Wie kann KI-Engineering den Maschinen- & Anlagenbau produktiv und nachhaltig transformieren?
Innovatoren dieser Unternehmen vertrauen uns
Die zentrale Herausforderung im Maschinenbau
Maschinen‑ und Anlagenbauer stehen heute zwischen steigender Komplexität technischer Dokumentation, fragmentierten Wissensquellen und dem Druck, Ausfallzeiten zu minimieren. Ohne gezielte KI‑Lösungen bleiben Serviceprozesse langsam, Ersatzteilpläne ungenau und wertvolles Know‑how in Silos gefangen. Eine generische Lösung reicht nicht: es braucht domänenspezifisches KI‑Engineering, das Datenflüsse, Wartungsprozesse und Bedienerdialoge auf Produktionsebene verbindet.
Warum wir die Branchenexpertise haben
Unsere Teams kombinieren tiefes Engineering mit praktischer Erfahrung in Produktionsumgebungen: Wir entwickeln nicht nur Prototypen, sondern integrieren KI‑Systeme direkt in den operativen Betrieb. Das bedeutet, Modelle, Datenpipelines und Backend‑Integrationen sind von Anfang an auf Latenz, Robustheit und Compliance ausgelegt — die Voraussetzungen, damit Lösungen in Werkshallen und Servicezentralen funktionieren.
Wir arbeiten in Rollen, die näher an einem Mitgründer liegen als an klassischen Beratern: technische Leitung, Produktentwicklung und operative Verantwortung werden so miteinander verzahnt, dass Ergebnisse schneller in die P&L einfließen. Diese Co‑Preneur‑Arbeitsweise ist besonders effektiv bei Unternehmen des deutschen Mittelstands, die schnelle, risikoarme und wirtschaftlich messbare Lösungen benötigen.
Unsere Referenzen in dieser Branche
In Projekten mit STIHL haben wir über mehrere Initiativen hinweg Produktfeatures, Trainingslösungen und Simulationen entwickelt — von Sägensimulatoren bis zu ProTools — und dabei die Brücke zwischen Produktforschung, Kundenfeedback und Marktreife geschlagen. Diese Arbeit zeigt, wie man KMU‑nahe Produktentwicklung mit langfristiger Skalierbarkeit verbindet.
Mit Eberspächer haben wir KI für Lärmreduktions‑Analysen und Fertigungsoptimierung eingesetzt, um akustische Störquellen zu identifizieren und Produktionsprozesse zu stabilisieren. Die Ergebnisse demonstrieren, wie spezialisierte Modelle und saubere Datenpipelines schnell zu messbaren Qualitätsverbesserungen führen.
Für Weiterbildungs- und Trainingslösungen haben wir mit Festo Didactic gelernt, wie digitale Lernplattformen und technische Trainingssysteme im industriellen Kontext gestaltet werden müssen, damit sie im Alltag von Instandhaltungsteams und Auszubildenden tatsächlich genutzt werden.
Über Reruption
Reruption wurde gegründet, weil wir glauben, dass Unternehmen nicht abgewartet werden müssen — sie sollen sich selbst neu erfinden. Unser Ansatz ist es, KI‑Produkte direkt im Unternehmen aufzubauen und die internen Fähigkeiten so zu stärken, dass die Organisation langfristig autonom agieren kann. Technische Tiefe, Geschwindigkeit und unternehmerische Verantwortung sind die Eckpfeiler unserer Arbeit.
Wir fokussieren auf vier Säulen: AI Strategy, AI Engineering, Security & Compliance und Enablement. Für den Maschinen‑ & Anlagenbau bedeutet das: modulare Lösungen wie Technische Dokumentations‑Copilots, Ersatzteil‑Prediction Engines und Planungs‑Agents werden nicht als Proof‑of‑Concepts, sondern als produktionsreife Komponenten geliefert — inklusive Implementierungsfahrplan und Übergabe an Ihre Teams.
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Kontaktieren Sie uns für einen fokussierten AI PoC und validieren Sie binnen Wochen die Machbarkeit für Ersatzteil‑Prediction oder einen Dokumentations‑Copilot.
