Anwendungsfälle

Anwendungsfall 1

Angebotserstellung mit Generativer KI

Ausgangslage:
Angebote werden manuell aus Preislisten, Stücklisten, E-Mails und Excel-Kalkulationen zusammengesetzt. Varianten, Rabatte und Konditionen müssen einzeln geprüft werden. Versionierung und Compliance sind unübersichtlich. Folge: lange Durchlaufzeiten, inkonsistente Texte, Kalkulationsfehler.

Lösung:
Angebotsgenerator kombiniert Produkt-/Preis-Datenbank mit regelbasierter Kalkulationslogik und LLM-gestützten Textbausteinen.
Reduktion: Angebotszeit um bis zu 50%, Fehler um bis zu 40%. ROI < 6 Monate.

Kundenwahrnehmung:

• Projektverzögerungen

• Preisunsicherheit

• Erschwerte Lieferzeitplanung

• Kapazitätsbindung

Kundenwahrnehmung:

• Verlässliche Planung

• Fehlerfreie Angebote

• Weniger Nachverhandlungen

• Schnellere Entscheidungsprozesse

Anwendungsfall 2

Kundenservice-Chatbot 24/7

Ausgangslage:
Viele wiederkehrende Support-Anfragen (Bestellstatus, Rücksendungen, FAQs). Informationen liegen verteilt im Shop, ERP und Ticketsystem. Support sucht Daten manuell zusammen. Folge: hohe Ressourcenbindung, hohe Kosten, uneffiziente Arbeitsweise.

Lösung:
Chatbot mit NLU (Natural Language Understanding) und RAG-Layer (Retrieval-Augmented Generation) für dokumentenbasierte Antworten und Anbindung an Shop/ERP/Ticketing.
Reduktion Service-Aufwand um bis zu 60%. ROI ~ 8 Monate.

Kundenwahrnehmung:

• Lange Wartezeiten

• Fehlende Informationen

• Inkonsistente Auskünfte

• Vertrauensverlust

Kundenwahrnehmung:

• Keine Wartezeiten

• Vollständige Informationen

• Konsistente Auskünfte (24/7)

• Höhere Zufriedenheit

Anwendungsfall 3

Automatisierter Rechnungseingang

Ausgangslage:
Eingangsrechnungen mit unterschiedlicher Layouts und Formatierungen werden gescannt oder manuell erfasst, geprüft und kontiert. Folge: hohe Fehlerquoten, lange Durchlaufzeiten, viel interne Abstimmung und verpasste Skonti.

Lösung:
Dokumente automatisch ein- und auslesen und matching gegen Bestellungen. Bei Unsicherheiten HITL und finales Übertragen ins ERP.
Reduktion Prüfaufwand um bis zu 70%, Fehler um bis zu 30%. ROI ~ 5 Monate.

Kundenwahrnehmung:

• Verspätete Zahlungen

• Probleme im Cash-Flow

• Angespannte Lieferantenbeziehungen

• Niedrige Lieferqualität

Kundenwahrnehmung:

• Korrekte Zahlungen

• Schnellere Zahlungen

• Stabile Lieferketten

• Besserer Lieferantenservice

Anwendungsfall 4

Ersatzteil- & Bestandsoptimierung

Ausgangslage:
Bestellentscheidungen erfolgen manuell und reaktiv statt vorausschauend auf Basis von Verbrauchs- und Lieferdaten. Saisonale Schwankungen und Lieferzeiten werden nicht berücksichtigt. Folge: ineffiziente Lagerhaltung, häufige Nachbestellungen und Eilaufträge.

Lösung:
Prognosen berücksichtigen Saisonalität, Lieferzeiten und Aktionen. Das System schlägt automatisch Nachbestellungen im ERP vor und warnt bei Lieferengpässen.
Reduktion Lagerkosten um bis zu 20%, Expresskosten um bis zu 30%. ROI 6-9 Monate.

Kundenwahrnehmung:

• Lieferengpässe

• Lange Wartezeiten

• Verzögerte Reparaturen

• Unzufriedenheit

Kundenwahrnehmung:

• Bessere Teileverfügbarkeit

• Schnellere Reparaturen

• Kürzere Stillstandszeiten

• Höhere Zufriedenheit

Anwendungsfall 5

Routen- & Einsatzplanung für Servicetechniker

Ausgangslage:
Disposition erfolgt manuell oder mit einfachen Tools. Häufige, spontane Tourenänderungen und unpassende Qualifikationszuordnung. Folge: längere Fahrwege, niedrigere Auslastung, weniger Einsätze.

Lösung:
Dynamische Routenoptimierung unter Berücksichtigung von Qualifikation, Zeitfenster und Werkzeugverfügbarkeit). Mobile Dispatch-App und Echtzeit-Replanung.
Reduktion Fahrzeiten um bis zu 20%. ROI 3-6 Monate.

Kundenwahrnehmung:

• Ungenaue Terminplanung

• Lange Wartefenster

• Mehrfach-Besuche

• Frustration

Kundenwahrnehmung:

• Verbindlichere Termine

• Kurze Wartezeiten

• Besserer Serviceerfahrung

• Weniger Betriebsunterbrechungen