier‑1s dicht beieinander, die Innovationszyklen sind kurz und die Erwartungen an Qualität extrem hoch. Das erfordert Enablement‑Programme, die technisch fundiert sind und gleichzeitig Change Management meistern — also Menschen befähigen, KI im Tagesgeschäft zu nutzen und zu hinterfragen.
Regulatorische Vorgaben und Safety‑Standards (z. B. ISO 26262) verlangen, dass KI‑Anwendungen nachvollziehbar, validierbar und sicherheitskompatibel sind. Enablement muss daher nicht nur Tools lehren, sondern auch Governance, Dokumentation und Audit‑Readiness.
Key Use Cases
Engineering Copilots: Entwicklerteams profitieren von AI‑Copilots, die Designalternativen vorschlagen, Code‑ und Simulationsskripte generieren sowie Prüfinstanzen vorbereiten. In Trainings vermitteln wir, wie Prompting, Retrieval‑Augmented Generation und tool‑integrierte Workflows genutzt werden, ohne die Traceability zu verlieren.
Dokumentationsautomatisierung: Technische Dokumente, Änderungsanträge und Testreports lassen sich mit gezielten NLP‑Pipelines automatisch zusammenfassen, klassifizieren und versionieren. Unsere Bootcamps zeigen, wie man Datenquellen connectorspezifisch anbindet und welche Qualitätsmetriken benötigt werden, um die Dokumentenpipeline vertrauenswürdig zu machen.
Predictive Quality und Werksoptimierung: Von der Sensordaten‑Analyse über Anomalieerkennung bis zur Ursachenanalyse — wir trainieren Teams in Feature‑Engineering, Modellvalidierung und in der Operationalisierung von Modellen so, dass Produktionslinien weniger Ausfallzeiten haben und Ausschuss sinkt.
Supply Chain Resilience: In Supply Chain AI Bootcamps behandeln wir Szenarien wie Lieferengpässe, Bedarfsschwankungen und Multi‑Tier‑Versorgungsprobleme. Wir vermitteln, wie Prognosemodelle, Scenario‑Simulationswerkzeuge und Decision‑Support‑Copilots kombiniert werden, um schnellere, robustere Entscheidungen zu treffen.
Implementation Approach
Unser Enablement‑Pfad beginnt mit Executive Workshops, in denen wir strategische Use Cases priorisieren und KPIs definieren. Darauf folgen Department Bootcamps, in denen Fachbereiche (z. B. Engineering, Quality, Supply Chain) hands‑on mit ihren eigenen Daten arbeiten — begleitet von unseren AI Engineers, die kurzfristig Prototypen liefern.
Der AI Builder Track führt nicht‑technische Macher zu leicht technisierten Creator‑Rollen: Prompting‑Methodik, Evaluation der Output‑Qualität und einfache Modell‑Integrationen stehen im Mittelpunkt. Parallel entwickeln wir Enterprise Prompting Frameworks und Playbooks, damit Fehler nicht wiederholt werden und Prompts skalierbar bleiben.
On‑the‑Job Coaching sorgt dafür, dass gelerntes Wissen in tägliche Arbeit übergeht. Unsere Coaches arbeiten direkt in den Teams, begleiten erste Deployments und helfen bei der Metrik‑Basierung: Wie misst man Kosten pro Lauf, Latenz, Fehlerrate und geschäftlichen Impact?
Success Factors
Der Erfolg von Enablement hängt weniger von der Anzahl der Workshops ab als von der Verbindung zu realen KPIs und einem tragfähigen Operating Model. Wir empfehlen ein Zwei‑Säulen‑Modell: 1) schnelle, messbare Piloten zur Vertrauensbildung; 2) langfristige Community‑Build‑Up‑Maßnahmen wie „Internal AI Communities of Practice“ zur Wissensverankerung.
Governance und Compliance sind nicht nachträgliche Add‑ons. In unseren Trainings integrieren wir AI Governance Training, das Rollen, Verantwortlichkeiten und Review‑Prozesse festlegt, sodass Modelle auditierbar und Risiken kontrollierbar bleiben.
ROI wird durch Kombination messbarer Effekte erreicht: Reduzierte Prüfzeiten, weniger Ausschuss, kürzere Time‑to‑Market und geringere Kosten durch automatisierte Dokumentation und Assistenzsysteme. Typische Zeitachsen zeigen erste messbare Verbesserungen innerhalb von 3–6 Monaten bei fokussierten Use Cases.