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 Maschinen- & Anlagenbau
KI‑Engineering ist nicht nur ein technisches Thema — es ist ein organisatorischer Hebel, um Servicequalität, Anlagenverfügbarkeit und Planungsgenauigkeit in traditionellen Produktionsumgebungen zu heben. In diesem Deep Dive erläutern wir, wie KI‑Systeme in Werkhallen, Servicezentralen und Planungsabteilungen konkret funktionieren, welche architektonischen Entscheidungen zählen und wie sich ROI berechnen lässt.
Industry Context
Der Maschinen‑ und Anlagenbau in Deutschland ist geprägt vom Mittelstand: hochspezialisierte Produkte, lange Lebenszyklen und komplexe After‑Sales‑Anforderungen. Regionen wie Stuttgart und das umliegende Baden‑Württemberg bilden technische Ökosysteme, in denen Zulieferer, OEMs und Dienstleister eng verzahnt sind. Solche Ökosysteme verlangen Lösungen, die Interoperabilität, Datenschutz und Betriebsstabilität in den Vordergrund stellen. Datensouveränität und on‑premise‑fähige Architekturen sind oft nicht optional, sondern wirtschaftlich notwendig.
Technisch bedeutet das: heterogene Datenquellen (SCADA, ERP, CMMS, CAD/PLM, Service‑Logs) müssen in robuste Pipelines überführt werden, um Modelle stabil zu trainieren und im Betrieb zu halten. Ohne saubere ETL‑Prozesse und Monitoring verrosten ML‑Modelle schnell — insbesondere wenn sich Hardware‑Konfigurationen oder Produktionspläne ändern.
Key Use Cases
Technische Dokumentations‑Copilots: Ein Copilot, der Wartungsanleitungen, Explosionszeichnungen und Service‑Bulletins versteht, reduziert Suchzeiten und vermeidet Fehlinterpretationen in stressigen Reparatursituationen. Solche Systeme kombinieren Embedding‑basierte Knowledge‑Stores (z. B. Postgres + pgvector), semantische Suche und kleine, leistungsfähige LLMs oder spezialisierte NLU‑Module, um präzise, referenzierte Antworten zu liefern. Die Herausforderung liegt in der Dokumentenaufbereitung, Versionierung und in Safety‑Fencing für verifizierbare Antworten.
Ersatzteil‑Prediction Engines: Prognosen für Verschleißteile basieren auf historischen Ausfallraten, Betriebszuständen und Umweltdaten. Durch Feature Engineering, Zeitreihen‑Forecasting und probabilistische Modellierung lassen sich Bestandskosten senken und Durchlaufzeiten für Reparaturen reduzieren. Entscheidend ist, dass Vorhersagen in die Materialwirtschaft und Serviceplanung integriert werden, damit Bestellungen, Lagerhaltung und RMA‑Prozesse automatisch angestoßen werden.
Service‑Chatbots & Planungs‑Agents: Chatbots, die Kunden und Servicetechniker durch mehrstufige Workflows führen, steigern First‑Time‑Fix‑Rates und entlasten Hotline‑Teams. Planungs‑Agents hingegen unterstützen Planer bei Schichtplanung, Ersatzteilversorgung und Projektabschätzung, indem sie Szenarien simulieren und Prioritäten in Abhängigkeit von Kosten, Lieferzeiten und Maschinenkritikalität vorschlagen. Beide Lösungen benötigen robuste API‑Layer, eventgesteuerte Backends und feingranulares Berechtigungsmanagement.
Enterprise Knowledge Systeme & Self‑Hosted Infra: Für viele Mittelständler ist eine private Infrastruktur (Hetzner, Coolify, MinIO, Traefik) die richtige Balance zwischen Kosten, Kontrolle und Performance. Kombinationen aus vektorbasierter Suche (pgvector), datenbankgestützter Metadatenverwaltung und containerisierten Modellservern ermöglichen schnelle, kosteneffiziente Deployments ohne vollständige Cloudabhängigkeit.
Implementation Approach
Unsere typische Vorgehensweise beginnt mit einem fokussierten PoC (9.900€ AI PoC Offering), um technische Machbarkeit und Geschäftsimpact zu verifizieren. Wir definieren im Scoping Input/Output, Metriken und Datenverfügbarkeit, validieren Modellarchitekturen und liefern innerhalb weniger Tage einen funktionierenden Prototyp. Auf dieser Basis planen wir den Produktionsausbau — inklusive Markt‑, Compliance‑ und Betriebsanforderungen.