Organisatorisch braucht es Champions in jeder Abteilung, technische Enabler (Data Engineers, MLOps) und Führungskräfte, die Entscheidungsspielraum geben. Unsere Programme bereiten genau diese Rollen vor und begleiten die erste Phase der Umsetzung operativ mit.
Abschließend: KI‑Enablement in Automotive ist ein systemischer Prozess — es geht um Fähigkeiten, Tools, Governance und Kultur. Wir liefern Trainingsmodule wie Engineering Copilot Workshops, Quality AI Training und Supply Chain AI Bootcamps, die exakt an die Bedürfnisse von OEMs und Tier‑1s in Zentren wie Stuttgart angepasst sind.
Bereit, AI‑Enablement in Ihrer Organisation zu starten?
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Häufig gestellte Fragen
In der Automobilbranche sind Sicherheit, Nachvollziehbarkeit und Integration in lange Validierungszyklen zentrale Anforderungen. Anders als in reinen Softwarefirmen müssen KI‑Lösungen hier kompatibel mit Normen wie ISO 26262 sein und sich in existierende CAE/PLM‑Workflows einfügen. Das beeinflusst Trainingsthemen: Neben Prompting und Modellwissen lehren wir daher auch Traceability, Datenherkunft und Validierungsstrategien.
Ein weiterer Unterschied ist die Heterogenität der Daten: CAD‑Modelle, Prüfstandslogdaten, Produktionssensoren und Lieferantendokumente existieren in unterschiedlichen Formaten. Enablement‑Programme müssen daher praxisnah zeigen, wie man Datenquellen verbindet, sanft transformiert und für KI‑Workflows nutzbar macht.
Die Stakeholder‑Landschaft in Automotive ist komplex — OEMs, Tier‑1s, Zulieferer, Test‑Labs und Regulators. Trainings müssen deshalb Kommunikationspfade und Entscheidungsprozesse abbilden, damit KI‑Initiativen nicht an Organisationsgrenzen scheitern. Wir trainieren cross‑functional Zusammenarbeit explizit mit Szenarien und Rollenspielen.
Schließlich ist die Erwartungshaltung hoch: KI‑Projekte sollen sowohl Innovationsvorsprung als auch robuste, reproduzierbare Ergebnisse liefern. Unsere Enablement‑Curricula sind so aufgebaut, dass schnelle Proofs‑of‑Value erreicht werden, während gleichzeitig langfristige Betriebsfähigkeiten aufgebaut werden.
Executive Workshops fokussieren auf strategische Priorisierung: Welche KI‑Use Cases liefern kurzfristig den höchsten Impact? Wir arbeiten mit Führungskräften an Entscheidungskriterien, KPI‑Definitionen und Roadmaps, die technische Machbarkeit, regulatorische Anforderungen und Business Value verbinden.
Ein Kernbestandteil ist die Risiko‑ und Governance‑Diskussion. Führungskräfte müssen verstehen, welche Governance‑Strukturen nötig sind, um Modelle verantwortbar zu betreiben, wie Audit‑Trails aussehen und welche Rollen für Modell‑Reviews, Datenqualität und Compliance notwendig sind.
Wir demonstrieren konkrete Beispiele aus der Branche — etwa Chatbot‑Automatisierung für HR oder Predictive Quality‑Prototypen — und leiten daraus operative Entscheidungsoptionen ab. Der Workshop endet mit einer priorisierten Liste von Pilotprojekten, Budgetrahmen und Verantwortlichkeiten.
Wichtig ist der Transfer in die Organisation: Wir liefern Templates für Investment‑Cases, Executive‑Reporting und eine rollbare Roadmap, sodass das, was auf Vorstandsebene beschlossen wird, in messbare Projekte übersetzt wird.
Department Bootcamps sind praktisch orientiert und arbeiten mit echten Daten und konkreten Problemen der Abteilung. Im Engineering‑Bootcamp fokussieren wir auf Copilot‑Workflows, Code‑ und Script‑Generierung, sowie auf Integration in CAD/PLM‑Pipelines. Teilnehmer lernen, wie sie Prompts strukturieren, Ergebnisse bewerten und in bestehende Toolchains einbinden.
Für Quality‑Teams vermitteln wir Methoden der Anomalieerkennung, Root‑Cause‑Analysis und die Operationalisierung von Predictive‑Models im Fertigungsumfeld. Wichtige Inhalte sind Modellvalidierung, Threshold‑Setting und die Implementierung von Alerts in Produktionssysteme.