Im Engineering setzen wir auf modulare, beobachtbare Architekturen: dedizierte ETL‑Pipelines, Feature Stores, modellgetriebene APIs sowie Monitoring für Drift und Latenz. Wir wählen Modelle nach Kosten‑Nutzen‑Kriterien: kleine spezialisierte LLMs für On‑Prem Chatbots, größere Modelle für komplexe Fallbacks, oder hybride Architektur mit lokalem Embedding‑Store und Cloud‑inferenz für Spitzenlasten.
Integration ist der Knackpunkt: KI darf keine Blackbox bleiben. Wir liefern Integrations‑Adapters für ERP/CMMS, standardisierte Event‑Schemas und SSO/Identity‑Layer, damit Ergebnisse nahtlos in Service‑Tickets, Wartungspläne und Produktionssteuerungen zurückfließen. Change Management und Enablement sind Teil der Lieferung: Trainings, SOP‑Anpassungen und Developer‑Handover stellen sicher, dass Ihre Teams die Lösungen betreiben können.
Success Factors
Messbare Erfolgsgrößen sind klar definierte KPIs: Reduktion von Mean Time To Repair (MTTR), Senkung der Lagerkosten für Ersatzteile, höhere First‑Time‑Fix‑Rates und geringere Suchzeiten in Dokumentationen. Frühe Wins in diesen Bereichen schaffen das Vertrauen für größere Automatisierungen. Technisch erfordern Erfolge saubere Datenquellen, Versionierung von Modellen und regelmäßiges Retraining basierend auf Produktionsfeedback.
Compliance und Sicherheit dürfen nicht nachgelagert werden. Zugriffssteuerungen, Audit Trails und datenschutzfreundliche Modellarchitekturen sind zentral, insbesondere wenn Service‑Logs personenbezogene Daten von Technikern oder Kunden enthalten. Für viele Kunden ist die Kombination aus self‑hosted Infrastruktur und standardisierten Security‑Practices die praktikabelste Lösung.
Schließlich ist der organisatorische Aspekt entscheidend: interdisziplinäre Teams aus Domänenexpert:innen, ML‑Engineers, DevOps und Service Operators sind notwendig, um Lösungen dauerhaft im Betrieb zu halten. Wir unterstützen nicht nur beim Bau, sondern auch beim Aufbau interner Kompetenz durch Mentoring, Workshops und Transfer über klare Runbooks.
Bereit für die nächste Stufe der Produktionstransformation?
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Häufig gestellte Fragen
Für eine aussagekräftige Ersatzteil‑Prediction sind historische Ausfall‑ und Reparaturdaten die Grundlage. Das umfasst Zeitstempel von Ausfällen, betroffene Baugruppen, verwendete Ersatzteile, Betriebsstunden der Maschinen, Umgebungsbedingungen und, wenn verfügbar, Sensor‑Telemetrie aus SCADA‑Systemen. Qualität und Granularität dieser Daten bestimmen, wie präzise Prognosen werden können.
Wichtig ist zudem die Kontextinformation: Wer hat die Wartung durchgeführt, gab es provisorische Reparaturen, welche Teile wurden zurückgegeben? Solche Metadaten helfen, systematische Fehlerquellen zu identifizieren und Modelle gegen Bias zu immunisieren. Ohne diese Informationen liefern reine Zählerdaten nur begrenzten Mehrwert.
Auf technischer Ebene benötigen Sie ein sauberes Datenmodell und eine robuste ETL‑Pipeline. Daten müssen normalisiert, Zeitstempel synchronisiert und fehlende Werte adressiert werden. Feature Engineering — etwa Lebenserwartungs‑Schätzungen auf Komponentenebene oder aggregierte Belastungskennzahlen — bringt erhebliche Leistungsverbesserungen für Vorhersagemodelle.
Schließlich sollte man den Maintenance‑Workflow betrachten: Es reicht nicht, Vorhersagen zu erzeugen; sie müssen in Materialwirtschafts‑ und Dispositionssysteme eingebettet werden, damit Bestellungen und Lageranpassungen automatisch erfolgen können. Der wahre Mehrwert entsteht erst mit dieser End‑to‑End‑Integration.
Private Chatbots bieten eine gute Grundlage, um sensitives Unternehmenswissen zu schützen, da sie on‑premise oder in privaten Clouds betrieben werden können. Sicherheit beginnt auf Infrastruktur‑Ebene: verschlüsselte Speicher, abgesicherte Netzwerke und kontrollierte Zugangspfade sind Pflicht. Für industriellen Einsatz fügen wir zusätzlich rollenbasierte Zugriffssteuerung und Audit‑Logging hinzu, damit jede Anfrage nachvollziehbar bleibt.
Falsche oder halluzinierende Antworten sind ein zentrales Risiko. Technische Maßnahmen dagegen umfassen Retrieval‑Augmented‑Generation (RAG) mit verifizierten Dokumenten, Antwort‑Attribution (Quellenverweise) und Confidence‑Scoring, das bei Unklarheit auf eine menschliche Überprüfung verweist. Bei sicherheitskritischen Anweisungen ist ein Hard Stop sinnvoll: der Bot darf keine handlungsleitenden Aussagen ohne menschliche Freigabe treffen.
Auf der Daten‑ und Modellseite helfen fein abgestimmte Modelle, Domänen‑spezifisches Vokabular und regelbasierte Post‑Processing‑Pipelines, um widersprüchliche oder gefährliche Ausgaben zu filtern. Regelmäßige Evaluationen und menschliche Reviews sind notwendig, um Qualität langfristig sicherzustellen.
Organisatorisch empfehlen wir klare SOPs: welche Bot‑Antworten sind automatisch zulässig, welche nicht; wer ist Verantwortlicher für das Ontologie‑Management; wie wird Feedback von Technikern in das System zurückgespeist. Nur so wird der Chatbot ein verlässliches Werkzeug und keine Fehlerquelle.
Für Wartungs‑Copilots empfiehlt sich eine hybride Architektur: ein lokaler Embedding‑Store (z. B. Postgres + pgvector) für schnelle, vertrauliche Semantik‑Abfragen kombiniert mit einem modularen Modell‑Layer, der je nach Anforderungsprofil zwischen leichten On‑Premise‑LLMs und Cloud‑basierten Diensten wechseln kann. Diese Kombination bietet Balance zwischen Latenz, Kosten und Datensouveränität.
Das Backend sollte über gut definierte APIs verfügen, die Ergebnisse in Service‑Tickets, Checklisten oder interaktive Schritt‑für‑Schritt‑Guides überführen. Eventgesteuerte Integrationen (Webhooks, Message Queues) sorgen dafür, dass Erkenntnisse in Echtzeit in Wartungsprozesse einfließen. Zudem ist Observability für Modelle zentral: Metriken zu Antwortzeiten, Confidence und driftrelevanten Features müssen fortlaufend erfasst werden.
Für Multi‑Step‑Workflows sind Orchestratoren sinnvoll, die Zustand über mehrere Interaktionen behalten können — sogenannte Agents. Diese müssen Transaktionssicherheit, Rücksetzpunkte und menschliche Eingriffsmöglichkeiten mitbringen, damit kritische Abläufe nicht unkontrolliert automatisiert werden.
Nicht zuletzt ist die Nutzeroberfläche entscheidend: Techniker benötigen klare, kurze Anweisungen, Visualisierungen (z. B. Annotierte CAD‑Schnitte) und die Möglichkeit, schnell Feedback zu geben. Ein gut konzipierter Copilot beschleunigt Diagnosen und verbessert Dokumentationsqualität gleichermaßen.
Die Wirtschaftlichkeit hängt stark vom Anwendungsfall ab. Typische KPIs sind MTTR‑Reduktion, First‑Time‑Fix‑Rate, Lagerkosten für Ersatzteile, Anzahl automatisierter Servicefälle und Zeitersparnis bei Dokumentenrecherche. Ein realistisches Programm zielt zunächst auf 10–30% Verbesserung in einem dieser KPIs durch gezielte Automatisierung oder bessere Vorhersagen.