Im Supply Chain Bootcamp behandeln wir Forecasting, Szenario‑Simulation und Resilience‑Strategien. Ein praktischer Teil zeigt, wie man Lieferanten‑Daten integriert, Ausfallwahrscheinlichkeiten quantifiziert und Entscheidungsunterstützung für Buy/Make/Delay‑Entscheidungen aufbaut.
Alle Bootcamps enthalten einen Integrationsabschnitt: Wie werden Resultate versioniert, wie läuft das Hand‑off an MLOps/IT, und welche KPIs werden getrackt, damit die Abteilung selbstständig iterieren kann?
Der AI Builder Track richtet sich an Fachkräfte ohne tiefgehenden ML‑Hintergrund, die jedoch aktiv KI‑gestützte Lösungen erstellen oder betreuen sollen. Ziel ist, sie von reinen Anwendern zu produktiven 'Creator‑Operators' zu machen, die Prompts verfeinern, einfache Pipelines bauen und Modelloutputs bewerten können.
Inhaltlich umfasst der Track Prompting‑Techniken, Data‑Preprocessing, Evaluationsmetriken, sowie Grundprinzipien von Modellarchitekturen und MLOps‑Basics. Der Fokus liegt auf hands‑on Übungen mit unternehmensnahen Datensätzen und auf der Erstellung wiederverwendbarer Prompt‑Templates.
Teilnehmer lernen auch, wie sie mit IT‑ und Data‑Teams zusammenarbeiten, um Prototypen zu productionisieren. Das reduziert die Abhängigkeit von spezialisierten Data‑Science‑Teams und erhöht die Geschwindigkeit bei der Umsetzung von Use Cases.
Der Track eignet sich besonders für Entwickler, Qualitätsingenieure, Prozessmanager und Power‑User aus Fachbereichen, die Verantwortung für AI‑Projekte übernehmen sollen.
Der wichtigste Hebel ist On‑the‑Job Coaching: Trainer und Engineers arbeiten nach dem Seminar weiterhin direkt mit den Teams an echten Tasks. So wird Wissen unmittelbar angewandt und angepasst. Wir begleiten erste Deployments, helfen bei Debugging und messen früh die relevanten KPIs, um Nachsteuerung zu ermöglichen.
Zweitens bauen wir interne Strukturen auf: Playbooks, Enterprise Prompting Frameworks und Communities of Practice sorgen dafür, dass Wissen nicht in Einzelpersonen steckt. Diese Elemente machen Best Practices replizierbar und skalierbar.
Drittens definieren wir Metriken zur Erfolgsmessung — z. B. Zeitersparnis bei Dokumentation, Reduktion von Prüfzyklen, oder Verringerung von Ausschuss — und reporten regelmäßig an Stakeholder. Das schafft Transparenz und stärkt die Akzeptanz.
Schließlich unterstützen wir Rollout‑Pläne und Train‑the‑Trainer‑Formate, damit das Unternehmen intern die Kapazitäten aufbaut, Enablement dauerhaft fortzuführen.
Governance ist integraler Bestandteil jedes Enablement‑Pfades. Wir beginnen mit Rollen‑ und Verantwortlichkeitsdefinitionen: Wer prüft Modelle, wer bestätigt Datenherkunft, und wer ist für das Lifecycle‑Management verantwortlich? Diese Klarheit wird in Trainings verankert und in Playbooks dokumentiert.
Praktische Werkzeuge sind Audit‑Checklisten, Model‑Cards und Test‑Suiten, die wir gemeinsam mit Teams entwickeln. In Workshops trainieren wir Review‑Prozesse, Bias‑Checks und Robustheits‑Tests, sodass Modelle vor dem Live‑Gang prüfbar sind.
Regulatorische Anforderungen und Sicherheitsstandards (z. B. funktionale Sicherheit) werden in Szenarien durchgespielt. Die Teilnehmer lernen, wie sie KI‑Outputs so dokumentieren, dass Audits und Zertifizierungen unterstützt werden — ein Muss in Automotive‑Kontexten.
Zum Abschluss implementieren wir Governance‑Dashboards und Reporting‑Templates, die Compliance‑Verantwortlichen und Business‑Stakeholdern klare Einblicke in Modellperformance, Risiken und Gegenmaßnahmen geben.
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Philipp M. W. Hoffmann
Founder & Partner
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