Für Ersatzteil‑Prediction ergeben sich direkte Einsparungen durch geringere Kapitalbindung im Lager und weniger Expressbestellungen. Für technische Dokumentations‑Copilots sind Zeitersparnisse bei Serviceteams direkt messbar: kürzere Reparaturzeiten führen zu höheren Anlagenverfügbarkeiten und damit zu Produktionsmehrleistung.
Ein typischer Pfad ist: schneller PoC (4–8 Wochen) mit klar definierten Metriken, danach ein 6–12‑monatiger Rollout mit iterativen Verbesserungen. Initiale Kosten werden durch schnelle Wins (z. B. automatisierte FAQ‑Aufgaben, einfache Vorhersagen) relativ schnell ausgeglichen; größere Integrationen amortisieren sich über 12–24 Monate, je nach Komplexität der Prozesse.
Wichtig ist, KPIs operational zu verankern — also nicht nur technische Metriken zu messen, sondern finanzielle Auswirkungen in der P&L sichtbar zu machen. Das erhöht das Commitment bei Stakeholdern und beschleunigt Skalierungsschritte.
Self‑Hosted Infrastruktur spielt eine große Rolle, weil viele Unternehmen im Maschinen‑ & Anlagenbau strikte Anforderungen an Datensouveränität, Latenz und Betriebssicherheit haben. Hosting‑Optionen wie Hetzner kombiniert mit Tools wie Coolify, MinIO und Traefik ermöglichen es, Kosten zu kontrollieren und gleichzeitig volle Kontrolle über Datenflüsse und Zugriffspfade zu behalten.
Technisch erlaubt Self‑Hosting das Ausführen von Embedding‑Stores, Modellservern und dedizierten Inferenz‑Ressourcen nahe an der Produktion, wodurch Latenz minimiert und Ausfallsicherheit erhöht wird. Außerdem ist es einfacher, interne Compliance‑Richtlinien umzusetzen und Integrationen mit lokalen Systemen zu realisieren.
Der Nachteil sind operative Aufwände: Sie benötigen DevOps‑Kapazitäten für Monitoring, Security‑Hardening und Skalierung. Daher empfehlen wir häufig hybride Ansätze: kritische Daten und Modelle on‑premise, nicht‑kritische Trainingsjobs in der Cloud. So nutzt man Skalenvorteile, ohne Souveränität zu opfern.
Bei Reruption beraten wir nicht nur zur Architektur, sondern bauen und betreiben auf Wunsch initiale Infrastrukturkomponenten, übergeben dann an Ihre Teams und sorgen für Know‑How‑Transfer. So minimieren wir Risiken beim Betriebsstart und erhöhen gleichzeitig die langfristige Betriebssicherheit.
Modell‑Drift entsteht, wenn sich die Datenverteilung in Produktion von der Trainingsverteilung entfernt. Im Maschinenbau kann das passieren, wenn neue Maschinentypen eingeführt werden, Sensoren kalibriert werden oder Produktionsprozesse verändert werden. Daher ist ein kontinuierliches Monitoring unabdingbar: Drift‑Metriken, Eingabe‑Verteilungen und Performance‑Kennzahlen müssen automatisiert verfolgt werden.
Ein praktischer Ansatz ist ein Canary‑Release‑Prozess: Neue Modellversionen werden zunächst in einer kontrollierten Umgebung mit ausgewähltem Live‑Traffic getestet, bevor sie vollständig ausgerollt werden. Parallel dazu helfen Retraining‑Pipelines, die periodisch oder ereignisgesteuert frische Daten integrieren und so Modelle aktuell halten.
Governance‑Prozesse sind ebenfalls erforderlich: klare Owners für Modelle, dokumentierte Validierungsstrategien und Playbooks für Rollbacks. Menschen in der Schleife — etwa Domänenexpert:innen, die Modellfehler interpretieren — sind entscheidend, um Drift früh zu erkennen und zu bewerten.
Technisch unterstützen automatisierte Tests, automatisches Label‑Sampling und proaktive Alerts. So wird Modell‑Wartung planbar und Drift bleibt ein beherrschbares Betriebsrisiko statt einer überraschenden Produktionsstörung.
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Philipp M. W. Hoffmann
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